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SAS：PROC TRAJ实现GBTM(group-based trajectory model)
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目的：对于纵向数据，欲探索某属性随时间变化的clusters，即变化的类别。
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SAS实现：
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- 点击链接下载相应的traj包
- 进入网站后点击左边的SAS download，根据自己SAS日志上的版本信息(64/32-bit? ；TS1M?)下载对应文件
- 下载后解压缩，将traj.dll文件copy到SASHome/…/stat/sasexe路径，将traj开头的三个sas文件copy到SASHome/…/stat/sasmacro路径。
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ID
VAR1
…
VARn
T1
…
Tn
1
VARn，Tn均为最大随访次数，随访缺失的设为缺失值即可 ID: 唯一标识 VAR1-VARn为关注的结局变量 T1-Tn为随访的时间点(如：年龄，随访时间，随访次)
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ods graphics on;
PROC TRAJ data=data_name out=o1 outstat=o2 outplot=o3;
ID ID;
VAR VAR1-VARn;
INDEP T1-Tn;
MODEL CNORM;
NGROUPS 3;
ORDER 3 3 3;
MIN 0; MAX 10;
RUN;
%trajplot(o3, o2, "proc traj", "cnorm plot" ,"VAR", "T");
ods graphics off;
data_name：指定数据集名称 o1：输出数据集，包含group概率及最终group的划分 o2：输出数据集，参数估计 o3：输出数据集，轨迹图相关数据 ID：指定唯一标识变量 VAR：因变量，即不同时间点测量得到的属性值 INDEP：自变量，即不同时间点 MODEL：因变量的分布，包括CNORM, ZIP, LOGIT NGROUPS：拟合的轨迹数 ORDER：每一group的多项式（0截距，1线性，2平方项，3立方项） MIN/MAX：因变量的最小值和最大值（适用于model为CNORM） %trajplot(o3,o2,“主标题”,“副标题”,“纵坐标”,“横坐标”)
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- 其他说明
- 以上代码展示了基本语句，参考上述下载网站可加入协变量/时间依存协变量进行轨迹分组，及不同MODEL的使用等
- 轨迹分组后，根据BIC、AIC等参数及模型可解释性综合判断模型优劣
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