您好我正在处理以下问题。我有一个调查，你可以标记几个答案，也可以添加自己的答案。我试图得到唯一的答案，以便能够计算他们的出现例如：让我们假设我们有3个答案：a，b，c。人nr 1标记答案a，人nr 2标记答案b，c，人nr 3标记a，c。我想收到结果：＆＃34; a＆＃34;被标记了2次。要做到这一点，我试图删除重复的答案并创建一个存储这些独特答案的宏变量：a，b，c。
我已将所有调查问题重命名为v1-v＆amp; n_que。其中n_que是一个宏变量，用于保存调查中问题数量的信息。我试图将所有答案分成一个表（使用前面的例子，我会得到一个具有以下值的列）：a，b，c，a，c。然后我想对这些数据进行排序并删除重复项。我尝试过以下方法：
%macro coll_ans(lib, tab);
%do _i_ = 1 %to &n_que. %by 1;
%global betav&_i_.;
proc sql noprint;
select distinct v&_i_. into :betav&_i_. separated by ', '
from &lib..&tab.
where v&_i_. ^= ' ';
quit;
data a&_i_.;
%do _j_ = 1 %to %sysfunc(countw(%quote(&&&betav&_i_.), ',')) %by 1;
text = %scan(%quote(&&&betav&_i_), &_j_., ',');
output;
%end;
run;
%end;
%mend coll_ans;
值得一提的是，如果有人选择了超过1个答案，例如a和b，答案将用逗号分隔，这就是我选择此分隔符以统一记录的原因。 我已经尝试了几乎所有的东西，将％引用改为％bquote，％superq，写作＆amp;＆amp;而不是＆amp;＆amp;＆amp;并且我不断收到以下错误（其他40个人中的第一个）：
ERROR: The function NO is unknown, or cannot be accessed.
＆＃34; NO＆＃34;是调查中第一个问题的答案之一，完整答案是：否（转到第9个问题）。值得一提的是，整个调查都很流行，但我使用了正确的编码，所以我不相信它可能会导致一些问题（希望如此）。
我会感激所有的建议，因为我遇到了一个不可逾越的墙
答案 0 :(得分：1)
猜猜你有一个类似的数据集：
data have ;
input id v1 : $8. v2 : $8.;
cards ;
1 a a
2 b,c b
3 a,c c
;
您可以转置数据集，使其每个ID变量值有一条记录。
data tran (keep=id VarName Value);
set have ;
array vars{*} v1 v2 ;
do i=1 to dim(vars) ;
Varname=vname(vars{i}) ;
do j=1 to countw(vars{i},',') ;
Value=scan(vars{i},j,',') ;
output ;
end ;
end ;
run ;
输出数据集如下所示：
id Varname Value
1 v1 a
1 v2 a
2 v1 b
2 v1 c
2 v2 b
3 v1 a
3 v1 c
3 v2 c
您可以使用PROC FREQ或SQL来获取计数。
proc freq data=tran ;
tables varname*value/missing list ;
run ;
输出
Varname Value Frequency
v1 a 2
v1 b 1
v1 c 2
v2 a 1
v2 b 1
v2 c 1
答案 1 :(得分：0)
首先，如果您发布接收调查数据的格式会更好，因为这将决定最简单/最快的方法。
另外，作为一般规则，最好是获得输入和输入。在非宏SAS代码中输出，然后使用宏来优化过程等。以这种方式调试更容易 - 即使对于长时间使用宏的人来说......：）
那就是说，从你的Proc SQL代码看来：
一个。您在单个分隔文本字段中收到答案，例如“a，b，c”或“b，c”或“a，b，z”
*** example data;
data work.answers;
length answer $10.;
input answer;
datalines;
a,b,c
a
b
b,c
NO
a,b,z
n
run;
*** example valid answer entries;
data work.valid;
length valid $10.;
input valid;
datalines;
a
b
c
NO
YES
run;
湾您想要验证每个答案条目并生成计数，例如：
NO 1
YES 0
a 3
b 4
c 2
在SAS中执行此操作的许多方法，但是为了解析标记化的文本数据，使用散列对象的重复数据删除查找表非常方便。下面的代码还会将以下内容打印到日志中以进行调试/验证...
answer=a,b,c num_answers=3 val=a val=b val=c validated=a,b,c
answer=a num_answers=1 val=a validated=a
answer=b num_answers=1 val=b validated=b
answer=b,c num_answers=2 val=b val=c validated=b,c
answer=NO num_answers=1 val=NO validated=NO
answer=a,b,z num_answers=3 val=a val=b val=z -invalid validated=a,b, validated=a,b,
answer=n num_answers=1 val=n -invalid validated= validated=
一旦掌握了散列对象的声明语法，它就非常合乎逻辑且相对较快。当然，您可以添加验证规则 - 例如大写和大写小写条目......
*** first, de-duplicate your lookup table. ;
proc sort data=work.valid nodupkey;
by valid;
run;
data _null_;
length valid $10. answer_count 4. count 4. validated $10.;
retain count 0;
*** initialize & load hash object ;
if _N_ = 1 then do;
declare hash h(multidata: 'n', ordered: 'y');
rc = h.defineKey('valid');
rc = h.defineData('valid','count');
rc = h.defineDone();
do until(eof1);
set work.valid end=eof1;
h.add();
end;
end;
*** now process questions/answers;
do until(eof);
*** read each answer;
set answers end=eof;
num_answers=countw(answer);
putlog answer= num_answers= @;
*** parse each answer entry;
validated=answer;
do i=1 to num_answers;
val=scan(answer,i);
putlog val= @;
*** (optional) keep track of total #answers: valid + invalid;
answer_count+1;
*** check answer entry in lookup table;
rc= h.find(key:val);
*** if entry NOT in lookup table, remove from validated answer;
if rc ne 0 then do;
putlog "-invalid " @;
validated=tranwrd(validated,trim(val),' ');
end;
*** if answer found, increment counter in lookup table;
else do;
count+1;
h.replace();
end;
end;
putlog validated=;
end;
*** save table of answer counts to disk;
if eof then h.output(dataset: 'work.counts');
run;