外れ値処理とif文，頻度集計

統計解析 02 クラス : 第11回 (06/19/08)

　前回までに分布特性を把握するためのいくつかの指標を説明し、その使い方や注意点を喚起した。またグループ分けが有用なことも説明した。解析の過程では、特徴の異なるサンプルや外れ値を除外することもあるので、その方法について紹介する。
　また、単純集計としてよく利用される頻度集計やクロス集計の方法についても紹介する。

外れ値(Outliar)や異常値の処理 : 除外

グループを絞ることで性質がよりはっきりする
外れ値や異常値を除去して、"均質"な集団を構成する
特徴の異なるサンプルを除外する必要もある
[例] 小遣い額が 20万円以上の人を除外。性別不明も除外する。
一般的な学生とは少し異なる <===> 社会人学生
"外れて"いれば何でも除外して良いと言うわけではない
恣意的な除外は慎むべきであり、除外することの妥当性を確認しておくことが大切

プログラム : Lesson 11-1 : les1101.sas : les0902.sas に追加して活用する
/* Lesson 11-1 */ /* File Name = les1101.sas 06/19/08 */ data gakusei; infile 'all08ae.prn' firstobs=2; input sex $ shintyou taijyuu kyoui jitaku $ kodukai carryer $ tsuuwa; if sex^='M' & sex^='F' then delete; : 男でも女でもない場合、除外 if kodukai>=200000 then delete; : 20万円以上の場合、除外 proc print data=gakusei(obs=5); run; proc means data=gakusei; run; proc univariate data=gakusei plot; var shintyou taijyuu kyoui kodukai; run; proc chart data=gakusei; hbar shintyou taijyuu kyoui kodukai; run; proc sort data=gakusei; by sex; run; proc means data=gakusei; by sex; run; proc univariate data=gakusei plot; var shintyou taijyuu kyoui kodukai; by sex; run; proc chart data=gakusei; hbar shintyou taijyuu kyoui kodukai; by sex; run; proc chart data=gakusei; hbar shintyou taijyuu kyoui kodukai/group=sex; run;

出力結果 : les1101.lst :

一部のデータを除外したことによって、サンプル数が減ったことを確認せよ。
各統計量はどのように変化したかを確認せよ。
小遣い額について、平均値は変化するが、中央値と最頻値は影響が少ない/ない(頑健, robustness)。

