ハザード比に対する比劣性仮説の評価を行う際、仮説検定の P 値を自動で計算できるものはほとんどないと思われる。 SAS で計算したい場合は estimate statement を使うと比劣性仮説の仮説検定に対する P 値を求められる。
data example;
call streaminit(160704);
beta1 = -0.22;
do i = 1 to 200;
group = rand("Bernoulli", 0.5);
time = rand("Exponential")/exp(group*beta1);
if rand("Bernoulli", 0.1) then event = 0;
else event = 1;
output;
end;
run;
proc phreg data = example;
class group / param = ref ref = first;
model time*event(0) = group / rl;
* ln(1.3) = 0.26236426446;
estimate group 1 / cl alpha = 0.025 testvalue = 0.26236426446 lower;
run;
ただし、estimate statement は対数ハザード比に対する検定を想定されて作られているため、testvalue にはマージンの対数値を指定する必要がある。 Wald 検定のみに対応している。