SAS系统中PROC TABULATE制作统计表格基础

"表格制作的基本概念-190422-st_tech_trends_report_2020-2040" 在SAS编程中，表格制作是数据分析和报告的重要组成部分。本资源主要讲解了表格制作的基本概念，特别是围绕PROC TABULATE这一强大的统计过程。PROC TABULATE允许用户创建定制化的统计表格，用于展示数据的分布、统计量以及变量之间的关系。 **1. 变量的本质** 在PROC TABULATE中，变量分为两类：分类变量和被分析的变量。分类变量类似于因子或自变量，是离散的、非连续的数据，例如REGION和CITYSIZE。被分析的变量则类似于响应变量或因变量，通常涉及连续数值，如POP（人口总数）。在表格中，分类变量决定了行或列的划分，而被分析的变量则是计算统计量的基础。 **2. TABLE指令的写法** TABLE指令是PROC TABULATE的核心，用于定义表格结构。通过使用星号(*)、括号()、空格等符号，可以灵活地控制表格的布局和内容。例如，如果要创建一个表格显示南方地区小城市的总人口，可以将REGION='SO'和CITYSIZE='S'作为分类变量，SUM(POP)作为描述性统计值。表格的形式和内容的构建很大程度上依赖于这些符号的正确使用。 **3. 表格的排列** 表格的排列涉及到横轴（列）和纵轴（行）的设置。分类变量可以被安排在横轴或纵轴上，形成表格的行标签和列标签。被分析的变量的统计量，如平均值、标准差、计数等，会出现在对应的细格中。表格的页数可以根据需要进行控制，以便在大量数据时保持清晰的结构。 在SAS中，还有其他一些描述性统计的程序，如PROC MEANS、PROCSUMMARY、PROC UNIVARIATE和PROC CHART，它们各有特点，适用于不同的统计需求。PROC MEANS和PROCSUMMARY主要用于计算基本统计量，PROC UNIVARIATE提供了更详细的单变量统计分析，PROC CHART则专注于图形表示。而PROCTABULATE的独特之处在于其强大的表格定制能力，可以生成复杂的统计表格，包括多级交叉表和多种统计量。 在撰写PROC TABULATE程序时，理解变量的本质、掌握TABLE指令的语法以及灵活控制表格排列至关重要。通过学习和实践，用户能够创建出满足特定分析需求的定制化统计表格，从而更有效地呈现和解释数据。在实际应用中，应注意程序的编写规范，遵循SAS的语法规则，并根据实际情况调整参数和选项，以确保输出的表格准确无误。