x********u
发帖数: 64 | 1 比如说有2个变量 x1 x2
x1 有2个level
x2 有3个level
然后有个resp变量y
有2个level
应该怎么run 那个proc freq呢？
data test;
input y $ x1 $ x2 $ count ;
datalines;
N e b 2398
N e m 3686
N e t 3004
N m b 4549
N m m 7653
N m t 4853
Y e b 58
Y e m 82
Y e t 77
Y m b 130
Y m m 172
Y m t 114
;
run; |
w**********r
发帖数: 986 | 2 proc freq;
table resp*x1*x2; * or any order you want;
run;
【在 x********u 的大作中提到】
: 比如说有2个变量 x1 x2
: x1 有2个level
: x2 有3个level
: 然后有个resp变量y
: 有2个level
: 应该怎么run 那个proc freq呢？
: data test;
: input y $ x1 $ x2 $ count ;
: datalines;
: N e b 2398
|
P**********c
发帖数: 17 | 3 最土的方法，呵呵。case太多了，肯定就效率低了。再想想有没有更高效一点的方法。
data temp;
do i=1 to 2398;
y="N";x1="e";x2="b";output;end;
do i=1 to 3686;
y="N";x1="e";x2="m";output;end;
do i=1 to 3004;
y="N";x1="e";x2="t";output;end;
do i=1 to 4549;
y="N";x1="m";x2="m";output;end;
do i=1 to 7653;
y="N";x1="m";x2="t";output;end;
do i=1 to 4853;
y="N";x1="e";x2="m";output;end;
do i=1 to 58;
y="Y";x1="e";x2="b";output;end;
do i=1 to 82;
y="Y";x1="e";x2="m";output;end;
do i=1 to 77;
y="Y";x1="e";x2="t";output;end;
do i=1 to 130;
y="Y";x
【在 x********u 的大作中提到】
: 比如说有2个变量 x1 x2
: x1 有2个level
: x2 有3个level
: 然后有个resp变量y
: 有2个level
: 应该怎么run 那个proc freq呢？
: data test;
: input y $ x1 $ x2 $ count ;
: datalines;
: N e b 2398
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n*****n
发帖数: 3123 | 4 你resp是表示response吗？
可以把x2看做confonder （如果没有顺序关系在里面）, 这样就是三个2*2 table
proc freq;
weight count;
table x2*y*x1 /chisq cmh;
run;
【在 x********u 的大作中提到】
: 比如说有2个变量 x1 x2
: x1 有2个level
: x2 有3个level
: 然后有个resp变量y
: 有2个level
: 应该怎么run 那个proc freq呢？
: data test;
: input y $ x1 $ x2 $ count ;
: datalines;
: N e b 2398
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P**********c
发帖数: 17 | 5 这一个才是啦。
PROC FREQ DATA=TEST;
WEIGHT COUNT;
TABLE x1*x2*y / CHISQ;
RUN;
【在 P**********c 的大作中提到】
: 最土的方法，呵呵。case太多了，肯定就效率低了。再想想有没有更高效一点的方法。
: data temp;
: do i=1 to 2398;
: y="N";x1="e";x2="b";output;end;
: do i=1 to 3686;
: y="N";x1="e";x2="m";output;end;
: do i=1 to 3004;
: y="N";x1="e";x2="t";output;end;
: do i=1 to 4549;
: y="N";x1="m";x2="m";output;end;
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x********u
发帖数: 64 | 6 thanks
那结论就是x1和x2这2个variable都对y没有影响吗？
Summary Statistics for col by mis
Controlling for row
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
1 Nonzero Correlation 1 0.9728 0.3240
2 Row Mean Scores Differ 2 3.7930 0.1501
3 General Association 2 3.7930 0.1501 |
