SAS处理ACS普查数据时GRNTP计算值与分项求和结果不一致求助

问题原因 #

1. 构成变量缺失值未处理
   你当前的代码仅对满足判断条件的gasp2/elep2/watp2/fulp2赋值，所有未命中判断分支的观测，上述变量都会默认设为缺失值。SAS的加法规则为：只要表达式中存在一个缺失值，整个表达式的计算结果就为缺失值。
   因此求和GRNTP时，只要一条观测的四个构成变量有任意一个是缺失值，这条观测就会被排除在统计范围外；但你单独求和每个构成变量时，仅会排除对应变量为缺失的观测，不会受其他变量缺失的影响。两者统计的样本量存在差异，最终总和自然不一致。
2. 统计范围可能不一致
   你代码最后一行的if year2 = 2019 then GRNTP;在数据步中没有实际赋值或筛选作用，如果你计算GRNTP总和时额外限定了2019年的范围，但单独求和各构成字段时没有加对应筛选，也会导致结果偏差。

修复方案 #

1. 给所有构成变量设置初始值为0，避免未匹配条件的观测出现缺失值，简化后的赋值逻辑如下：

/* 初始化所有构成变量为0 */
gasp2=0;
elep2=0;
watp2=0;
fulp2=0;

if year2<2018 then do;
    if gasp>3 then gasp2=gasp;
    if elep>2 then elep2=elep;
    if watp>2 then watp2=watp;
    if fulp>2 then fulp2=fulp;
end;
else if year2>=2018 then do;
    if gasfp="4" then gasp2=gasp;
    if elefp="3" then elep2=elep;
    if watfp="3" then watp2=watp;
    if fulfp="3" then fulp2=fulp;
end;

GRNTP=gasp2 + elep2 + watp2/12 + fulp2/12;

2. 如果你需要仅统计2019年的结果，在求和的过程步骤中统一添加筛选条件where year2=2019;即可。
3. 修复后可以用以下代码检查变量的缺失情况，确认无异常后再做加总校验：

proc means data=你的数据集名称 n nmiss sum;
var gasp2 elep2 watp2 fulp2 GRNTP;
run;

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Stephen Gardner