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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
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2013-01-15
本人欲研究x gender m y 之间的关系,y为因变量,x为预测变量,gender、m为调节变量。x y m为连续性变量,gender即性别
研究设计为多时段追踪研究。
数据格式为 SPSS,具体如下:
id     time  x     gender     m      y
1      1      4       0          11     32
1      2      6       0          29     24
1      3      3       0          34     18
1      4      1       0          20     18
2      1      2       1          21     29
2      2      6       1          17     30
2      3      8       1          30      41
2      4      9       1          16      34
.      .        .       .            .        .
.      .        .       .            .        .
470  .      .        .             .        .
请问在SAS里面怎么分析这样的数据,如果使用多层线性模型的方法,在SAS里面该怎么实现呢。
二维码

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2013-1-15 20:31:35
有没有高手可以指点一下啊!
二维码

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2013-1-16 16:15:10
急啊,是我的问题问的太笼统了吗。
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2013-1-17 05:51:40
Hierarchical linear model, as it named, contains multiple levels from  primary to secondary, etc. What are the levels in your data?
As seen, your data is a longitudinal data by time. Usually we fit this kind of data as
population model:
(1) GEE- repeated statement in GENMOD
subject-specific model:
(2) R-side matix- repeated statement in MIXED
(3)G-side matrix-random statement in Mixed
In essence, hierarchical model is one type of random effect model.
All in all, we assumed, bewteen-ID observations are independent but correlated within ID. we could specify  different covariance structures based on our knowledge and how data perform.
jingju
Jingju
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2013-1-18 10:08:24
谢谢赐教!请继续赐教。
我的模型大概为:以m 、gender为第二层组间变量,以v为第一层的组内变量,d为被预测变量,并以d的第一次水平作为作为基线控制变量,构建多层线性模型。请问这个模型该怎么用SAS编程呢
二维码

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2013-1-18 17:30:35
同求啊
SAS编程满热门的
自己也想学习学习啊
二维码

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