freqTab

freqTab

##set_freqtab

Description

L'action freqTab est le pilier de l'analyse descriptive pour les variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. qualitatives dans SAS Viya. Elle permet de générer des tableaux de fréquences à une dimension ou des tableaux croisés multidimensionnels. C'est l'outil parfait pour compter vos fèves de café (ou vos clients) et voir comment ils se répartissent selon différentes catégories. Elle gère avec brio les pondérations, les formatsInstructions de présentation appliquées aux valeurs des variables pour modifier leur apparence (dates, monnaies, libellés) sans altérer la donnée stockée dans les tables SAS Viya. et peut même inclure les valeurs manquantes dans vos calculs si vous décidez qu'elles ont leur mot à dire.

Syntaxe Officielle
freqTab.freqTab <result=results> <status=rc> /
table={name="nom_table", caslib="caslib_source", where="filtre"},
tabulate={{vars={"variable_ligne"}, cross={"variable_colonne"}}},
includeMissing=true | false,
order="FORMATTED" | "FREQ" | "INTERNAL",
tabDisplay={format="CROSSLIST" | "LIST"};

Paramètres Clés

Nom du paramètre Description
table Définit la table CAS d'entrée à analyser . On peut y ajouter un filtre 'where' pour ne pas compter les choux si on analyse les carottes.
tabulate C'est ici que la magie opère : on définit les variables à croiser. Si vous mettez juste 'vars', c'est du tri simple. Si vous ajoutez 'cross', c'est le début d'une relation complexe (un tableau croisé).
order Définit comment ranger les niveaux des variables : par valeur brute ('INTERNAL'), par étiquette ('FORMATTED') ou pour mettre les plus populaires en premier ('FREQ').
includeMissing Indique si les valeurs manquantes doivent être traitées comme une catégorie valide. Parfait pour les indécis qui n'ont pas répondu au sondage.
tabDisplay Contrôle le look final. 'CROSSLIST' pour une grille classique, 'LIST' pour un format long souvent plus facile à lire pour les gros tableaux.
weight Variable de pondération. Parce que dans la vie (et dans les stats), certains comptent plus que d'autres.

Préparation des données

Création du Dataset 'Enquête Caféine'

Création d'une table CAS de test simulant une enquête sur les habitudes de consommation et l'énergie perçue.

1DATA casuser.enquete_cafe; LENGTH Boisson $10 Energie $10; INPUT Boisson $ Energie $ Poids; DATALINES;
2Cafe Haute 50
3Cafe Basse 10
4The Haute 30
5The Basse 20
6Eau Haute 15
7Eau . 5
8; RUN;

Exemples d'utilisation

Distribution simple des boissons

On veut juste savoir combien de personnes boivent quoi, sans fioritures.

1PROC CAS; freqTab.freqTab / TABLE={name="enquete_cafe"} tabulate={{vars={"Boisson"}}}; RUN;
Résultat Attendu :
Un tableau de fréquences affichant le nombre d'occurrences et le pourcentage pour chaque type de boisson.
Tableau croisé Boisson vs Énergie avec gestion des manquants

On croise les deux variables en incluant les poids et en affichant les valeurs manquantes pour ne rien rater.

1PROC CAS; freqTab.freqTab / TABLE={name="enquete_cafe"} tabulate={{vars={"Boisson"}, cross={"Energie"}}} includeMissing=true weight="Poids" tabDisplay={FORMAT="CROSSLIST"} order="FREQ"; RUN;
Résultat Attendu :
Une grille d'analyse croisée pondérée, triée par fréquence décroissante, incluant une colonne/ligne pour les données manquantes.
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