SAS システム 2 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum --------------------------------------------------------------------- SHINTYOU 374 167.7489305 8.2695466 145.0000000 188.0000000 TAIJYUU 335 58.7367164 9.2250113 35.0000000 100.0000000 KYOUI 113 86.4867257 7.5155969 56.0000000 112.0000000 KODUKAI 359 44732.59 41443.43 0 180000.00 TSUUWA 165 6556.25 4366.12 0 30000.00 --------------------------------------------------------------------- SAS システム 21 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Univariate Procedure Variable=KODUKAI Moments N 359 Sum Wgts 359 Mean 44732.59 Sum 16059000 Std Dev 41443.43 Variance 1.7176E9 Skewness 1.188306 Kurtosis 0.804002 USS 1.333E12 CSS 6.149E11 CV 92.64707 Std Mean 2187.301 T:Mean=0 20.45105 Pr>|T| 0.0001 Num ^= 0 302 Num > 0 302 M(Sign) 151 Pr>=|M| 0.0001 Sgn Rank 22876.5 Pr>=|S| 0.0001 SAS システム 22 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Univariate Procedure Variable=KODUKAI Quantiles(Def=5) 100% Max 180000 99% 160000 75% Q3 60000 95% 150000 50% Med 30000 90% 100000 25% Q1 20000 10% 0 0% Min 0 5% 0 1% 0 Range 180000 Q3-Q1 40000 Mode 0 SAS システム 25 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Univariate Procedure Variable=KODUKAI Histogram # Boxplot 190000+* 1 0 .** 6 0 .**** 12 0 130000+***** 14 0 .******** 23 | .**** 11 | 70000+************* 38 +-----+ .****************** 54 | + | .************************************** 112 *-----* 10000+****************************** 88 | ----+----+----+----+----+----+----+--- * may represent up to 3 counts SAS システム 33 19:37 Tuesday, June 17, 2008 --------------------------------- SEX=F -------------------------------- Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum --------------------------------------------------------------------- SHINTYOU 125 158.9016000 5.2486555 145.0000000 171.0000000 TAIJYUU 86 48.8720930 4.7986187 35.0000000 60.0000000 KYOUI 43 83.0000000 3.9400266 70.0000000 90.0000000 KODUKAI 121 44752.07 35327.05 0 180000.00 TSUUWA 68 6576.24 4187.38 80.0000000 25000.00 --------------------------------------------------------------------- SAS システム 34 19:37 Tuesday, June 17, 2008 --------------------------------- SEX=M -------------------------------- Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum --------------------------------------------------------------------- SHINTYOU 249 172.1903614 5.4608197 156.0000000 188.0000000 TAIJYUU 249 62.1437751 7.8306863 46.0000000 100.0000000 KYOUI 70 88.6285714 8.3668972 56.0000000 112.0000000 KODUKAI 238 44722.69 44300.74 0 165000.00 TSUUWA 97 6542.25 4508.67 0 30000.00 --------------------------------------------------------------------- SAS システム 91 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Univariate Procedure Schematic Plots Variable=SHINTYOU 200 + | | 0 180 + | | | *--+--* | | +-----+ 160 + *--+--* 0 | +-----+ 0 | 0 140 + ------------+-----------+----------- SEX F M SAS システム 92 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Univariate Procedure Schematic Plots Variable=TAIJYUU | 100 + * | 0 | | *--+--* 50 + *--+--* +-----+ | 0 | 0 + ------------+-----------+----------- SEX F M SAS システム 105 19:37 Tuesday, June 17, 2008 SEX SHINTYOU Cum. Cum. Midpoint Freq Freq Percent Percent | F 144 | 1 1 0.27 0.27 148 |* 5 6 1.34 1.60 152 |*** 16 22 4.28 5.88 156 |***** 27 49 7.22 13.10 160 |******* 36 85 9.63 22.73 164 |***** 26 111 6.95 29.68 168 |** 12 123 3.21 32.89 172 | 2 125 0.53 33.42 176 | 0 125 0.00 33.42 180 | 0 125 0.00 33.42 184 | 0 125 0.00 33.42 188 | 0 125 0.00 33.42 | M 144 | 0 125 0.00 33.42 148 | 0 125 0.00 33.42 152 | 0 125 0.00 33.42 156 | 2 127 0.53 33.96 160 |* 6 133 1.60 35.56 164 |*** 17 150 4.55 40.11 168 |********* 44 194 11.76 51.87 172 |****************** 89 283 23.80 75.67 176 |********** 48 331 12.83 88.50 180 |****** 32 363 8.56 97.06 184 |** 9 372 2.41 99.47 188 | 2 374 0.53 100.00 | ----+---+---+---+-- 20 40 60 80 Frequency SAS システム 111 19:37 Tuesday, June 17, 2008 SEX KODUKAI Cum. Cum. Midpoint Freq Freq Percent Percent | F 0 |****** 15 15 4.18 4.18 20000 |********** 26 41 7.24 11.42 40000 |*********** 28 69 7.80 19.22 60000 |************ 29 98 8.08 27.30 80000 |**** 10 108 2.79 30.08 100000 |** 5 113 1.39 31.48 120000 |* 3 116 0.84 32.31 140000 |* 2 118 0.56 32.87 160000 |* 2 120 0.56 33.43 180000 | 1 121 0.28 33.70 | M 0 |********************* 52 173 14.48 48.19 20000 |******************* 47 220 13.09 61.28 40000 |********************* 53 273 14.76 76.04 60000 |************ 30 303 8.36 84.40 80000 |***** 12 315 3.34 87.74 100000 |******* 18 333 5.01 92.76 120000 |*** 8 341 2.23 94.99 140000 |* 3 344 0.84 95.82 160000 |****** 15 359 4.18 100.00 180000 | 0 359 0.00 100.00 | ----+---+---+---+---+- 10 20 30 40 50 Frequency

