2、分类数据分析指南

分类数据分析指南

1 引言

在数据分析领域，分类数据（categorical data）是指代表类别而非数值的数据。例如性别、健康状况、成功与否、年龄组等都是典型的分类变量。这类数据的分析通常涉及比例测试和卡方检验等统计技术。本文将详细介绍如何使用SAS软件进行分类数据分析，包括创建和分析频数表、计算分类变量的描述性统计量等内容。通过实际案例，我们将展示如何高效地处理和解释这些数据。

2 问卷设计与分析

问卷是一种常用的收集特定类型数据的方法。尽管问卷的设计方式多种多样，但为了便于计算机录入和分析，问卷应具备一定的结构化特点。以下是问卷设计的一些关键要素：

2.1 定义变量标签

为确保数据的可读性和易用性，定义清晰的变量标签非常重要。例如，在问卷中，我们可以为婚姻状态、教育水平等变量设置明确的标签。以下是一个简单的SAS代码示例，用于定义变量标签：

DATA QUEST;
    INPUT ID 1-3 AGE 4-5 GENDER $ 6 RACE $ 7 MARITAL $ 8 EDUC $ 9 PRES 10 ARMS 11 CITIES 12;
    LABEL 
        MARITAL='Marital Status'
        EDUC='Education Level'
        PRES='President Doing a Good Job'
        ARMS='Arms Budget Increase'
        CITIES='Federal Aid to Cities';
DATALINES;
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