使用SAS基础：用tabulate过程打印统计表

实际问题中总需要考虑两个以上分类变量对连续变量（因变量）的影响。这样一来一维表就不够用了。更多个分类变量的影响可以通过一系列二维表来分析，所以二维表是tabulate过程打印的基本形式。这儿通过例6.3解释二维表的生成和二维表的结构。

例6.3　根据表6-3，对于数据集highweig，打印出二维表，以便直观分析地区和性别对于平均身高和体重的影响。

解　分别制两张表，一张分析体重，一张分析身高。地区和性别是分类变量，它们影响身高和体重。为了得到以地区为横轴，性别为纵轴的身高（或）体重平均值二维表，应当在table语句中以性别为第一分类变量，以地区为第二分类变量，身高或体重、mean与它们交叉。可以用语句

画身高二维表。

该语句的作用比较复杂，这里仔细解释一下。table是关键词，表明使用table语句。table后面有两个变量用逗号分开。前面的变量是gender all，它是gender和all的并行，表示性别及其汇总信息。性别有两个状态1和2，因而指示SAS生成的表将要按从上到下（纵轴）方向分为3行：第1行gender取1，即第1行是男性信息；第2行gender取2，即第2行是女性信息；第3行是由all产生的，表示第3行是男女汇总信息，即全体学生的信息。逗号后面的变量mean＊high＊（area all）是mean、high和area all的交叉，表示身高取平均值，area能取3个值即1、2、3；area和all并行指示SAS从左往右数，前几列按列列出area的不同值（不同地区）相应high的平均值，最后1列列出该行所有观测值的平均值（第1行是男性信息，area有8次观测取a1，第1列是将该地区8个男生身高平均所得的值；area有9次观测取a2，第2列是将该地区9个男生身高平均所得的值；area有6次观测取a3，第3列是将该6个男生身高平均所得的值；男性共有23人，第1行最后1列是23位男生身高的平均值。第2行是女性信息：area有5次观测取a1，第1列是将该地区5个女生身高平均所得的值；area有6次观测取a2，第2列是将该地区6个女生身高平均所得的值；area有6次观测取a3，第3列是将该6个女生身高平均所得的值；女性共有17人，第2行最后1列是17位女生身高的平均值。第3行是汇总信息，构造同例6.2的最后1行）。

为了求体重的平均值表，采用的语句“table gender all，mean＊weight＊（area all）；”的含意类似。

制作有关身高和体重的二维表可用如下程序：(www.xing528.com)

提交后得到

由第1张二维表可见，对于男生而言，地区1、地区2、地区3的身高平均值分别是176.5厘米、173.56厘米、169厘米，全部男生的身高总平均值是173.49厘米。对于女生而言，地区1、地区2、地区3的身高平均值分别是169.4厘米、168.17厘米、165.17厘米，全部女生身高的总平均值是167.47厘米。地区1、地区2、地区3的所有学生的身高平均值分别是173.77厘米、171.40厘米、167.08厘米，全部40个学生的身高总平均值是170.88厘米。由第2张二维表可见，对于男生而言，地区1、地区2、地区3的体重平均值分别是75.13千克、64.44千克、58.17千克，全部男生的体重总平均值是66.52千克。对于女生而言，地区1、地区2、地区3的体重平均值分别是55.2千克、49.33千克、44.83千克，全部女生的体重总平均值是49.47千克。地区1、地区2、地区3的所有学生体重的平均值分别是67.46千克、58.4千克、51.5千克，全部40个学生的体重总平均值是59.28千克。

注意，如果把身高和体重并行，即使用如下程序：

那么提交程序后得到的输出是把身高和体重的两张表合在一起。但是合并后的表太宽了，不便使用。

练习题　用tabulate过程打印二维统计表，显示以地区和性别交叉得到的组合所统计的每个地区的最低身高表，并解释所得表的含义。