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LSMEANS; Berechnung für kontinuierliche, nichtkategoriale Variable
[ Bearbeitet ]

Guten Tag,

 

gerne würde ich die Herzfrequenz (Schläge/Min) aus einer heterogenen Population (N=1200) für den Effekt des Alters adjustieren.

Hierfür habe ich zunächst per Proc GLM ein Model (puls = age) konstruiert. Per LSmeans hoffte ich den nach Alter adjustierten Mittelwert der Herzfrequenz zu erhalten.

Die üblichen Angaben zu GLM wurden dargestellt, nicht jedoch der geschätzte Wert für Herzfrequenz. Kann es sein, dass sich LSMeans nur für katogriale Merkmale berechnen lässt? Hierbei gibt es keine Fehler.

Folgend meine Fehlermeldung sowie mein Programmaufruf:

 

Datei WORK.MEANS wurde nicht ersetzt, da die neue Datei unvollständig ist

ODER

Output 'lsmeans' was not created.  Make sure that the output object name, label, or path is spelled correctly.  Also, verify that the appropriate procedure options are used to produce the requested output object.  For example, verify that the NOPRINT option is not used.

 

Meine Befehlskette:

PROC GLM DATA=loghrv;
    MODEL lr_puls = age / SOLUTION;
    LSMEANS lr_puls / cl out=means;                    
ODS OUTPUT lsmeans=means;
RUN;
QUIT;

 

Vielleicht gibt es eine Alternative um eine Adjustierung zu erreichen?

Vielen Dank im voraus!

Hein

Frequent Contributor
Beiträge: 109
Re: LSMEANS; Berechnung für kontinuierliche, nichtkategoriale Variable

Hallo Hein,

 

mal ein Versuch auf einen Hinweis von mir:

 

Kann es sein, dass SAS sich hier aufgrund des "out=means" sträubt? Das "means" ist als Codewort schon vorbelegt.

Vielleicht funktioniert es mit "[...] out = irgendwas; ODS OUTPUT lsmeans=irgendwas;[...]"

 

Schöne Grüße

Michael

New Contributor
Beiträge: 3
Re: LSMEANS; Berechnung für kontinuierliche, nichtkategoriale Variable

Hallo Michael,

 

vielen Dank für deinen Tipp. Die ODS Anweisung habe ich ohne Effekt ebenfalls mehrfach modifiziert.

Ein Hinweis gab mir der SAS-Support sowie die Online-Hilfe. LSmeans gibt es leider nur für kategoriale Variablen.

Ich denke, ich kann ich die geschätzten/adjustierten Werte per Model/ P (=predicted values) ausgeben, und dann mitteln.

 

Viele Grüße 

Hein