結果の見方
- グループ分け : 第9回の第4節と比較せよ。
- 平均値がどのように変化したか?
- では、中央値や最頻値がどのように変化したか? : 頑健性
- ヒストグラムや Boxplot を見て分布の変化を確認せよ。

if 文 : ある条件に合致した場合に、特定の処理を実行させる。
[例1] 目的のサンプルだけを抽出する : 条件を書き並べる
[例2] 変量の値を割り当てなおす : 新しい値を右辺に書く
[例3] 新しい変量を定義する : 新しい変量を左辺に書く

data seito08; infile 'seito.prn'; input id $ sex $ kesseki $ univ $ koku $ suu1 $ suu2 $ tireki $ koumin $ rika $; if sex^='M' then delete; /* male only */ if kesseki^='0' then delete; /* syusseki-sya only */ area="不明"; if univ="早稲田大学" then area="東日本"; if univ="慶応大学" then area="東日本"; if univ="関西大学" then area="西日本"; if univ="同志社大学" then area="西日本"; if tireki="世界史-0" then tireki="世界史"; if tireki="世界史-2" then tireki="世界史"; if tireki="日本史-2" then tireki="日本史"; if tireki="日本史-3" then tireki="日本史"; ...

[例4] 複数の処理をさせたい場合 : do ～ end で囲む

if tireki="世界史-0" then do; tireki="世界史"; koumin=.; end; ...

[比較演算子]

= : 等しい

^= : 等しくない

> : より大きい

< : より小さい

>= : 以上

<= : 以下

[論理演算子]

^ : 否定(NOT)

& : 論理和(AND)

| : 論理積(OR)

頻度集計(名義尺度、離散変量の場合) : 度数の把握、クロス表

単純集計として各群の頻度を調査 : クロス集計
頻度 : 男/女別人数、自宅生/下宿生別人数、携帯電話会社別人数、...。
あらかじめ性質が分類されている : 名義尺度、(離散変量)
[注意] この手法の対象が、文字型変量に限られているわけではない : [演習2] を参照

プログラム : Lesson 11-2 : les1102.sas
/* Lesson 11-2 */ /* File Name = les1102.sas 06/19/08 */ data gakusei; infile 'all08ae.prn' firstobs=2; input sex $ shintyou taijyuu kyoui jitaku $ kodukai carryer $ tsuuwa; proc print data=gakusei(obs=5); run; : proc freq data=gakusei; : 頻度を算出 tables sex jitaku carryer; : 一変量ごとに run; : proc freq data=gakusei; : 頻度を算出 tables sex*jitaku; : 二変量の組み合わせで tables sex*carryer; : tables jitaku*carryer; : run; :

出力結果 : les1102.lst :

