proc corr和proc corr nomiss之间的差异

Question

我有一个代码：

data have;
input q1 q3 q4 q2 q6 $ bu $ q5;
cards;
1 2 3 5 sa an 3
2 . 3 . sm sa .
. 5 . 8 . na 3
1 6 3 5 su mi 2 
4 5 8 . . . 3
;
run;

proc corr data= have;
run;

proc corr data=have nomiss;
run;

proc corr的输出是：

              q1    q3         q4        q2    q5
q1  
         1.00000    0.27735    0.94281   .     0.50000
         4          0.8211     0.0572    .     0.6667
                    3          4         2     3

and so on for q3, q4, q2 and q5.

proc corr的输出是：

            q1  q3  q4  q2  q5
q1          .   .   .   .   .
            .   .   .   .   .

q3     
            .   1.0 .   .  -1.0
            .   .   .   .   .


q4          .   .   .   .   .
            .   .   .   .   .

q2  
            .   .   .   .   .
            .   .   .   .   .

q5  
            .   -1.0 .   .  1.0
            .   .   .   .   .

proc corr逐对删除缺失值。和proc corr nomiss明智地删除列表。配对和列表配对是什么意思？计算是如何完成的？

Answer 1

查看Proc CORR documentation（我的粗体）：

NOMISS排除观察值中缺少分析值的分析>]

现在查看数字（即分析）变量的值：

proc print data=have;
  var _numeric_;
run;
哪些行（observations

）没有缺失值？第一行和第四行

Details: CORR Procedure部分中也记录了输出的计算基础，并且具有各种方法的链接：

小节： 皮尔逊积矩相关 Spearman等级顺序相关 肯德尔的Tau-b相关系数 Hoeffding相关系数 偏相关 Fisher的z转换 多色相关 多序列相关 克朗巴赫系数系数 置信度和预测椭圆 ...