SAS学习系列11.-对数据做简单的描述统计
SAS统计分析报告教程方法总结材料

SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析,以发现其中的规律、趋势和关联性。
SAS(Statistical Analysis System)是一个流行的统计分析软件,广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。
本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法,帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析,并撰写专业的统计分析报告。
一、数据导入与准备在进行统计分析之前,首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。
SAS软件支持多种数据格式的导入,包括CSV、Excel、数据库等。
可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中,并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备,包括删除缺失值、解决数据异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。
在SAS中,可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。
通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况,为后续的统计测试和模型建立奠定基础。
三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。
在SAS中,可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验,检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。
在进行统计检验时,需要设置显著性水平和备择假设,以便进行准确的统计分析。
四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来,更直观地展示数据的特征和规律。
在SAS中,可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表,包括直方图、散点图、折线图、饼图等。
通过图形展示,可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系,为数据分析和报告提供有力支持。
五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步,将分析结果整理成报告文档,进行数据解释和结论归纳。
使用SAS进行数据处理和分析

使用SAS进行数据处理和分析第一章:简介数据处理和分析是现代社会中重要的技能之一,它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息,并做出科学决策。
SAS(Statistical Analysis System)是一种功能强大的统计分析软件包,广泛应用于各个领域的数据处理和分析任务中。
本文将介绍SAS的基本功能和常用技术,帮助读者了解如何使用SAS进行数据处理和分析。
第二章:SAS的基本操作SAS具有友好的图形用户界面和强大的命令行功能,可以满足不同用户的需求。
在本章中,我们将介绍SAS的基本操作,包括启动SAS软件、创建和保存数据集、导入和导出数据、运行SAS程序等。
通过学习这些基本操作,读者将能够掌握SAS的基本使用方法。
第三章:数据预处理数据预处理是数据分析的第一步,它包括数据清洗、数据变换、数据归一化等过程。
在本章中,我们将介绍如何使用SAS进行数据预处理,包括缺失值处理、异常值处理、去重、数据变换等技术。
通过学习这些技术,读者将能够清洗和准备好用于分析的数据。
第四章:基本统计分析统计分析是数据处理和分析的核心部分。
在本章中,我们将介绍SAS中常用的统计分析方法,包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析、回归分析等。
通过学习这些统计分析方法,读者将能够对数据进行全面的分析,并得出科学的结论。
第五章:高级统计分析除了基本的统计分析方法外,SAS还提供了许多高级的统计分析技术,包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
在本章中,我们将介绍这些高级统计分析技术的基本原理和应用方法,帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第六章:数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节,它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和规律。
在本章中,我们将介绍SAS中常用的数据可视化技术,包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。
通过学习这些数据可视化技术,读者将能够使用图表和图形展示数据的特征和规律。
第七章:模型建立与评估在数据分析中,我们常常需要建立模型来解释和预测数据。
使用SAS进行数据分析的基础知识

使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS(Statistical Analysis System)是一套全面的数据分析软件工具,它具备强大的数据处理和统计分析能力。
它适用于各种领域的数据分析,包括市场调研、金融分析、医疗研究等。
二、数据准备在进行SAS数据分析之前,首先要进行数据准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。
整理数据即将数据格式统一,包括去除重复数据、统一变量命名等。
清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。
三、SAS基础语法1. 数据集(Data set)的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在,可以使用DATA步骤创建数据集,也可以从外部文件导入数据集。
导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置,并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。
2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数,如排序、合并、拆分等。
常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等,它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。
3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式,用于更直观地展示数据。
可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图,如折线图、散点图、柱状图等。
还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。
四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。
以下为几种常用的统计分析方法:1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。
可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算,使用PROC FREQ进行频数分析。
