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。