请教如何用SAS计算多个变量的missing value？

现在有一个data set，如下：


data survey;
  input id diet exer hours xwk educ;
  datalines;
1 1 . 1 3 1
1 . 2 1 4 2
1 . 4 . . .
1 1 5 2 3 .
2 . 9 2 3 .
2 5 9 2 4 .
2 . 3 . 5 3
3 2 . . . .
;

我有一个macro可以自动count给定列的每个id的missing value个数，但只能够给出一列。如果我想要写一个macro，运行一次自动给出多列，比如此列中diet exer educ的missing
value该怎么改呢，是否该用array？（实际我要用的data set 有300 多个变量需要测missing value）


options nodate pageno=1 linesize=80 pagesize=60;

%macro countm(col);
     count(case
            when &col~= .  then "count me"
            end) as Non_Missing_&col,
      count(case
            when &col=.  then "count me"
            end) as Missing_&col
%mend;


%macro countby(col);
proc sql;
    create table count_missing_&col as
    select id, %countm(&col), count(*) as total_&col
    from survey
    group by id;
quit;
%mend;

%countby(educ);

data survey;
  input id diet exer hours xwk educ;
  datalines;
1 1 . 1 3 1
1 . 2 1 4 2
1 . 4 . . .
1 1 5 2 3 .
2 . 9 2 3 .
2 5 9 2 4 .
2 . 3 . 5 3
3 2 . . . .
;

%macro count_miss(ds=
                  ,byvar=
                  ,vars=);
%let i=1;
%let var1=%sysfunc(scan(&vars,1));
%do %until(&v eq );
%let i=%eval(&i+1);
    %let v=%sysfunc(scan(&vars,&i));
%let var&i=&v;
%end;
%let varnum=%eval(&i-1);
proc sql;
    create table countmiss as
    select distinct &byvar
       %do i=1 %to &varnum;
              ,sum(missing(&&var&i)) as &&var&i.._miss
    %end;
         from &ds
   group by &byvar;
quit;
%mend;
%count_miss(ds=survey
           ,byvar=id
           ,vars=diet exer hours xwk educ)

1. data survey;
   
2.     input id diet exer hours xwk $ educ $;
   
3.     total_miss=nmiss(diet,exer,hours)+cmiss(xwk,educ);
   
4. datalines;
   
5. 1 1 . 1 3 1
   
6. 1 . 2 1 4 2
   
7. 1 . 4 . . .
   
8. 1 1 5 2 3 .
   
9. 2 . 9 2 3 .
   
10. 2 5 9 2 4 .
    
11. 2 . 3 . 5 3
    
12. 3 2 . . . .
    
13. ;

复制代码

hopewell 发表于 2010-8-28 09:27

1. data survey;
   
2.     input id diet exer hours xwk $ educ $;
   
3.     total_miss=nmiss(diet,exer,hours)+cmiss(xwk,educ);
   
4. datalines;
   
5. 1 1 . 1 3 1
   
6. 1 . 2 1 4 2
   
7. 1 . 4 . . .
   
8. 1 1 5 2 3 .
   
9. 2 . 9 2 3 .
   
10. 2 5 9 2 4 .
    
11. 2 . 3 . 5 3
    
12. 3 2 . . . .
    
13. ;

复制代码

偶在SAS9.1.3 上运行了一下您的程序，CMISS这个函数系统不认识，如果将此程序语句改为：total_miss=nmiss(diet,exer,hours，xwk,educ);则可正常通过，下面是运行的结果：


                    The SAS System      
                                                                           total_
Obs    id     diet    exer    hours    xwk    educ     miss
1          1       1        .           1           3      1         1
2          1      .          2          1           4      2         1
3          1      .          4          .                               4
4          1      1         5          2            3                1
5          2      .          9          2            3                2
6          2      5         9          2            4                1
7          2      .          3          .             5      3        2
8          3      2          .          .                               4

The CMISS function does not convert any argument. The NMISS function converts all arguments to numeric values.

4# rdzr

CMISS是SAS9.2新增加的函数
http://support.sas.com/kb/36/480.html

1# zgwshmily

simple way in data step. You can refine as you need.

**********************
data survey;
  input id diet exer hours xwk educ;
  datalines;
1 1 . 1 3 1
1 . 2 1 4 2
1 . 4 . . .
1 1 5 2 3 .
2 . 9 2 3 .
2 5 9 2 4 .
2 . 3 . 5 3
3 2 . . . .
;
run;

data miscount(keep=MisNo:);
set survey nobs=totobs;
array col{6} id diet exer hours xwk educ;
array MisNo{6} (0,0,0,0,0,0);
do i=1 to 6;
   if missing(col{i}) then MisNo{i} = MisNo{i}+1;
  end;
  if _N_=totobs then output;
run;

proc print data=miscount;
  run;

data miscount(keep=MisNo: totMiss);
set survey nobs=totobs;
array col{6} id diet exer hours xwk educ;
array MisNo{6} (0,0,0,0,0,0);
do i=1 to 6;
   if missing(col{i}) then MisNo{i} = MisNo{i}+1;
  end;
  if _N_=totobs then do;
     totMiss=0;
     do j=1 to 6;
            totMiss=totMiss+MisNo{j};
          end;
     output;
         end;
run;

proc print data=miscount;
  run;