在SAS中复现R emmeans包weight='prop'功能，寻求更优实现方法

要避免手动输入连续变量均值和分类变量比例权重，可以通过先计算统计量并存储为宏变量的方式自动实现，步骤如下：

1. 自动计算所需统计量并生成宏变量 #

使用PROC SQL从数据集中提取x1的均值，以及x2各分类的频率比例，将结果存入宏变量：

proc sql noprint;
    -- 计算x1的均值，存入宏变量x1_mean
    select mean(x1) into :x1_mean from example;
    
    -- 计算x2各分类的比例，按分类顺序存入宏变量x2_weights（用空格分隔）
    select count(*)/total into :x2_weights separated by ' '
    from example, (select count(*) as total from example)
    group by x2
    order by x2; -- 保证顺序和PROC MIXED中CLASS语句的排序一致
quit;

2. 在PROC MIXED中调用宏变量 #

将宏变量代入ESTIMATE语句，替代手动输入的数值：

proc mixed data = example;
    class x2;
    model y = x1 x2 /s;
    estimate 'mean CHG' intercept 1 x1 &x1_mean x2 &x2_weights / e cl;
run;

说明 #

• 宏变量&x1_mean会自动替换为x1的均值（示例中为117.6），&x2_weights会替换为x2各分类的比例（示例中为0.4 0.4 0.2）。
• 注意PROC SQL中order by x2要和PROC MIXED里CLASS x2的排序一致（SAS默认按字符顺序排序分类变量），确保权重对应正确的分类水平。
• 该方法会自动适配数据变化，无需每次手动更新数值，完全匹配R中emmeans(mod, "x1", weights="prop")的加权逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aiorr