ODS trace与output的配合使用

三省

* i& ]$ E3 S! D( P
$ E; R* J( z3 Y% |4 Y     TRACE的功能室查询输出管道的对象。实际应用中，编程人员绝对不会刻意记住每一个过程步的所有输出对象名称，通过TRACE就可以很容易获取所需要的输出对象的名称。
, z( ^9 q) H7 l8 A1 K+ y$ t
   OUTPUT的主要功能是将OUTPUT窗口的输出对象转换成SAS数据集。比如，UNIVARIATE过程步可以产生很多输出对象，如果想要将其中的基本部分（如极值观测、分位数等），输出成为SAS数据集，就需要用到OUTPUT输出管道。
# i7 T2 y7 O; S; D1 s8 C4 A4 }3 J
5 W" w3 v. `* f& R( J0 ?1. ODS TRACE
例如运行如下代码：

6 K3 t8 j& }5 I' V0 ]  aods trace on listing; /*listing：输出对象记录（即名称、标签等）到OUTPUT窗口*/
" q1 V& J. O5 @- K0 |' P0 ~proc univariate data=sashelp.class;
var age;
run;
ods trace off;
( M5 T& t% t- P' J- i% v出现如下结果：

1 U. W# I$ R4 q+ _下面是univariate过程的所有输出对象，即有如下的五个估计部分：

7 a$ |& _, i" x* Y9 Q
        
! A$ J) e* j: j/ i
" q1 H) k% l- g9 y1 }; `! f! L+ m
其中红框部分的ExtremeObs（极值观测）、Quantiles（分位数）常常用于数值型变量的数据清洗工作。  

# M) Z1 ]# \- _# _: O5 D
" n1 k2 z* \9 r8 {2. ODS OUTPUT
" j0 S' E' `5 G
- C3 O3 W- G( T, c: b9 B假设研究人员关心的是基本测度、 ExtremeObs、Quantiles这三个部分的估计结果，那么就需要OUTPUT将基本测度、ExtremeObs与Quantiles三个对象输出为SAS数据集：

ods listing close;
3 Z4 j2 F6 _2 _8 k* Z* Q" ~5 qods results off;
ods output
basicmeasures=basic
( ]5 c6 L* r* F9 a6 h extremeobs=extremes
quantiles=quantiles
2 D! \# J2 U; y& p& O' e- I;
0 \2 m2 o; N/ O: k5 kproc univariate data=sashelp.class;
( x8 b: k; ~/ i' Y) [! _, j# y class sex;
var weight height;
& [" o- q6 ?# W: h9 m7 Y/ Trun;
ods output close;
- T8 y% @5 s& Y2 `- z3 pods results on;
- S4 J: j% D% J7 Sods listing;

输出basic基本测量：
proc print data=basic;run;
4 a, t( s  p  {4 I

# d8 N$ W* z) K  W' b输出extremes极值观测：
proc print data=extremes;run;


输出分位数
proc print data=quantiles;run;

# M& [+ j3 d/ k2 t- O& Z

1 V0 c: g" |' t) q* A4 s3 y; W% C根据上面的单变量分析的结果，可以帮助我们进行数据清洗的工作。