Vous pouvez avoir besoin de réaliser un tableau comptant le nombre d’observations par catégories. Deux possibilités s’offrent à vous :
afficher le nombre d’observations parmi les catégories présentent dans vos données ou
afficher le nombre d’observations pour toutes les catégories possibles et imaginables définies dans un format. Les catégories non présentent dans les données ont alors une fréquence de zéro.
Par défaut, seules les catégories présentent dans les données seront retenues par PROC TABULATE.
Voici comment utiliser les options PRELOADFMT ORDER= et PRINTMISS pour prendre en compte tous les valeurs possibles et non seulement celles observées.
1. Préparer les données
Dans un premier temps, un format caractère $SEX est créé. Il prend trois valeurs possibles, M pour les hommes (male), F pour les femmes (female), et pour tout autre caractère, le label sera Missing.
proc format;
value $ sex ‘M’=‘Male’
‘F’=‘Female’
other=‘Missing’;
run;
2. Compter le nombre de garçons et de filles ayant une donnée pour l’âge.
Ici, on note que 10 garçons et 9 filles ont une donnée sur l’âge. Notez que la statistique n se limite aux valeurs non manquantes, sur le même principe que la fonction n. Si un âge est manquant, il ne sera pas inclus avec cette statistique mais avec la statistique nmiss.
proc tabulate data=sashelp.class;
class sex;
var age;
table sex=‘ ‘,age=‘ ‘*n=‘Freq’*f=5.;
format sex $sex.;
run;
A présent ce qui nous intéresse est d’afficher toutes les catégories possibles pour la variable SEX, comme définies dans le format $SEX.
Dans l’instruction CLASS, il faudra ajouter l’option /PRELOADFMT order=data.
Tandis que dans l’instruction TABLE, il faudra noter l’option PRINTMISS.
A la place de ORDER=DATA, vous pouvez mettre ORDER=FORMATTED, ORDER=UNFORMATTED ou encore ORDER=FREQ.
proc tabulate data=sashelp.class;
class sex/preloadfmt order=data;
var age;
table sex=‘ ‘,age=‘ ‘*n=‘Freq’*f=5./printmiss;
format sex $sex.;
run;
3. Calculer l’âge moyen des garçons et des filles
L’âge sera calculer en se servant des valeurs non manquantes.
L’âge moyen sera manquant (représenté par un point) pour les catégories de SEX où aucun âge n’est disponible. Vous pouvez remplacer ce point par un zéro via l’instruction TABLE au moyen de l’option /MISSTEXT=’0′.
Avant sans MISSTEXT=’0′
proc tabulate data=class;
class sex/preloadfmt order=data;
var age;
table sex=‘ ‘,age=‘ ‘*mean=‘Mean Age’*f=5./printmiss;
format sex $sex.;
run;
Après avec MISSTEXT=’0′
proc tabulate data=class;
class sex/preloadfmt order=data;
var age;
table sex=‘ ‘,age=‘ ‘*mean=‘Mean Age’*f=5./printmiss misstext=’0′;
format sex $sex.;
run;
La référence SAS 