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现有2个数据集a,b;
a数据集如下
data a;
input id sex age race;
cards;
1 1 2 2
2 1 2 1
3 2 3 1
4 2 3 1
;
run;
b数据集如下
data a;
input id sex age race;
cards;
1 1 4 1
2 2 4 2
3 1 5 3
;
run;

请教：
现在想将2个数据集进行合并分析，想了解这两个数据集在sex age 和 race的构成上有无差异，怎么做才比较简单，以及可以扩展（比如多个数据集和大量变量，或者不同数据的相应变量名不同但含义相同也进行构成比较）

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关键词：分析问题 数据集 Input cards race

data a;
input id sex age race;
n=1;
cards;
1 1 2 2
2 1 2 1
3 2 3 1
4 2 3 1
;
run;
data b;
input id sex age race;
n=2;
cards;
1 1 4 1
2 2 4 2
3 1 5 3
;
run;
proc append base=a data=b;
run;
%macro freq(var);
proc freq data=a noprint;
tables n*&var./chisq;
output OUT=&var. chisq  ;
run;
quit;
data &var.;
set &var.;
var="&var.";
run;
%mend freq;
%freq(sex);
%freq(age);
%freq(race);
data r(keep=p var result);
set age sex race;
rename p_pchi=p;
if p<0.05 then result="构成比无差异";
else  result="构成比有差异";
run;

写的很简单
如要变量多 数据量大
变量不一样的时就rename吧
一样的话写个宏吧
sushe1527来完成

如果P值接近0.05而且有些格子数目为0 考虑用FISHER精确检验的P值
不过数据量大变量多的时候FISHER检验会很慢

crackman 发表于 2010-5-2 17:55
写的很简单
如要变量多 数据量大
变量不一样的时就rename吧
一样的话写个宏吧
sushe1527来完成

这点小事你就一起写了吧

感谢crackman！我研究下

crackman 发表于 2010-5-2 17:52
data a;
input id sex age race;
n=1;
cards;
1 1 2 2
2 1 2 1
3 2 3 1
4 2 3 1
;
run;
data b;
input id sex age race;
n=2;
cards;
1 1 4 1
2 2 4 2
3 1 5 3
;
run;
proc append base=a data=b;
run;
%macro freq(var);
proc freq data=a noprint;
tables n*&var./chisq;
output OUT=&var. chisq  ;
run;
quit;
data &var.;
set &var.;
var="&var.";
run;
%mend freq;
%freq(sex);
%freq(age);
%freq(race);
data r(keep=p var result);
set age sex race;
rename p_pchi=p;
if p

age 也用freq?fisher 不慢才怪？

7# jingju11
呵呵
首先第一个就是这个样本数据集我不知道楼主的详细意思
只是针对问题来进行的解答
当然 AGE是年龄，如果是连续性变量而且变量值跨度很大就不能FREQ了，会很麻烦
如果把年龄分组，例如60岁以上，50-60,40-50这样子划分，可以用FREQ的

这里的age是已经分过组的