求教SAS多重填补（MI）后，如何进行ttest的MIanalyze

目前已经将实验组和对照组两个数据集均采用多重填补完成后，拼在一起（分别group = 1 和group = 2）。然后想对group = 1 和group = 2两组做ttest（或者大神有更好的方法可进行多重填补的分析）。

1. /*ods output TTests = TTests*/
   
2. /*                Equality = Equality;*/
   
3. proc ttest data = FULL;
   
4.         by _Imputation_;
   
5.         class group;
   
6.         var d;
   
7. run;
   
8. /*ods output close*/
   
9. /*然后不知道如何应用MIANALYZE，求教大神*/

复制代码

可以给出程序，或者给出思路均可。先行谢过~同时希望好心人可以分享一些相关电子书。
类似《Multiple Imputation of Missing Data Using SAS》

既然是MI，填补以后是产生了多个数据集的，需要对每个数据集进行分析，然后用一定的算法合并结果。但是一般这个算法都是基于回归模型的，好像还没见过对应t检验结果的合并。既然是试验组和对照组的比较，用logistic回归模型来分析其实也是可以的。另外，MI的填补、估计、合并这个过程真针对一个数据集的，你这个研究里面的话，两个数据集分开填补不太妥。

感谢回复。我已经找到方法了。回归模型的MIANALYZE我知道的。

Strive、 发表于 2016-11-18 20:54
目前已经将实验组和对照组两个数据集均采用多重填补完成后，拼在一起（分别group = 1 和group = 2）。然后想 ...

请问您找到方法了吗？我最近也遇到这个问题，求指教，谢谢

pigbedroom 发表于 2021-5-14 07:45
请问您找到方法了吗？我最近也遇到这个问题，求指教，谢谢

把点估计  标准误 样本量等信息提出来  再到mianalysis里面去做合并

请问楼主在提取信息到mianalyze里分析后如何评价填补的多个数据集哪个更合适呢？谢谢！