自宅生/下宿生の人数、自宅生/下宿生の人数。これらの組合わせの人数。
頻度、割合(%)、累積頻度、累積割合(%)
頻度、全体割合、縦割合、横割合

SAS システム 1 19:37 Tuesday, June 17, 2008 OBS SEX SHINTYOU TAIJYUU KYOUI JITAKU KODUKAI CARRYER TSUUWA 1 F 145.0 38 . J 10000 . 2 F 146.7 41 85 J 10000 Vodafone 6000 3 F 148.0 42 . J 50000 . 4 F 148.0 43 80 J 50000 DoCoMo 4000 5 F 148.9 . . J 60000 . SAS システム 2 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Cumulative Cumulative SEX Frequency Percent Frequency Percent ------------------------------------------------- F 134 34.4 134 34.4 M 256 65.6 390 100.0 Frequency Missing = 5 Cumulative Cumulative JITAKU Frequency Percent Frequency Percent ---------------------------------------------------- G 129 38.2 129 38.2 J 209 61.8 338 100.0 Frequency Missing = 57 SAS システム 4 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Cumulative Cumulative CARRYER Frequency Percent Frequency Percent ------------------------------------------------------ DDIp 2 1.2 2 1.2 DoCoMo 71 42.8 73 44.0 J-PHONE 10 6.0 83 50.0 KDDI 1 0.6 84 50.6 No 5 3.0 89 53.6 Vodafone 20 12.0 109 65.7 Willcom 1 0.6 110 66.3 au 44 26.5 154 92.8 au+willc 1 0.6 155 93.4 docomo 5 3.0 160 96.4 docomo+w 1 0.6 161 97.0 softbank 4 2.4 165 99.4 vodafone 1 0.6 166 100.0 Frequency Missing = 229 SAS システム 6 19:37 Tuesday, June 17, 2008 TABLE OF SEX BY JITAKU SEX JITAKU Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct |G |J | Total ---------+--------+--------+ F | 40 | 75 | 115 | 11.90 | 22.32 | 34.23 | 34.78 | 65.22 | | 31.25 | 36.06 | ---------+--------+--------+ M | 88 | 133 | 221 | 26.19 | 39.58 | 65.77 | 39.82 | 60.18 | | 68.75 | 63.94 | ---------+--------+--------+ Total 128 208 336 38.10 61.90 100.00 Frequency Missing = 59 SAS システム 9 19:37 Tuesday, June 17, 2008 TABLE OF SEX BY CARRYER SEX CARRYER Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct |DDIp |DoCoMo |J-PHONE |KDDI |No | Total ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ F | 1 | 30 | 4 | 0 | 1 | 66 | 0.61 | 18.18 | 2.42 | 0.00 | 0.61 | 40.00 | 1.52 | 45.45 | 6.06 | 0.00 | 1.52 | | 50.00 | 42.25 | 44.44 | 0.00 | 20.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ M | 1 | 41 | 5 | 1 | 4 | 99 | 0.61 | 24.85 | 3.03 | 0.61 | 2.42 | 60.00 | 1.01 | 41.41 | 5.05 | 1.01 | 4.04 | | 50.00 | 57.75 | 55.56 | 100.00 | 80.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ Total 2 71 9 1 5 165 1.21 43.03 5.45 0.61 3.03 100.00 (Continued) SAS システム 11 19:37 Tuesday, June 17, 2008 TABLE OF SEX BY CARRYER SEX CARRYER Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct |Vodafone|Willcom |au |au+willc|docomo | Total ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ F | 9 | 1 | 15 | 1 | 1 | 66 | 5.45 | 0.61 | 9.09 | 0.61 | 0.61 | 40.00 | 13.64 | 1.52 | 22.73 | 1.52 | 1.52 | | 45.00 | 100.00 | 34.09 | 100.00 | 20.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ M | 11 | 0 | 29 | 0 | 4 | 99 | 6.67 | 0.00 | 17.58 | 0.00 | 2.42 | 60.00 | 11.11 | 0.00 | 29.29 | 0.00 | 4.04 | | 55.00 | 0.00 | 65.91 | 0.00 | 80.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ Total 20 1 44 1 5 165 12.12 0.61 26.67 0.61 3.03 100.00 (Continued) SAS システム 13 19:37 Tuesday, June 17, 2008 TABLE OF SEX BY CARRYER SEX CARRYER Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct |docomo+w|softbank|vodafone| Total ---------+--------+--------+--------+ F | 0 | 3 | 0 | 66 | 0.00 | 1.82 | 0.00 | 40.00 | 0.00 | 4.55 | 0.00 | | 0.00 | 75.00 | 0.00 | ---------+--------+--------+--------+ M | 1 | 1 | 1 | 99 | 0.61 | 0.61 | 0.61 | 60.00 | 1.01 | 1.01 | 1.01 | | 100.00 | 25.00 | 100.00 | ---------+--------+--------+--------+ Total 1 4 1 165 0.61 2.42 0.61 100.00 Frequency Missing = 230 SAS システム 16 19:37 Tuesday, June 17, 2008 TABLE OF JITAKU BY CARRYER JITAKU CARRYER Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct |DDIp |DoCoMo |J-PHONE |KDDI |No | Total ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ G | 1 | 27 | 4 | 1 | 0 | 55 | 0.70 | 19.01 | 2.82 | 0.70 | 0.00 | 38.73 | 1.82 | 49.09 | 7.27 | 1.82 | 0.00 | | 100.00 | 44.26 | 44.44 | 100.00 | 0.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ J | 0 | 34 | 5 | 0 | 4 | 87 | 0.00 | 23.94 | 3.52 | 0.00 | 2.82 | 61.27 | 0.00 | 39.08 | 5.75 | 0.00 | 4.60 | | 0.00 | 55.74 | 55.56 | 0.00 | 100.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ Total 1 61 9 1 4 142 0.70 42.96 6.34 0.70 2.82 100.00 (Continued) ≪以下略≫

