SAS系统中PROC FREQ程序详解：类别数据分析

"SAS教材（三）" 在SAS中，处理类别数据的两个主要统计程序是PROC FREQ和PROC CATMOD。它们各自有独特的功能和应用场景，对于数据分析和研究至关重要。 PROC FREQ程序主要用于分析样本中一个或多个类别变量的数据。这个程序能够创建次数分配表或列联表，也就是 contingency tables，用于展示不同变量类别间的联合分布。它还能计算多种统计量，例如χ² (Chi-square) 检定，这是一种常用的统计检验，用于判断类别变量间是否存在关联性。此外，PROC FREQ支持费契尔的精确性测试 (Fisher's Exact Test)，这是一种在样本量较小或某些单元频数较低时进行独立性检验的方法。当用户需要在分层简单随机抽样(stratified simple random sampling)的情况下进行分析，PROC FREQ还可以计算CMH(Cochran-Mantel-Haenszel) 统计值，这在处理具有等级结构的数据时尤其有用。 PROC CATMOD程序则更偏向于对类别数据进行线性模型分析。它的应用范围较广，可以处理两个或更多样本、两个或更多类别变量的情况。PROC CATMOD可用于执行多种统计分析，包括变异数分析(ANOVA)、回归分析、对数线性分析、对数回归分析以及重复观察分析。这些模型可以帮助我们理解类别变量之间的复杂关系，并进行预测或推断。例如，通过变异数分析可以比较不同组间的均值差异；回归分析则可以探究类别变量与连续变量之间的关系。 除了PROC FREQ和PROC CATMOD，SAS还有其他程序如PROBIT和LOGISTIC，它们也适用于处理类别数据，特别是涉及概率模型的分析，如逻辑回归。然而，这些程序的模型基于回归的线性框架，与PROC FREQ和PROC CATMOD的侧重有所不同。 了解并熟练运用这些SAS程序，对于在医学研究、社会科学、市场调研等领域进行类别数据的分析和解释至关重要。正确选择和使用这些工具，能够帮助研究者揭示隐藏在分类数据背后的模式和关联，从而做出更准确的决策和推论。