Proc Mixed

Bonjour à tous,

Je suis en train de réaliser une proc mixed afin d'évaluer le niveau de cholestérol chez certains animaux en fonction de certains facteurs fixes et un facteur aléatoire (le centre).

Mon modèle est le suivant : cholestérol=espèce(fixe) + souche(fixe) + sexe(fixe) + centre(random)

J'ai du coup écrit le code suivant :

Code:


proc mixed method=reml data=work.cholesterol alpha=.05;
class espece souche sexe centre;
model cholesterol=espece souche sexe |centre
/ s ddfm=kr residual outp=outp;
random centre;
quit;


Cependant mon modèle ne semble pas prendre en effet aléatoire ma variable centre et me fait une comparaison fixe de chaque variable en croisant le sexe avec le centre.

Comment faire pour prendre le centre en effet aléatoire dans mon modèle ?

Merci d'avance.

Salut,

et si tu ne mets pas centre dans ton modèle mais juste dans la déclaration "random", est-ce ça ne te donne pas ce que tu veux?

Code:

proc mixed method=reml data=work.cholesterol alpha=.05;
class espece souche sexe centre;
model cholesterol=espece souche sexe/ s ddfm=kr residual outp=outp;
random centre;
quit;

Niaboc

Bonjour,

Essaie ce code:

Code:

proc mixed method=reml data=work.cholesterol alpha=.05;
class espece souche sexe centre;
model cholesterol=espece souche sexe/ s ddfm=kr residual outp=outp;
random centre;
run;

Au passage, un grand merci pour l'utilisation d'une correction de l'erreur de type I (Kenward-Roger ici) car en pratique pas grand monde ne le fait meme lorsque le nombre de centres est faible!!

Ayana

J'imagine que ça donnerait la même chose avec ce code :

Code:

proc mixed method=reml data=work.cholesterol alpha=.05;
class espece souche sexe;
model cholesterol=espece souche sexe/ s ddfm=kr residual outp=outp;
repeated / subject=centre type=cs;
quit;

Oui ça marche parfaitement merci à vous deux !
En faite le "|" signifie "par rapport" en code SAS (je suis assez novice).

Et sur ton dernier code niaboc, tu as décidé de choisir une matrice de variance covariance de Compound Symmetry, ça implique donc des variances homogènes au niveau de mes différents centres.

Pense-tu qu'il faille faire une vérification de l'homogénéité des variances au sein des centres avant de sélectionner cette matrice de variance covariance ou ça n'a pas d'impact important ?

Concernant le statement "repeated", on est bien d'accord qu'il signifie juste qu'on invoque juste un effet aléatoire ?

oui le statement repeated invoque l'effet aléatoire.

le code avec le random sélectionne cette même matrice de variance-covariance... tu peux le vérifier en rajoutant l'option "v" :

Code:

proc mixed method=reml data=work.cholesterol alpha=.05;
class espece souche sexe centre;
model cholesterol=espece souche sexe/ s ddfm=kr residual outp=outp;
random centre/v;
quit;

cependant, je ne sais pas s'il faut faire une vérification de l'homogénéité des variances au seins des centres... ou si ça reste une hypothèse "métier".

Niaboc

Merci pour ces infos.

Je n'ai pas trouvé de réponse sur les vérifications à faire lorsqu'on doit choisir une structure de covariance mais j'ai trouvé ça :
http://www2.sas.com/proceedings/sugi30/198-30.pdf

Et chaque matrice a ses spécificités donc si on prend le facteur répété en compte, on peut évaluer quelle matrice est la plus adaptée.