[補足1] SAS は、パソコン画面のサイズ(正確には Output エリアのサイズ)によっては、出力の縦横幅が変るように設計されている。上記の出力中、「SEX x JITAKU」のクロス表は、デフォルトの画面サイズ(何も指定しない場合)では、縦に分断されたように表示される。これは、教室のパソコンの画面では縦方向の行数が少ないので、クロス表が「小出し」に表示されるためである。間にある 15行程の不要部分を削除すると、視覚的にも理解しやすいクロス表を得ることができ、配布資料はそのような編集作業後のものである。皆さんもレポート作成時にはこの様な編集作業を行って親切なレポート作成を心掛けてください。
[補足2] 上の出力例を見ると、携帯電話会社の名前が大文字のものと小文字のものが混在していることが判る。本来であれば同じ会社を指すと考えられるので、そのような場合は、再定義すれば良い。データパートに以下の再定義文を挿入する。なお、社名や経営母体を変更した会社について、どのように対応するかは別に考える必要がある。
プログラム例 : les1102Rename.sas、出力結果 : les1102Rename.lst
≪前略≫ if carryer="au+willc" then carryer="au+Willc"; if carryer="docomo" then carryer="DoCoMo"; if carryer="docomo+w" then carryer="DoCoMo+W"; if carryer="vodafone" then carryer="Vodafone"; ≪後略≫

[補足3] 累積頻度の使い方の一つとして、頻度の高いもの順(降順)と言う指定もでき、「上位 50% までのパターンを知りたい」と言うような時に使うことができる。
プログラム例 : les1102Order.sas、出力結果 : les1102Order.lst
≪前略≫ proc freq data=gakusei order=freq; : 頻度の高いもの順 tables sex jitaku carryer; : run; : : proc freq data=gakusei order=freq; : 頻度の高いもの順 tables sex*jitaku; : tables sex*carryer; : tables jitaku*carryer; : run; : ≪後略≫

[演習1] 上記の例では二変量の組合わせまでを行ったが、三変量以上の組合わせを行うことも可能である。その際の出力はどのようになるかを予想し、その後実際に実行してみよ。出力結果は何を表現し、また、予想は正しかったか?
プログラム : les1103.sas、出力結果 : les1103.lst
[演習2] 上記の例では名義尺度変量(離散変量)を使って集計を行ったが、shintyou 等の連続変量(数値変量)を使っても実行できる。その際の出力はどのようになるかを予想し、その後実際に実行してみよ。出力結果は何を表現し、また、予想は正しかったか?
プログラム : les1104.sas、出力結果 : les1104.lst

頻度集計(連続変量の場合) : 度数の把握、クロス表

観測値が連続値 : 連続変量
連続変量をグループ化 : 区切る必要がある : 階級、class
連続変量をグループ化することを指定するのが format : [演習2] と比較せよ
ドットを忘れないように : format 行の最後のところ

プログラム : Lesson 11-5 : les1105.sas
/* Lesson 11-5 */ /* File Name = les1105.sas 06/19/08 */ data gakusei; infile 'all08ae.prn' firstobs=2; input sex $ shintyou taijyuu kyoui jitaku $ kodukai carryer $ tsuuwa; proc format; : 階級を作る。class shintyou の意 value clshint low-<150=' -149' : 階級の定義 1 150-<160='150-159' : 2 160-<170='160-169' : 3 170-<180='170-179' : 4 180-high='180- ' : 5 other ='missing'; : 6 run; : proc print data=gakusei(obs=5); run; proc freq data=gakusei; : 頻度を算出 tables shintyou; : 一変量ごとに format shintyou clshint.; : 連続変量をグループ化することの指定 run; : : proc freq data=gakusei; : 頻度を算出 tables sex*shintyou; : 二変量の組合わせで format shintyou clshint.; : 連続変量をグループ化することの指定 run; : : proc sort data=gakusei; : 今までの方法で実現しようとすると by sex; : run; : proc freq data=gakusei; : tables shintyou; : format shintyou clshint.; : 連続変量をグループ化することの指定 by sex; : 性別ごとに run; :

出力結果 : les1105.lst : 階級ごとの頻度

各階級ごとの頻度、割合(%)、累積頻度、累積割合(%)

