www.studysas.blogspot.com

SAS Interview Q&A and SAS Clinical resumes:
SAS Interview Questions and Answers:Part1 (Behavioral Type Interview Questions)
SAS Interview Questions: General(Part-2)
SAS interview questions:Macros
SAS interview Q & A: PROC SQl and SAS GRAPH and ODS
SAS Interview Questions:Base SAS
SAS Interview Questions & Answers:Clinical trials
SAS Interview Questions and Answers: CDISC,SDTM,ADAM etc
What you should know about the ISS/ISE (ISR)
SAS Resumes


SAS CLINICAL:
SAS in clinical trials:
CDISC
CDISC and SAS
List of the Domains (datasets) and the variables in it: (CDISC perspective)
Contents of Clinical Study Report
Contents of Protocol of Clinical Trial
Contents of Statistical Analysis Plan (SAP)
TLF samples
Different phases I-IV of a clinical trial


LEARN SAS:
WHY SAS
SAS Tutorials (Video): Free
SAS free study tutorials
Online SAS study materials:
BASIC SAS COMMANDS
Basic Statistical Tests Using SAS
Learn SAS in 6 weeks:
POWER POINT Presentations on SAS by WIPRO/COGNIZANT,GE Capitol & SAS

FREE DOWNLOAD: ebooks and Base and Adv SAS certification materials
SAS ebooks: free download

SAS Tips and Techniques:
SAS Tips and Trics
Ten Great Reasons to Learn SQL Procedure
SAS UNIX Commands:
CLASS Statement
Proc SQL VS Datastep: SAS syntax
SAS Online Documentation:

I am transfering all the information which I put in this blog to the new one. Visit www.studysas.blogspot.com . Visitors please visit my new blog for all the SAS needs.

Thanks.

www.sas9.blogspot.com

SAS Tutorials
http://studysas.blogspot.com/2008/09/online-study-materials.html

http://studysas.blogspot.com/2008/09/sas-free-study-tutorials.html



SAS Video Tutorials:
http://studysas.blogspot.com/2008/08/sas-tutorials-video-free.html


Video Tutorials:

http://studysas.blogspot.com/2008/08/sas-tutorials-video-free.html

download all the SAS ebooks from...

http://studysas.blogspot.com/2008/08/sas.html

for free.....

www.studysas.blogspot.com

http://studysas.blogspot.com/2008/08/sas-tips-and-tricks-part1-httpwww4.html

Contents:

1 Introduction 3

2 The DATA Step 4
2.1 The DATA STEP process : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 4
2.1.1 An implicit loop : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 4
2.1.2 RETURN, DELETE, and OUTPUT : : : : : : : : : : : : : : : : : : 5
2.1.3 Compound Statements : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 7
2.1.4 Data Set Options : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 8
2.1.5 DROP, KEEP, and RETAIN : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 10
2.2 Input/Output : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 10
2.2.1 List Input : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 10
2.2.2 Column Input : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 13
2.2.3 Pointer Control and Formatted Input : : : : : : : : : : : : : : : : : 14
2.2.4 The PUT Statement : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 18
2.2.5 SAS Formats and Informats : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 19
2.3 SAS Functions : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 21
2.3.1 Mathematical Functions : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 21
2.3.2 Random Number Generators : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 22
2.3.3 String Functions : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 23
2.3.4 Date and Time Functions : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 24
2.3.5 PUT and INPUT Functions : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 25
2.4 Looping and Arrays : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 26
2.4.1 Univariate and Multivariate Data Views : : : : : : : : : : : : : : : : 27

1
CONTENTS 2
2.4.2 Indeterminant DO Loops : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 32
2.5 The NULL Data Set : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 33
2.6 Data Step Examples : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 35
2.6.1 Simple Random Sampling Without Replacement : : : : : : : : : : : 35
2.6.2 Data Recoding : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 36

3 Working With Files 38
3.1 External Files : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 38
3.1.1 FTP Access : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 44
3.1.2 WWW Access : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 45
3.2 Including External SAS Code : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 45
3.3 The SAS Data Library : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 45
3.3.1 The LIBNAME Statement : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 46
3.3.2 Library Procedures : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 47
3.4 File Import/Export/Transport : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 51
3.4.1 Import/Export : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 51
3.4.2 Transport : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 53
3.5 The X Files : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 55

4 The Macro Language 57
4.1 Macro Variables : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 57
4.2 Macro Procedures : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 59
4.3 Bootstrap Example : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 62
4.4 Cluster Dendrogram : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 66

5 SAS Special Files 70
5.1 Autoexec.sas : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 70
5.2 Con g.sas : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 72
5.3 Pro le.sct : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 75

6 SAS Internet Tools 76
6.1 Capturing OUTPUT for the Web : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 76

Adverse Event:
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_AE.aspx

Study Medication Exposure (EX)
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_EX.aspx

Demographics (DM)
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_DM.aspx

Concomitant Medication (CM)
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_CM.aspx

Disposition (DS)
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_DS.aspx

Vital Signs (VS)
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_VS.aspx

Medical History (MH)
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_MH.aspx

Disease Status at Baseline
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_BASECAT.aspx

Change from Baseline Disease Status
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF_CFBCAT.aspx

CDISC Metadata of ClinTrialStat eCRF Builder Created ODM Domains
http://www.sapmaker.com/EDC/eCRF%20SDTM.xml

CDISC
Consortium of Data Interchange Standards Committee (CDISC) is primarily concerned withdeveloping standards that aid in the exchange of information between companies in the BioPharmaecosystems.