2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC TTEST进行t检验分析,根据t值和显著性水平判断差异是否显著。
3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC ANOVA进行方差分析,根据F值和显著性水平判断差异是否显著。
学会使用SAS分析数据与统计

学会使用SAS分析数据与统计Chapter 1: Introduction to SASSAS (Statistical Analysis System) is a powerful software suite widely used in data analysis and statistics. It provides a comprehensive range of tools for managing, analyzing, and visualizing data. In this chapter, we will explore the basics of SAS and its key features.1.1 Overview of SASSAS was developed by the SAS Institute in the late 1960s and has since become a standard in data analysis. It offers a user-friendly interface and a rich programming language, making it suitable for both beginners and advanced users. SAS supports data manipulation, statistical analysis, data visualization, and reporting.1.2 SAS ComponentsSAS consists of several components, including Base SAS,SAS/STAT, SAS/GRAPH, and SAS/ETS. Base SAS provides the foundation for data access, data manipulation, and basic procedures. SAS/STAT offers advanced statistical analysis procedures, whileSAS/GRAPH enables the creation of high-quality graphical outputs. SAS/ETS specializes in econometrics and time series analysis.1.3 SAS Language BasicsThe SAS language is used to interact with SAS software. It is composed of statements, which are instructions that tell SAS what to do.SAS programs are made up of a series of statements, and the order of the statements is important. SAS statements have a specific structure, consisting of a keyword, options, and parameters.Chapter 2: Data Import and Export Using SASImporting and exporting data are crucial steps in any data analysis workflow. In this chapter, we will delve into various methods of data import and export using SAS.2.1 Importing DataSAS provides efficient ways to import data from various file types, such as CSV, Excel, and database files. The IMPORT procedure in SAS allows users to read data from external sources and store them in SAS datasets. Additionally, SAS supports the direct import of data from relational databases using SQL queries.2.2 Exporting DataSimilarly, SAS provides multiple options for exporting data. The EXPORT procedure allows users to save SAS datasets as external files in various formats, such as CSV, Excel, and HTML. Moreover, SAS enables the execution of SQL queries to directly export data from relational databases.Chapter 3: Data Manipulation in SASData manipulation is a critical part of data analysis. In this chapter, we will explore the various tools and techniques available in SAS for data manipulation.3.1 Data CleaningData cleaning involves identifying and correcting errors, inconsistencies, and missing values in datasets. SAS offers numerous functions and procedures to identify and treat missing values, remove duplicates, and handle outliers efficiently.3.2 Data TransformationData transformation involves converting data from one form to another. SAS provides a wide range of functions to perform various transformations, such as variable recoding, merging datasets, and creating new variables based on existing ones. These transformations are essential for preparing data for statistical analysis.Chapter 4: Statistical Analysis with SASSAS is widely recognized for its comprehensive statistical analysis capabilities. In this chapter, we will explore some popular statistical procedures available in SAS.4.1 Descriptive StatisticsSAS provides a variety of procedures to calculate