AI 的回答合理吗：

GLIMMIX和GENMOD之间的最小二乘均值（LSMEANs）存在显著差异，主要源于处理重复测量相关结构的建模方法根本不同：
关键差异
1. 随机效应（GLIMMIX）vs. 边际模型（GENMOD）
GLIMMIX 拟合的是个体特异性（条件）模型：

为每个受试者包含随机截距
LSMEANs表示"典型"受试者（随机效应=0）的预测值
这些是条件概率（给定随机效应）
由于logit连接函数的非线性，条件预测的逆连接转换不等于总体平均概率

GENMOD 拟合的是总体平均（边际）模型：

使用GEE（广义估计方程）与可交换相关结构
LSMEANs表示整个总体的平均概率
这些自然地与观察到的发生率一致

2. 不可压缩性问题
对于逻辑回归，存在一个数学现象：

个体特异性效应（GLIMMIX）与总体平均效应（GENMOD）在不同的尺度上
当你对条件模型的概率求平均时，它们不等于边际概率
这就是为什么GLIMMIX的LSMEANs可能与观察比例有实质性差异

关系式：β_边际 ≈ β_条件 × c，其中c ≈ 0.6-0.8（取决于随机效应的方差）
应该使用哪个？
GENMOD结果更合适，如果：

✓ 你的研究问题关注总体平均效应（例如："每次访视时各组患者的应答比例是多少？"）
✓ 你希望估计值与观察到的发生率相符
✓ 你关注的是关于组水平差异的公共卫生或政策问题

GLIMMIX结果更合适，如果：

✓ 你的研究问题关注个体内变化（例如："对于给定患者，治疗如何改变其应答的比值比？"）
✓ 你想要考虑个体间异质性
✓ 你需要对个体受试者进行预测

建议

针对你的情况：由于你指出GENMOD结果与观察到的发生率更一致，且这对你的解释似乎很重要，GENMOD（GEE）可能更适合描述总体水平的治疗效应。
考虑同时报告两者（如果个体特异性解释也很重要），但要明确区分：

GENMOD的边际（总体平均）效应
GLIMMIX的条件（个体特异性）效应


检查模型诊断：

检查GLIMMIX中的随机效应方差 - 方差越大→差异越大
验证可交换相关结构对你的数据是否合理


替代方案：如果你想要随机效应但需要边际解释，可以考虑使用带有EMPIRICAL选项的GLIMMIX，但这仍然估计条件效应。

你在GENMOD中观察到的"合理性"并不是缺陷——这是边际模型回答总体水平问题的正确行为。