如何在sas中进行mmrm模型并循环得到lsmean结果？

Question

我是 R 用户，并且是 SAS 新手。我尝试编写一个 do 循环来运行 MMRM 模型并附加结果。到目前为止，我已经有了执行循环的总体想法，但仍然不知道如何在 SAS 中实现它。

我有一个数据集

have

，其中包含以下变量：

subjid

、

treatment

、

baseline

、

visit

、

age_gr

、

gender_gr

、

bmi_gr

我想要运行循环的步骤如下：

第一步：设置

name=age_gr

，生成一个空数据，名为

result

；

第2步：运行MMRM模型

where &name=1

如下：

proc mixed data = have;
     where &name=1;
     class subjid treatment visit;
     model chg = baseline treatment visit treatment*visit/ ddfm = KR;
     repeated visit/ subject = subjid type = UN;
     lsmeans treat*visit/ cl alpha = 0.05 diff e;
     ods output lsmeans = lsmeans diffs=diffs;
     run;

第 3 步：使用名为

%format_result(lsmeans,diffs,&name)

的宏保存 lsmeans 和 95% CI 的结果；我已经完成了宏，所以只需要知道结果保存在一个名为

&name

的文件中，即它应该在第一个循环中称为

age_gr

；

第4步：将结果

&name

附加到数据

result

，如下所示：

data result;
set result &name;
run;

第5步：运行MMRM模型

where &name=2

如下：

proc mixed data = have;
     where &name=2;
     class subjid treatment visit;
     model chg = baseline treatment visit treatment*visit/ ddfm = KR;
     repeated visit/ subject = subjid type = UN;
     lsmeans treat*visit/ cl alpha = 0.05 diff e;
     ods output lsmeans = lsmeans diffs=diffs;
     run;

第6步： 与步骤 3 相同，使用名为

%format_result(lsmeans,diffs,&name)

的宏保存 lsmeans 和 95% CI 的结果，并将结果保存在名为

&name

;

的文件中

第7步： 与步骤 4 相同：将结果

&name

附加到数据

result

中，如下所示：

data result;
set result &name;
run;

步骤8：通过设置

name=gender_gr

重复步骤1-7；

第9步：通过设置

name=bmi_gr

重复步骤1-7，最终得到

result

文件；

我正在考虑使用 SAS 中的

array

之类的东西来执行循环，但失败了：

data want;
  set have;
  array vars age_gr--bmi_gr;
  do i=1 to dim(vars);
     name=vars(i);
     ... have no idea how to continue

如果有人可以提供帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

我认为想要为 _GR 变量的每个级别运行 PROC MIXED 步骤 1-7 可以使用与此类似的宏来实现。

%macro main(name);
   proc sort data=have;
      by &name;
      run;
   proc mixed data=have;
     by &name;
     class subjid treatment visit;
     model chg = baseline treatment visit treatment*visit/ ddfm = KR;
     repeated visit/ subject = subjid type = UN;
     lsmeans treatment*visit/ cl alpha = 0.05 diff e;
     ods output lsmeans = lsmeans diffs=diffs;
     run;    
   %format_result(lsmeans,diffs,&name);
   %mend main;