求GLM->MIANALYZE过程指点-经管之家官网！

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例如我现在有如下数据表格，我想用MI（3次填补）->GLM（建模分析）->MIANALYZE（MI结果综合）三个步骤实现，请老师给我一点提示，我想先把数据模拟弄好，心里能踏实点。
我第一步得到的MI结果：
原表：

N	group	v1	v2
1	1	11	33
2	2	22	44

整理后：

_Imputation_	V(变量)	Group	Value	N(观测)
1	1	1	11	1
1	1	2	22	2
1	2	1	33	1
1	2	2	44	2
2	1	1	11	1
2	1	2	22	2
2	2	1	33	1
2	2	2	44	2
3	1	1	11	1
3	1	2	22	2
3	2	1	33	1
3	2	2	44	2

我的最终想法是这样：
得到v1和v2共两个P值，就是固定v看group组间的统计学意义，我不考虑v1与v2之间的交互作用。
其实我想用这个办法做：

1. proc glm data=mia;
   
2. class group visit;
   
3. model value=group visit group*visit;
   
4. lsmeans group*visit /pdiff;
   
5. run;

复制代码直接去看group*visit的最小二乘均数，不过结果做出来很有问题。
后来看到MI过程是必须用MIANALYZE做结果整合的，MIANALYZE过程真的不知道是起啥作用的，我照猫画虎的写了如下，当然得到的不是想要的group组间比较的结果，请各位老师帮我查错解释一下，非常感谢，谢谢！

1. proc glm data=mitemp;
   
2. class visit;
   
3. model value=group visit/solution inverse ;
   
4. by _imputation_;
   
5. ods output ParameterEstimates=glmparms
   
6. InvXPX=glmxpxi;
   
7. quit;
   
8. 
   
9. 
   
10. proc mianalyze parms=glmparms xpxi=glmxpxi;
    
11. modeleffects Intercept group visit;
    
12. run;

复制代码