Die KSFE 2018 war die 22. Konferenz in der Reihe der Konferenz der SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung. Sie fand vom 1. bis 2. März 2018 am Universitätsklinikum in Mannheim statt.

Folgendes waren die Schwerpunktthemen der Konferenz:

• Übersichtsvorträge wie zu Datenmanagement, Grafikerstellung, Makros, ODS
• Anwendungsbeispiele aus Biologie, Medizin, Biometrie, Statistik, Wirtschafts-, Geo- und Sozialwissenschaften
• Tipps zur Anwendung von SAS
• Konzepte für Ausbildung und Lehre mit SAS

Organisation

Die Konferenz wurde organisiert von:

Tagungsleitung

• Prof. Dr. Christel Weiß, Institut für Medizinische Statistik, Biomathematik und Informationsverarbeitung, Universitätsklinikum Mannheim (https://www.umm.uni-heidelberg.de/inst/biom/)

lokale Organisatoren

• Dr. Svetlana Hetjens
• Sylvia Büttner
• Rosemarie Černý
• alle Institut für Medizinische Statistik, Biomathematik und Informationsverarbeitung, Universitätsklinikum Mannheim (https://www.umm.uni-heidelberg.de/inst/biom/personal/)

KSFE e.V.

• Ralf Minkenberg (http://ksfe-ev.de/cms/)

SAS Deutschland

• Karin Pees

Vorträge

Hochschulpreis

• Jannes Rausch-Stroomann: Ein SAS Enterprise Miner Interface für systematisches Hyperparameter-Tuning mit (ml) R
• Heiko Krause: Auswertung experimenteller Proteomics-Daten unter Verwendung der Analysesoftware SAS – Etablierung einer generellen Herangehensweise

Grafik

• Carsten Zaddach: Information auf den ersten Blick - Wie einfache Regeln die Lesbarkeit von Reports erhöht
• Murat Ipek: Erstellung einer eDISH-Grafik zur Beurteilung potentieller Leberschäden durch Arzneimittel

SAS - What's New

• Georg Franzke: Was bringt SAS Viya als Baustein der SAS Plattform im Bereich Datenmanagement
• Martin Schütz: Effizienzsteigerung durch Auto-Tuning beim Predictive Modeling im neuen SAS Viya Release

Data Step

• Renate Scheiner-Sparna, Jörg Sahlmann: Daten vertikal transportieren im Data Step: Implizites und explizites Retain und seine Alternativen
• Matthias Lehrkamp: Ersetzung fehlender Datums- und Zeitangaben im Standardformat ISO 8601
• Sascha Rampersad: SAS Format: Fallen und Tricks

Statistik I

• Gerhard Svolba: Data Science in Action – 10 Dinge, die Advanced Analysis und Data Science für Ihr Unternehmen tun kann
• Patrick Kurth, Martin Dittgen: Messung der Trennschärfe von Prognoseverfahren
• Bernd Heinen: Definitive Screening Design eine Lösung für (fast) alle Fragestellungen?

Datenqualität

• Sven Wichmann: „Integrity Constraints“ - Plausibilitätsüberprüfung in SAS Datensätzen
• Georg Franzke: Datenqualität, der oft vernachlässigte Projektbaustein bei der Datenanalyse
• Christian Kothenschulte: Flugs zur Datenqualität (ohne DataFlux)

Schnittstellen I

• Frank Biedermann: Nativer Excel Output mit SAS
• Carsten Zaddach: SPA-Anwendungen mit Angular, JSON und SAS
• Bernhard Müller: SASPy – die Stärken von SAS in Python nutzen

Life Science I

• Anja Nimmergut, Tatjana Theis: Basis-Auswertung der Lebenslagenbefragungen mit SAS – Eine Architektur der Module
• Olivier Rousseau, Arne Ring: Flexible Randomisierung am Beispiel einer doppelblinden, Placebokontrollierten Phase 1 Studie mit 2 parallelen Gruppen fester Größe
• Benjamin Mayer, Simone Nill: Ein SAS-Makro für die Überprüfung der Balance zwischenausgewählten Fällen und Kontrollen nach dem Matching von Beobachtungsdaten

Tipps & Tricks

• Ralph Leonhardt: Zahnschema ohne Schmerzen (Eine Etüde in Zeichenketten)
• Jörg Sellmann: Farbige Achsen
• Christian Fauska: Makrofunktion zur Übernahme von Abfragekriterien aus externen Quellen, z.B. einer Excel Datei, in SAS Code (PROC SQL)

