在SAS二元logistic回归中强制保留无统计学显著性的TREAT变量以分析交互效应的方法咨询

你好！针对你在SAS中运行二元logistic回归时，想要强制保留TREAT变量（即便它无统计学显著性）来分析交互效应的需求，我来给你梳理几个可行的解决办法：

一、用include参数强制保留TREAT变量 #

你那位资深统计学家提到的include方案确实是可行的，只是需要注意正确的语法位置。在proc logistic的model语句里，include选项通过指定变量的序号来强制其保留在模型中，具体操作如下：

1. 先确认变量顺序：你当前的模型自变量列表里，TREAT是第一个变量，对应序号为1
2. 修改model语句，加入include=1参数即可，这样在向前逐步回归过程中，TREAT会被强制保留，不会因为显著性不足被剔除

给你修改后的代码示例（以FRSTVACREC为因变量的模型为例）：

proc logistic data=work.hpvboys_pre_analysis_final plots=(oddsratio(cldisplay=serifarrow));
    class Treat / param=glm;
    model FRSTVACREC(event='1') = Treat GENDER AGE QAGE RESP RACEETH / 
        clparm=wald link=logit lackfit technique=fisher 
        selection=forward slentry=0.05 sle=0.10 include=1;
run;

同理，你只需要把第二个模型（CMPLTSRS为因变量）的model语句也加上include=1即可。

二、添加交互效应的方法 #

既然你想要分析TREAT和其他协变量的交互效应，这里也给你补充两种常见的实现方式：

• 方式1：手动写出所有交互项
  如果你想直接拟合包含TREAT主效应、所有协变量主效应以及所有交互项的模型，可以直接把交互项列在自变量列表中，这样TREAT自然会保留在模型里：

  proc logistic data=work.hpvboys_pre_analysis_final plots=(oddsratio(cldisplay=serifarrow));
      class Treat / param=glm;
      model FRSTVACREC(event='1') = Treat GENDER AGE QAGE RESP RACEETH 
          Treat*GENDER Treat*AGE Treat*QAGE Treat*RESP Treat*RACEETH / 
          clparm=wald link=logit lackfit technique=fisher;
  run;
  

• 方式2：结合逐步选择与交互项筛选
  如果你想让程序自动筛选显著的交互项，但同时强制保留TREAT的主效应，可以用SAS的快捷符号| @2生成所有二阶交互（主效应+两两交互），再配合include=1强制保留TREAT：

  proc logistic data=work.hpvboys_pre_analysis_final plots=(oddsratio(cldisplay=serifarrow));
      class Treat / param=glm;
      model FRSTVACREC(event='1') = Treat | GENDER AGE QAGE RESP RACEETH @2 / 
          clparm=wald link=logit lackfit technique=fisher 
          selection=forward slentry=0.05 sle=0.10 include=1;
  run;
  

  这里的Treat | ... @2会自动生成TREAT与每个协变量的主效应，以及它们之间的交互项，include=1确保TREAT主效应不会被剔除，而交互项则会按照你设置的slentry和sle标准参与向前选择。

小提示 #

如果后续你调整了自变量的顺序，记得同步修改include后的序号——序号是严格对应model语句中自变量的排列顺序的哦。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Noah Chirico