descriptive statistics, such as mean, median, standard deviation, and percentiles.These procedures enable users to summarize and understand the characteristics of their datasets.4.2 Hypothesis TestingHypothesis testing is used to make inferences and draw conclusions about population parameters based on sample data. SAS offers a range of procedures for conducting hypothesis tests, including t-tests, ANOVA, and chi-square tests.4.3 Regression AnalysisRegression analysis is a fundamental statistical technique used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. SAS provides numerous regression procedures, such as linear regression, logistic regression, and multilevel regression.Chapter 5: Data Visualization in SASVisualizing data is essential for gaining insights and communicating results effectively. In this chapter, we will explore the visualization capabilities of SAS.5.1 SAS/GRAPHSAS/GRAPH offers a collection of procedures and tools for creating a wide range of static graphs, including bar charts, histograms, scatterplots, and maps. These graphical outputs help users understand the patterns and relationships in their data.5.2 SAS Visual AnalyticsSAS Visual Analytics is a web-based tool that allows users to create interactive and dynamic visualizations. It supports a wide range of charts, dashboards, and reports, and enables users to drill down and explore data interactively.Chapter 6: Reporting and Publishing with SASIn this final chapter, we will explore the reporting and publishing capabilities of SAS.6.1 SAS Output Delivery System (ODS)The Output Delivery System (ODS) in SAS enables users to generate reports in various formats, such as PDF, HTML, and Excel. ODS provides flexible options for customizing the appearance and layout of reports, making them suitable for different audiences.6.2 SAS Web Report StudioSAS Web Report Studio is a web-based reporting tool that allows users to create and share interactive reports. It offers a user-friendly interface and supports various data sources, enabling users to generate reports with up-to-date information.Conclusion:SAS is a powerful tool for data analysis and statistical modeling. This article has provided an overview of SAS, discussed itscomponents, covered data import and export, data manipulation, statistical analysis, data visualization, and reporting capabilities. With its extensive features and user-friendly interface, SAS is widely used in various industries for interpreting and analyzing data.。
SAS学习系列11对大数据做简单地描述统计

实用标准文档11. 对数据做简单的描述统计(一)使用proc means描述数据用proc means过程步,可以对数据做简单的描述统计,包括:非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。
基本语法:可选项>; 数据集<PROC MEANS data =V AR 变量列表;CLASS 分组变量;<BY 变量;><WEIGHT 变量;> (加权平均的权数)<FREQ 变量;> (相应观测出现的频数)说明:(1)可选项“MAXDEC = n”用来指定输出结果的小数位数;(2)默认是对数据集的所有数值变量的非缺省值做描述统计,若想包含缺省值,加上可选项“MISSING”;(3)V AR语句指定要做描述统计的变量;CLASS语句指定按分组变量对数据进行分组分别做描述统计;BY语句同CLASS语句(需要事先按BY变量排好序);(4)默认输出非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值;也可以自己指定需要输出的描述统计量:MAX ——最大值;文案大全.实用标准文档——最小值;MIN ——均值;MEAN ——中位数;MEDIAN ——众数;MODE ——非缺省值个数;N ——缺省值个数;NMISS ——极差;RANGE STDDEV——标准差;SUM——累和;,ID变量包括顾客C:\MyRawData\Flowers.dat),例1 鲜花销售的数据(三种花的销量:snapdragons,marigolds销售日期,petunias,按照月份排,并使用proc sort读取数据,计算新变量销售月份month 语句来按照月份描述数据。
序,并使用proc means的by代码: sales;data infile'c:\MyRawData\Flowers.dat';input CustID $ @9 SaleDate MMDDYY10. Petunia SnapDragon Marigold;文案大全.实用标准文档Month = MONTH(SaleDate);= sales; data proc sort Month;by/* Calculate means by Month for flower sales; */; 0= sales MAXDEC = proc means data Month;by Petunia SnapDragon Marigold;var; 'Summary of Flower Sales by Month'titlerun;运行结果:(二)使用统计量或以便进一步做数据分析,有时候需要将统计量存入新数据集,者与原数据集合并。
