当然不可能是一模一样的表格。稍稍整理一下即可。

谢谢你的回复，你这个程序是可以输出我在3楼提出的表的，但是，我在1楼的程序3个过程分别都可以输出3楼的表的结果，问题是，我要比较lsmean的差别，具体是：
相同性别（比如男性）及农村或城市内个年份的TC的lsmean的差别，1楼表1就是为了达到此目的；
相同年份（比如2001年）及相同性别（比如男性）的城乡的TC的lsmean的差别，1楼表2就是为了达到此目的；
相同年份（比如2011年）及城乡（比如农村）的不同性别的TC的lsmean的差别，1楼表3就是为了达到此目的。

所有以上的表格均可以单独输出3楼的表格结果，同样是用年龄调整，问题是输出的结果不一样，为什么？

你需要自己明确的是：
1.你是要分层做还是要做多元校正？意议和方法都是不一样的。我的建议是多元校正。
2.你需要弄清楚一下LSMEANS的意义，你就知道为什么三个应该是不同的结果。

我要的分层校正，因为我想分层比较。
相同性别（比如男性）及农村或城市内个年份的TC的lsmean的差别，1楼表1就是为了达到此目的；
相同年份（比如2001年）及相同性别（比如男性）的城乡的TC的lsmean的差别，1楼表2就是为了达到此目的；
相同年份（比如2011年）及城乡（比如农村）的不同性别的TC的lsmean的差别，1楼表3就是为了达到此目的。

如果不分层，校正就变得很简单了。

问题是我用不同分层方法（by sex district, by yrs sex等）时，虽然都能输出3楼表格结果，但是结果不一样。如果是多元校正，用 sex*district*yrs就可以。

如果是你都按前两个变量分层了，哪里还有必要在GLM里算第三个变量的LSMEANS？ 你分层的后，前两个变量的值在每一层里都只有一个值，LSMENAS完全没有效果，也没有必要。

如果只是想要分层的结果：
1. 直接在MEANS或univariate里 by就可以了。
2. 或者用where 让数据分块进入。

仅供参考 。OVER。

有必要的，分层后是不止1个值得，现在的情况是：

比如：在年份=2001年，城乡=城市这层中，男性及女性对象中，因为年龄构成不一样，因此需要用年龄来调整TC的均数，并且比较男性及女性TC调整后均数差异，这就是我在表中的结果。
下面就是方差结（红色字）果集lsmean结果（蓝色字）。

------------------------------------- 年份=2001 城乡=城市 -------------------------------------

                                           GLM 过程

因变量: tc   TC

      源                      自由度          平方和            均方       F 值    Pr > F

      模型                         2      24.6447402      12.3223701      18.06    <.0001

      误差                       729     497.2983362       0.6821651

      校正合计                   731     521.9430764


                          R 方      变异系数    均方根误差       tc 均值

                      0.047217      17.64986      0.825933      4.679543


      源                      自由度     I 型 平方和            均方       F 值    Pr > F

      sex                          1      2.15160813      2.15160813       3.15    0.0762
      age                          1     22.49313211     22.49313211      32.97    <.0001


                                         III 型 平方
      源                      自由度              和            均方       F 值    Pr > F

      sex                          1      1.65318508      1.65318508       2.42    0.1200
      age                          1     22.49313211     22.49313211      32.97    <.0001




------------------------------------- 年份=2001 城乡=城市 -------------------------------------
                                           GLM 过程
                                         最小二乘均值

                       sex       tc LSMEAN        标准误差    Pr > |t|


                        1        4.63751381      0.04075315      <.0001
                        2        4.73335582      0.04611774      <.0001

                         表3 不同年份、城乡TC年龄调节均数的男女间比较                         4
                                                         2013年10月28日 星期一 下午02时57分14秒

没有理会？

可以参考一下