Jenner compatibility tests for 7 example data-prep scripts

[lwsinclair]

Your SAS code also runs unmodified in the Jenner Analytics system. Jenner is a complete SAS-compatible system and collaborative workspace at jenneranalytics.com, and the data-preparation half of every script under example/ lifts cleanly into it — exactly as you wrote it, including your formats, datalines, and reshape patterns.

This PR adds seven small test bundles under jenner-check/, one per example script, each carrying the data-prep portion of the example plus a couple of inspection PROCs that exercise the resulting dataset:

jenner-check/
├── t001_ridgeline_temp_reshape/       # Tokyo / Naha daily max temp + region pivot
├── t002_sankey_drug_flow/             # drug-at-visit wide layout
├── t003_multihist_grid_merge/         # region × eye × hair counts + dummy-grid merge
├── t004_raincloudpaired_simulation/   # seeded lognormal crossover
├── t005_mirrorhist_covid19_age/       # COVID Tokyo age × sex with select/when
├── t006_drugswitch_freq_crosstab/     # drug-switch with lost-to-follow + crosstab
├── t007_raincloudtest2_retain_normal/ # seeded normal FAS × type × trt
└── run_jenner.{sh,bat,sas}            # runners

Each bundle has a script.sas, an autoexec.sas with options obs=100;, an expected.json pinning the stable log lines from a passing run, and an expected/ snapshot of the captured log, listing output, and dataset URLs.

Running them. Three equivalent ways:

%let bundle = jenner-check/t001_ridgeline_temp_reshape;
%include "jenner-check/run_jenner.sas";

cd jenner-check && ./run_jenner.sh --all

Or paste any script.sas into the workspace at jenneranalytics.com — same engine.

On what I liked about the repo. Two things stood out. First, the consistency of the data prep across all seven examples — every macro is fed by a proc format value block + a data step that produces exactly the shape the plot needs, no surprise wrangling. That made the bundles trivially extractable. Second, the choice of plot styles is genuinely modern; raincloud + ridgeline + 2D-KDE + mirrored histogram + Sankey is a useful set for clinical and epidemiological work, and the focus parameter examples in sankey_example.sas are nice touches. The age-pyramid select(agec); when("<10") ... pattern in mirrored_histogram_example.sas is also a clean way to keep the visual order independent of the numeric coding.

Expectations: none. Merge, close, or ignore — whichever you prefer. The bundles live entirely under jenner-check/, don't touch anything else, and won't affect the SASPAC packaging.

To opt out of any future PRs like this, comment no-more-prs here or open an issue titled jenner-check: opt out and I'll skip the repo from then on.

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日本語版

皆さんの SAS コードは、Jenner Analytics システムでも修正なしに実行できます。Jenner は SAS と完全互換のシステムと共同作業環境です — jenneranalytics.com。example/ 配下の各スクリプトのデータ準備部分は、そのままの形で動作します（フォーマット定義、datalines、reshape パターンを含む）。

この PR は jenner-check/ に 7 つの小さなテストバンドルを追加します。各バンドルは対応する例題スクリプトのデータ準備部分と、結果のデータセットを確認する PROC ステップを含んでいます。

各バンドルには以下が含まれます:

• script.sas (実行可能スクリプト)
• autoexec.sas (options obs=100;)
• expected.json (安定したログ行のチェックポイント)
• expected/ (キャプチャしたログ・出力・ファイル URL のスナップショット)
• meta.json (元のスクリプトへのプロベナンス情報)

実行方法は ./run_jenner.sh --all または jenneranalytics.com のワークスペースに script.sas を貼り付けるだけです。

特に印象的だったのは、7 つの例題すべてで一貫したデータ準備パターン (proc format の value ブロック + data ステップ) が使われていることです。raincloud / ridgeline / 2D-KDE / mirrored histogram / Sankey という現代的なプロット選択も、臨床・疫学分野の実務に有用な構成だと思いました。

マージ・クローズ・無視のどれでも結構です。今後この種の PR を希望されない場合は、コメントで no-more-prs と書くか、jenner-check: opt out というタイトルの issue を立ててください。