sas描述性统计分析

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散点图
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21 女 20 1900 1920 1940 1960 1980 2000 男
定性变量的图表示:饼图 定性变量(或属性变量,分类变量 )不能点出直方图、散点图或茎 叶图,但可以描绘出它们各类的 比例。
饼图
定性变量的图表示:条形图
从每一条可以看出讲各种语言的 实际人数,而且分别给出了每 个语种中母语和日常使用的人 数(在图中并排放置)。条形 图显示比例不如饼图直观。
数据的“尺度”
另一个常用的尺度统计量为(样本)标 准差 (standard deviation) 。度量样 本中各数值到均值距离的一种平均。 标准差实际上是方差 (variance) 的平方 根。如果记样本中的观测值为 x1,…,xn,则样本方差为
数据的“尺度”
两个均值一样,但右边的要 “胖”些,方差为左边的一 倍
描述性统计分析
East China JiaoTong University
如 同 给 人 画 像 一 样
数 据 的 描 述
在对数据进行深入加工之前,总 应该对数据有所印象。 可以借助于图形和简单的运算, 来了解数据的一些特征。 由于数据是从总体中产生的,其 特征也反映了总体的特征。对 数据的描述也是对其总体的一 个近似的描述。
其中茎叶图中茎的单位为10cm,而叶子单位为1cm。比如,由于 第一行茎为150cm,因此叶子中的九个数字001223344代表九个数 目150、150、151、152、152、153、153、154、154cm等。每 行左边有一个频数(比如第一行有9个数目,第二行有17个等等); 可以看出最长的一行为从165cm到169cm的一段(有35个数)。
SAS的描述统计法则应用

R_ID=2
Analysis Variable : INCOME Income
N Mean Median 1st Pctl 5th Ptcl 95th Pctl 99th Pctl
16 1889.44 1983.00 1080.00 1080.00 2460.00 2460.00 ---------------------------------------------------------------------------------------------
缺失数据记录数 均值 标准差 标准误 方差 中位数 众数 变异系数 最大值 最小值 总计 加权值总计 校正平方和 未校正平方和 极差
kurtosis t probt q1 q3 qrange p1 p5 p10 p90 p95 p99 CLM LCLM SAS的U描C述L统M计法则应用
峰度 分布位置假设检验之t统计量 上述t统计量对应的概率值 第一四分位数 第三四分位数 四分位数间距 第一百分位数 第五百分位数 第十百分位数 第九十百分位数 第九十五百分位数 第九十九百分位数 置信限 置信下限 置信上限
SAS的描述统计法则应用
使用BY语句分区域输出统计量:
R_ID=1
The MEANS Procedure
Analysis Variable : INCOME Income
N Mean Median 1st Pctl 5th Ptcl 95th Pctl 99th Pctl --------------------------------------------------------------------------------------------------
Lower Upper
SAS统计分析基础

方差分析的步骤
建立数学模型、计算自由度、计算F值、构造检验统计量、做出决策。
回归分析
回归分析的概念 线性回归分析 非线性回归分析
回归分析的步骤
研究因变量与自变量之间的相关关系,通过建立数学模型预测 因变量的值。
因变量与自变量之间存在线性关系,通过线性方程描述这种关 系。
数据异常值处理
通过识别和删除异常值来提高数据质量和分析结果的准确性。
数据标准化
将数据转换为标准形式,以便更好地进行比较和分析。
数据编码与转换
将分类变量转换为数值型变量,或将数值型变量转换为更易于分析和解释的形式。
03
推理性统计分析
参数估计与假设检验
参数估计
使用样本数据估计总体参数,如均值、中位 数、比例等。
数据可视化
通过SAS的可视化工具,将复杂 的数据以直观的方式呈现,帮助 用户更好地理解数据。
预测模型与决策支持
预测模型
利用SAS的统计和机器学习算法,构建各种预测模型,如回归分析、时间序列分析等,用于预测未来的趋势和结 果。
决策支持
通过SAS的决策支持工具,将数据分析结果转化为可操作的建议和策略,帮助决策者做出更好的决策。
置信区间
根据样本数据计算总体参数的置信区间,用 于估计参数的准确性。
假设检验
通过样本数据对总体参数或分布形式进行检 验,判断假设是否成立。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
方差分析
方差分析的基本思想
将总变异分解为若干个来源,并比较不同来源 的贡献程度。
方差分析的适用条件
聚类分析
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11. 对数据做简单的描述统计(一)使用proc means描述数据用proc means过程步,可以对数据做简单的描述统计,包括:非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。
基本语法:PROC MEANS data = 数据集<可选项>;V AR 变量列表;CLASS 分组变量;<BY 变量;><WEIGHT 变量;> (加权平均的权数)<FREQ 变量;> (相应观测出现的频数)说明:(1)可选项“MAXDEC = n”用来指定输出结果的小数位数;(2)默认是对数据集的所有数值变量的非缺省值做描述统计,若想包含缺省值,加上可选项“MISSING”;(3)V AR语句指定要做描述统计的变量;CLASS语句指定按分组变量对数据进行分组分别做描述统计;BY语句同CLASS语句(需要事先按BY变量排好序);(4)默认输出非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值;也可以自己指定需要输出的描述统计量:MAX ——最大值;MIN——最小值;MEAN——均值;MEDIAN——中位数;MODE——众数;N——非缺省值个数;NMISS——缺省值个数;RANGE——极差;STDDEV——标准差;SUM——累和;例1 鲜花销售的数据(C:\MyRawData\Flowers.dat),变量包括顾客ID,销售日期,petunias,snapdragons,marigolds三种花的销量:读取数据,计算新变量销售月份month,并使用proc sort按照月份排序,并使用proc means的by语句来按照月份描述数据。
代码:data sales;infile'c:\MyRawData\Flowers.dat';input CustID $ @9SaleDate MMDDYY10.Petunia SnapDragon Marigold;Month = MONTH(SaleDate);proc sort data = sales;by Month;/* Calculate means by Month for flower sales; */proc means data = sales MAXDEC = 0;by Month;var Petunia SnapDragon Marigold;title'Summary of Flower Sales by Month';run;运行结果:(二)使用统计量有时候需要将统计量存入新数据集,以便进一步做数据分析,或者与原数据集合并。