Programmierung

• Gerhard Svolba: Wie bringe ich 4 unterschiedliche Analytik-Benutzergruppen an einen Tisch? – Die Offenheit von SAS Viya ermöglicht eine Analyse für alle
• Jan Ferdinand Knoll, Lena Rother: Clean Code – Wie sauber ist Ihr SAS Code?
• Thomas G. Grobe: Universelles Makro zur Zusammenfassung von (lückenlos) dokumentierten Zeitintervallen

Life Science II

• Florian Storch: Metadatengetriebene statistische Auswertung klinischer Analysedaten
• Stefan Beimel: Simulationen und das Problem der nachträglichen Kategorisierung am Beispiel der AUC
• Annabel Müller-Stierlin, Benjamin Mayer, Reinhold Kilian: Sensitivitätsanalysen bei der Verwendung von Propensity Score Methoden in nicht-randomisierten Studien und deren Umsetzung mit SAS

SAS Enterprise Guide und SAS Studio

• Daniel Schulte: Jetzt aber Prompt - Eingabeaufforderungen im Enterprise Guide
• Johannes Lang: Die Qual der Wahl: Standardmakros verteilt entwickeln - mit SAS Studio oder SAS Enterprise Guide?
• Sebastian Reimann: SAS Studio – Eine Oberfläche für Jedermann
• Andreas Menrath: 10 Gründe Enterprise Guide zu lieben

Schnittstellen II

• Thomas Rüdiger: Gestalterische Elemente für das Erstellen von SAS Portalen auf Linuxservern
• Uta Mehdorn: eCRF, Trial Control System und SAS-BI unter einem Dach: Studienüberwachung und Workflow-Optimierung durch realtime Reporte mit SAS-BI, integriert in eine Web-Application, die eCRF und Trial Control System miteinander verbindet
• Dennis Voigt: Fantastische SAS-Funktionalitäten und wo sie zu finden sind - PROC GROOVY

Statistik II

• Jörg Sellmann: Unterschiedliche Signifikanzentscheidungen bei signifikanter Wechselwirkung
• Tamara Fischer: Demystifying Machine Learning
• Gerhard Svolba: Kann ich die Verweildauer meiner Mitarbeiter analysieren und vorhersagen? Survival Analyse von SAS liefert die Antworten

Grundlagen

• Tim Lepp: SAS Macro Quoting
• Stefan Beimel: SAS NOTEs: die weniger harmlosen
• Renate Scheiner-Sparna: Features des SAS Display Managers: Tipps für eine effiziente Arbeitsumgebung

Poster

• Klaus Landwich: Unit-Testing mit SASUnit 2.0. Was ist neu?
• Benjamin Mayer, Mareike Pfau: Schätzung von linearen Kontrasten in der Varianzanalyse mit SAS
• Vera Rattemeyer-Matschurat, Martina Kron: Multiple Imputation fehlender Werte bei longitudinalen Daten
• Jörg Sahlmann, Renate Scheiner-Sparna: Dokumentation der Herleitung und Vollständigkeit von mit SAS erstellten CDISC SDTM-Datensätzen mit Hilfe des Tools Doxygen
• Jörg Sahlmann, Renate Scheiner-Sparna: Medizinisches Monitoring mit standardisierten SAS-Grafiken erstellt auf der Basis von CDISC SDTM-Datensätzen
• Vanessa Schaser, Rainer Muche: Berücksichtigung der Ausgangswerte bei der Effektschätzung / Test im zweiarmigen Studiendesign – ein Simulationsvergleich verschiedener Methoden mit SAS-IML

Tagungsband

Der Tagungsband erschien im August 2018 im Shaker-Verlag:

• Christel Weiß, Ralf Minkenberg, Rainer Muche (Hrsg.): KSFE 2018. Proceedings der 22. Konferenzder SAS-Anwender in Forschung und Entwicklung (KSFE). Shaker Verlag, Aachen 2018.978-3-8440-5972-4 (496 Seiten; Online-Infos (https://www.shaker.de/de/content/catalogue/index.asp?lang=de&ID=8&ISBN=978-3-8440-5972-4)).

Weblinks

• Webpräsenz der KSFE 2018 (http://ksfe-ev.de/2018/)