SAS システム 2 19:37 Tuesday, June 17, 2008 Cumulative Cumulative SHINTYOU Frequency Percent Frequency Percent ------------------------------------------------------ -149 6 1.6 6 1.6 150-159 60 15.8 66 17.4 160-169 129 33.9 195 51.3 170-179 159 41.8 354 93.2 180- 26 6.8 380 100.0 Frequency Missing = 15 SAS システム 3 19:37 Tuesday, June 17, 2008 TABLE OF SEX BY SHINTYOU SEX SHINTYOU Frequency| Percent | Row Pct | Col Pct | -149 |150-159 |160-169 |170-179 |180- | Total ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ F | 6 | 58 | 61 | 2 | 0 | 127 | 1.58 | 15.30 | 16.09 | 0.53 | 0.00 | 33.51 | 4.72 | 45.67 | 48.03 | 1.57 | 0.00 | | 100.00 | 96.67 | 47.66 | 1.26 | 0.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ M | 0 | 2 | 67 | 157 | 26 | 252 | 0.00 | 0.53 | 17.68 | 41.42 | 6.86 | 66.49 | 0.00 | 0.79 | 26.59 | 62.30 | 10.32 | | 0.00 | 3.33 | 52.34 | 98.74 | 100.00 | ---------+--------+--------+--------+--------+--------+ Total 6 60 128 159 26 379 1.58 15.83 33.77 41.95 6.86 100.00 Frequency Missing = 16 SAS システム 6 19:37 Tuesday, June 17, 2008 ------------------------------- SEX=' ' -------------------------------- Cumulative Cumulative SHINTYOU Frequency Percent Frequency Percent ------------------------------------------------------ 160-169 1 100.0 1 100.0 Frequency Missing = 4 SAS システム 7 19:37 Tuesday, June 17, 2008 -------------------------------- SEX=F --------------------------------- Cumulative Cumulative SHINTYOU Frequency Percent Frequency Percent ------------------------------------------------------ -149 6 4.7 6 4.7 150-159 58 45.7 64 50.4 160-169 61 48.0 125 98.4 170-179 2 1.6 127 100.0 Frequency Missing = 7 SAS システム 8 19:37 Tuesday, June 17, 2008 -------------------------------- SEX=M --------------------------------- Cumulative Cumulative SHINTYOU Frequency Percent Frequency Percent ------------------------------------------------------ 150-159 2 0.8 2 0.8 160-169 67 26.6 69 27.4 170-179 157 62.3 226 89.7 180- 26 10.3 252 100.0 Frequency Missing = 4

次回は、... : 06月26日 14:45

二変量の関係
単回帰分析
...

[おまけ1] いくつかのファイル形式 : デリミタの指定
Excel 等で入力したデータを SAS に読み込ませる場合、講義の中では「スペース区切り(*.prn)」を紹介した。これ以外の形式のファイルも読み込めるものがあり、その場合には以下のような SAS のプログラムを用いる。
「スペース区切り」の場合、セル幅を上手く調節しないと意図通りに読み込ませることができないことを経験したかもしれないが、以下の区切り記号の場合は、そのような心配は生じないので便利だと思われる。

カンマ区切り(csv 形式)のファイルを読む場合 : *.csv
[コメント] CSV 形式のファイルを読み込む場合、文字列の長さを指定しないと、 8文字(8バイト)しか読み込んでくれない。しかし、かと言って、input 文に単に文字数を指定すると、カンマを超えて読み込もうとする。また、欠損値が続くとそれ等を一つの欠損値として読み込んでしまう。それらの欠点を一挙に解決するには以下の様式のプログラムを用いる。続く欠損値を個々にバラして読ませ(infile 中の dsd)、デリミタが出現するところまでの任意の長さの文字列を読み込む(input 中の : )ように指定する。
data mon2008; infile 'd:\home\mon05d.csv' dlm=',' firstobs=2 truncover; missover dsd ; input No $ Univ : $30. SName : $40. Faculty : $50. Dept : $50. Center1 : $8. Center2 : $8. Sel1 : $8. Sel2 : $8. Book1 : $10. Book2 : $10. Vol0 VolS VolT ZenKou $ ScoreS ScoreT KoKouSi ;

タブ区切りのファイルを読む場合 : *.txt
data mon2008; infile 'd:\home\mon05e.txt' dlm='09'x firstobs=2 truncover;

[おまけ2] 1レコード(1行)のレコード長が長い場合 : 一行の長さの指定、例えば 230バイトだと

data math; infile 'foo.dat' lrecl=230;

[おまけ3] 行末がそろってないデータの読み込み : 一行の長さを指定し、揃ってないことを明示

data math; infile 'foo.dat' lrecl=230 truncover;

[おまけ4] 固定長データの読み込み : カラム位置の指定

input kamoku $ 2 kesseki $ 3 k_code $ 10-11 t_score 12-14 s_scor01 103-104 s_scor02 105-106 s_scor03 107-108 s_scor04 109-110 ;

[おまけ5] データファイルの先頭を読み飛ばす : コメント等が挿入されているような場合。先頭 3行を読み飛ばす場合は

data math; infile 'foo.dat' firstobs=4;

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