These include the following models:
• Operational Data Model (ODM) —operational support of data collection
• Study Data Tabulation Model (SDTM) —data tabulation data sets
• Case Report Tabulation Data Definition Specification (CRTDDS - aka define.xml)
• Laboratory Data Model (Lab)• Standard for Exchange of Non-clinical Data (SEND)
• BRIDG—Protocol Representation• Analysis Data Model (ADaM) —analysis data structures
• And others… (For example, LAB, SEND)Taken together, these standards and guidelines represent challenges of supporting the clinical researchprocess.

The importance of data standards Data standards are a critical component in the quest to improve global public health. Inefficiencies in the collection, processing and analysis of patient and health-related information drive up the cost of research and development for life sciences companies as well as negatively impact the cost and quality of healthcare delivery for patients and consumers.

SAS software support for CDISC standards In addition to helping define CDISC standards, SAS is making certain that our products and solutions support the implementation of CDISC data standards. SAS®9 includes a component called PROC CDISC that enables organizations running SAS programs to work with CDISC structured data. PROC CDISC supports bi-directional conversion of data content contained in a CDISC ODM XML document to and from SAS-accessible data sources. The current version of PROC CDISC also supports content validation of SAS-accessible data sources to the CDISC SDTM data domain definitions. See http://www.cdisc.org/ for details on individual format descriptions.


CDISC standards such as SDTM, ODM, LAB and ADaM can be effectively implemented in solutions like SAS Drug Development and SAS DI Studio, and we're currently exploring additional ways that these standard processes and data structures can be utilized within our software.

The SAS XML Libname Engine has been enhanced in SAS 9.1.3 to natively read and write CDISC ODM file content. Using the SAS XML Libname Engine, any data content accessible to SAS may be converted to a CDISC ODM XML document, or conversely, any content in a CDISC ODM XML document may be converted to a SAS dataset or other SAS-accessible data source.
SAS CDISC implementation services In addition to providing CDISC support within our software, SAS consultants are ready to help your organization implement CDISC standards to drive efficiencies in your clinical development processes.

Glossary
AdaM: Analysis Dataset Model
CDISC: Clinical Data Interchange Standards Consortium
CRT-DDS: Case Report Tabulation Data Definition Specification
LAB: Laboratory Data Model
ODM: Operational Data Model
SDS: Submission Data Standards
SDTM: Study Data Tabulation Model
XML: eXtensible Markup Language

to learn more about CDISC: http://www.lexjansen.com/pharmasug/2003/fdacompliance/fda055.pdf

http://studysas.blogspot.com/2008/08/learn-sas-online.html

http://studysas.blogspot.com/2008/09/sas-unix-commands.html

Here's a list and brief description of the available projects.
Everyone should do the first 4 projects.

Project 1 An introduction to the SAS operating environment.
Project 2 The basic SAS data step with input of data directly through the cards statement; use of labels, the sort procedure and print procedure; the means procedure.
Project 3 Reading data from ASCII files; computing new variables in the data step; the means procedure.
Project 4 Modifying existing SAS data sets using set; using loops in the data step; the ttest procedure.
Project 5 Column-wise input; analysis of categorical data using chi-square tests.
Project 6 Updating existing SAS data sets with new data.
Project 7 Basics of presentation quality graphics with proc gplot and proc g3d.
Project 8 Basic one factor analysis of variance using proc GLM.
Project 9 Advanced analysis of variance, custom hypothesis tests, and other features of proc GLM.
Project 10 Basic Box-Jenkins modeling of univariate time series analysis using proc arima (time domain).
Project 12
Some aspects of frequency domain analysis of time series using proc spectra.
Project 13
Discriminant analysis with proc discrim.
Project 14
Reading data from dBase and DIF files; using dBase and DIF files instead of actual SAS datasets.
Project 15
Using arrays, first and last, and processing dates. Repeated measures analysis.
source: http://javeeh.net/sasintro/intro134.html

http://studysas.blogspot.com/2008/09/sas-interview-q-proc-sql-and-sas-graph.html

http://sausag.sasusers.net/presentations/0611_Staying_Up-to-date_SAS9_SW_Doc.pdf


Efficient way to learn SAS with virtually no cost
http://www.prochelp.com/costfree.pdf

A different approach to learn SAS Software
http://analytics.ncsu.edu/sesug/2004/SY14-Mirjana.pdf

SAS study groups
comp.soft-sys.sas
http://www.listserv.uga.edu/archives/sas-l.html

For more SAS® software information, please visit the following websites:
Bay Area SAS Users Group
ComplementSoft
LA SAS User Group
ODS Sugi Papers
ProcHelp
San Diego SAS Users Group
SAS Consulting User Group
SAS Enterprise Guide User Group
SAS List Server
SAS Institute
SAS Technical Support
SAS User
Seven of Nine Systems
Western Users of SAS Software

SAS Tutorial at University of New Mexico:
http://its.unm.edu/introductions/Sas_tutorial/

SAS at MIT:
http://web.mit.edu/sas/www/

UCLA Academic Technology Services:
http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/
http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/modules/default.htm

Introduction to Using SAS at Penn State:
http://gears.aset.psu.edu/hpc/education/tutorials/sas/

SAS Help at Penn State Population Research Institute:
http://help.pop.psu.edu/help-by-software-package/sas

SAS Errors at University of Idaho:
http://www.uidaho.edu/ag/statprog/sas/errors.htm

source:http://www.globalstatements.com/sas/u/u.html

http://www.sas.com/apps/elearning/elearning_courses.jsp?cat=Free%20Tutorials

http://spikeware.com/tutorials.html

http://gears.aset.psu.edu/hpc/education/tutorials/sas/sasstart/