一、将统计量存入新数据集可以用ODS(Output Delivery System)系统或者OUTPUT语句,下面介绍用OUTPUT语句。
语法:OUTPUT OUT = 数据集名统计量名(变量列表)=新列名;示例:PROC MEANS DATA = zoo NOPRINT;VAR Lions Tigers Bears;OUTPUT OUT = zoosum MEAN(Lions Bears) = LionWeight BearWeight;RUN;例2 仍然是例1的鲜花数据,读取数据,按照CustomerID排序,使用proc means过程,将mean和sum值存入新数据集totals中。
代码:data sales;infile'c:\MyRawData\Flowers.dat';input CustID $ @9SaleDate MMDDYY10.Petunia SnapDragon Marigold;proc sort data = sales;by CustID;/* Calculate means by CustomerID, output sum and mean to new data set; */proc means NOPRINT data = sales;by CustID;var Petunia SnapDragon Marigold;output out = totalsmean(Petunia SnapDragon Marigold) = MeanP MeanSD MeanM sum(Petunia SnapDragon Marigold) = Petunia SnapDragon Marigold;proc print data = totals;title'Sum of Flower Data over Customer ID';format MeanP MeanSD MeanM 3.;run;运行结果:程序说明:(1)“NOPRINT”告诉SAS不产生任何输出结果,因为已经存入新数据集zoosum;(2)保存统计量的新数据集,包括想要的统计量、BY/CLASS 语句的变量、_TYPE_、_FREQ_;(3)BY语句变量有3个水平:756-01、834-01、901-02,结果是3个观测,CLASS类似。
二、合并统计量到原数据集1. 前面讲到将按“BY变量”分组统计量保存为统计量数据集,进一步可以用MERGE语句,将统计量数据集按照公共的“BY变量”,通过一对多匹配合并到原数据集。
例3运动鞋经销商的销售数据(C:\MyRawData\Shoesales.dat),变量包括风格名称、运动类型、第四季度销量:市场经理想要一个报表,每种风格运动鞋占该运动类型销量中的百分比。
代码:data shoes;infile'c:\MyRawData\Shoesales.dat';input Style $ 1-15 ExerciseType $ Sales;run;proc sort data = shoes;by ExerciseType;run;/* Summarize sales by ExerciseType and print; */proc means NOPRINT data = shoes;var Sales;by ExerciseType;output out = summarydata sum(Sales) = Total;run;proc print data = summarydata;title'Summary Data Set';run;/* Merge totals with the original data set; */data shoesummary;merge shoes summarydata;by ExerciseType;Percent = Sales / Total * 100;run;proc print data = shoesummary;by ExerciseType;id ExerciseType;var Style Sales Total Percent;title'Sales Share by Type of Exercise';run;运行结果:2. 若统计量是全体观测的汇总统计量(无BY变量做分组统计),此时,就不能直接采用一对多匹配(没有共同“BY变量”)合并。
但可以用SET语句实现。
语法:DATA 新数据集;IF _N_ = 1 THEN SET 汇总统计量数据集;SET 原数据集;注:“汇总统计量数据集”只有一条观测值。
创建新数据集时,第一次迭代循环(_N_=1)就读入该观测值,并一直为后续读入“原数据集”保留它(相当于RETAIN语句)。
该语法机制也可用于:没有匹配变量情况下,将一条观测与多条观测合并。
例4 仍是例3的数据,市场经理想要一个报表,每种风格运动鞋占总销量的百分比。
代码:data shoes;infile'c:\MyRawData\Shoesales.dat';input Style $ 1-15 ExerciseType $ Sales;run;* Output grand total of sales to a data set and print;proc means NOPRINT data = shoes;var Sales;output out = summarydata sum(Sales) = GrandTotal;RUN;proc print data = summarydata;title'Summary Data Set';run;* Combine the grand total with the original data;data shoesummary;if _N_ = 1then set summarydata;set shoes;Percent = Sales / GrandTotal;run;proc print data = shoesummary;var Style ExerciseType Sales GrandTotal Percent;format Percent PERCENT.2;title'Overall Sales Share';run;运行结果:(三)使用proc freq为数据计数用proc freq过程步可以对数据集的变量计算频数,再用tables 命令以表格的形式输出:只输出一个变量(单向表);输出两个变量(双向表);输出多个变量(交叉表)。
频数表也可以用来检查错误数据。
语法:PROC FREQ data = 数据集;TABLES 变量组合</可选项>;注:(1)关于变量组合:一个变量的单向表,用“TABLES变量;”;两个变量的双向表,用“TABLES变量1 * 变量2;”;(2)常用的可选项有:LIST——用list形式打印交叉表(而不是网格);MISSING——频数统计量中包含缺失值;NOCOL——强制在交叉表中不打印列百分比;NOROW——强制在交叉表中不打印行百分比;OUT=data-set——输出数据集;例5咖啡店的销售数据(C:\MyRawData\Coffee.dat),记录了销售的咖啡种类(cappuccino, espresso, kona, iced coffee),以及每次购买的顾客是打包还是原地就饮:读入数据,计算两个变量的频数。
代码:data orders;infile'c:\MyRawData\Coffee.dat';input Coffee $ Window $ @@;* Print tables for Window and Window by Coffee;proc freq data = orders;tables Window Window * Coffee;* 输出两个表:Window的单向表、Window 和 Coffee 双向表;运行结果:程序说明:(1)默认缺省值不计入频数,使用可选项MISSING可以包含缺省值;(2)观察表2,可以发现Kon是错误数据,应该是kon.(四)使用proc tabulate生成表格报表用proc tabulate过程步可以生成表格报表,相当于给普通输出报表做个“礼盒包装”,让报表更美观好看。