Geschäftskontext
Ein Forschungsinstitut analysiert Umfragedaten. Einige Antworten fehlen (Missing Values), und bestimmte demografische Gruppen müssen stärker gewichtet werden, um repräsentativ zu sein. Zudem sollen die Ergebnisse standardisiert werden.
Datenaufbereitung
Erstellung eines Datensatzes mit fehlenden Werten und einer Gewichtungsvariable.
Kopiert!
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| 2 | DATA casuser.umfrage; |
| 3 | INPUT id frage1 frage2 wgt; |
| 4 | DATALINES; |
| 5 | 1 5 3 0.5 2 . 4 1.2 3 2 1 1.0 4 5 5 0.8 5 3 . 1.5 ; |
| 6 | |
| 7 | RUN; |
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Étapes de réalisation
1
Ausführung von pca.eig mit Gewichtung, Standardisierung und ohne Intercept.
Kopiert!
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| 2 | PROC CAS; |
| 3 | pca.eig TABLE={name="umfrage"} inputs={"frage1", "frage2"} weight="wgt" std=true noInt=true; |
| 4 | |
| 5 | RUN; |
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Erwartetes Ergebnis
Beobachtungen mit fehlenden Werten in 'frage1' oder 'frage2' sollten ignoriert werden. Die verbleibenden Daten werden basierend auf der Variable 'wgt' gewichtet analysiert, und die ausgegebenen Scores sind standardisiert.