【摘要】：为了分析单纯地区对身高和体重的影响，首先读入数据建立数据集highweig；然后用proc tabulate语句调用tabulate过程；接着用class语句指明area是分类变量；再用var语句指明被分析的连续变量（因变量）；最后用table语句“table mean＊high＊；”，其中mean＊high表示要求high的平均值，area和all并行指明要求列出area的不同值的相应high的平均值，同时列出area所有观测值的相应high的平均值。练习题用tabulate过程打印一维统计表，显示各地区学生的平均体重。
例6.2 根据表6-3分析单纯地区对身高和体重的影响。
解 因为分类变量只有1个（地区），需要一维表。为了分析单纯地区对身高和体重的影响，首先读入数据建立数据集highweig；然后用proc tabulate语句调用tabulate过程；接着用class语句指明area是分类变量；再用var语句指明被分析的连续变量（因变量）；最后用table语句“table mean＊high＊（area all）；”，其中mean＊high表示要求high的平均值，area和all并行指明要求列出area的不同值的相应high的平均值（area有13次观测取a1，用这13个身高平均；area有15次观测取a2，用这15个身高平均；area有12次观测取a3，用这12个身高平均），同时列出area所有观测值的相应high的平均值（40个身高的平均值）。
按此想法可用如下程序（仅分析身高或体重的程序与此类似）：
(www.xing528.com)
其中，变量area和all间用空格隔开表示它们的值都要打印出来（并行），选项mean、变量high、变量（area all）间用“＊”隔开表示它们的作用是交叉的。
提交程序后得到的结果是：
由一维表可见，来自地区1、地区2、地区3的学生身高总平均值分别是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。所以地区1学生的平均身高最高，地区3学生的平均身高最低。
练习题 用tabulate过程打印一维统计表，显示各地区学生的平均体重。
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