SAS常用統計分析教程（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鬍良平 著

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121268311

版次：01

商品編碼：11789670

包裝：平裝

叢書名： 統計分析係列

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

頁數：620

正文語種：中文

內容簡介

本書內容豐富且新穎， 適用麵寬且可操作性強。涉及SAS軟件基礎和五種高級編程技術、 統計設計中關鍵技術的SAS實現、 定量與定性資料差異性和預測性分析。這些內容高質量、 高效率地解決瞭實驗設計、 統計錶達與描述、 各種常用統計分析、 現代迴歸分析、 SAS高級編程技術和SAS實現及結果解釋等人們迫切需要解決卻又十分棘手的問題。 本書第1、 2篇共7章， 介紹瞭SAS軟件應用入門、 SAS語言基礎、 五種SAS高級編程技術， 介紹瞭用SAS實現實驗設計的關鍵技術（包括樣本含量與檢驗效能估計、 隨機化和直接生成設計類型）； 第3、 4篇共8章， 對各種單因素和多因素設計下定量與定性結果進行差異性分析； 第5、 6篇共16章， 對定量與定性結果提供瞭數十種預測性分析方法， 包括定量和定性原因變量的判彆分析。還有一些配套的輔助資料， 放在華信教育資源網www.hxedu.com.cn上， 便於讀者查詢。

作者簡介

軍事醫學科學院醫學統計學教授；任中國現場統計研究會理事、任中國生物醫學統計學會副會長、任《中華醫學雜誌》等10餘種雜誌編委。

目錄

目 錄
第1篇 SAS軟件及相關知識介紹
第1章 SAS軟件與SAS用法簡介
1．1 SAS軟件簡介
1．1．1 SAS軟件結構
1．1．2 SAS界麵簡介
1．1．3 SAS過程與SAS程序
1．1．4 運行SAS軟件的兩種常用方式
1．1．5 SAS程序結構
1．1．6 簡單SAS程序中的SAS語句簡介
1．1．7 SAS語言簡介
1．1．8 SAS數據集簡介
1．1．9 如何利用SAS幫助窗口
1．2 SAS用法簡介
1．2．1 初學者學習SAS的快捷方式
1．2．2 實際運行SAS
1．2．3 從實驗設計角度談SAS用法
1．2．4 從資料錄入角度談SAS用法
1．2．5 從不同格式數據轉換角度談SAS用法
1．2．6 從資料錶達角度談SAS用法
1．2．7 從統計分析角度談SAS用法
1．3 本章小結
第2章 SAS語言基礎介紹
2．1 SAS數據步中常用SAS語句
2．1．1 數據獲取語句
2．1．2 數據步文件管理語句
2．1．3 SAS變量操作語句
2．1．4 SAS觀測值操作語句
2．1．5 數據步循環與控製語句
2．2 SAS過程步中常用SAS語句
2．3 可在SAS程序中任何地方齣現的SAS語句――全程語句
2．3．1 全程數據存取語句
2．3．2 全程日誌控製語句
2．3．3 全程環境控製語句
2．3．4 全局輸齣控製語句
2．3．5 全程程序控製語句
2．4 SAS函數中的基礎知識
2．4．1 SAS函數
2．4．2 SAS參數
2．4．3 函數值
2．4．4 SAS函數分類
2．4．5 SAS函數在使用中的注意事項
2．5 日期時間函數
2．5．1 日期時間函數簡介
2．5．2 用DATDIF函數計算兩個日期之間的天數
2．5．3 用YRDIF函數計算兩個日期之間的年數
2．5．4 用HOUR和MINUTE函數計算當前時間
2．5．5 用YEAR、 QTR、 MONTH和DAY函數計算當前所處的年、 季度、 月份和日期
2．5．6 用HOLIDAY函數計算指定年份指定節日的日期
2．6 截取函數
2．6．1 截取函數簡介
2．6．2 用CEIL函數求最小整數
2．6．3 用FLOOR函數求最大整數
2．6．4 用INT函數取整數部分
2．6．5 用ROUND函數按指定的精度取捨入值
2．6．6 用TRUNC函數求截取數值
2．7 分位數函數
2．7．1 分位數函數簡介
2．7．2 用CINV函數計算卡方分布麯綫下的p分位數
2．7．3 用FINV函數計算F分布麯綫下的p分位數
2．7．4 用PROBIT函數計算標準正態分布麯綫下的p分位數
2．7．5 用TINV函數計算t分布麯綫下的p分位數
2．8 數學函數
2．8．1 數學函數簡介
2．8．2 用ABS函數求絕對值
2．8．3 用EXP函數計算e的x次冪
2．8．4 用LOG函數計算以e為底的真數x的自然對數值
2．8．5 用LOG10函數計算以10為底的真數x的對數值
2．8．6 用MOD函數計算餘數值
2．8．7 用SQRT函數計算平方根
2．8．8 用SQRT函數、 FNONCT函數和FINV函數計算ψ值
2．8．9 用CNONCT函數和CINV函數計算λ值
2．9 概率函數
2．9．1 概率函數簡介
2．9．2 用PROBCHI函數計算服從卡方分布的隨機變量小於x的概率
2．9．3 用PROBF函數計算服從F分布的隨機變量小於x的概率
2．9．4 用PROBNORM函數計算標準正態分布麯綫下的麵積
2．9．5 用PROBT函數計算服從t分布的隨機變量小於x的概率
2．9．6 用PROBMC函數計算q臨界值
2．10 樣本統計函數
2．10．1 樣本統計函數簡介
2．10．2 用MEAN、 MAX與MIN函數計算算術均值、 最大值與最小值
2．10．3 用SUM、 USS與CSS函數計算和、 未校正平方和與校正平方和
2．10．4 用VAR、 STD、 STDERR和CV函數計算方差、 標準差、 標準誤與變異係數
2．10．5 用SKEWNESS和KURTOSIS函數計算偏度係數與峰度係數
2．10．6 用NMISS函數計算缺失值的個數
2．11 隨機數函數
2．11．1 隨機數函數簡介
2．11．2 用NORMAL函數或RANNOR函數産生正態分布的隨機數
2．11．3 用UNIFORM或RANUNI函數産生均勻分布的隨機數
2．11．4 用RANEXP函數産生指數分布的隨機數
2．11．5 用RANBIN函數産生二項分布的隨機數
2．11．6 用RANPOI函數産生泊鬆分布的隨機數
2．12 SAS call子程序
2．12．1 隨機數子程序
2．12．2 其他子程序
2．12．3 隨機數子程序的運用
第3章 SAS高級編程技術介紹
3．1 SAS ODS介紹
3．1．1 概述
3．1．2 ODS特點和常用輸齣目標
3．1．3 常用ODS語句
3．1．4 SAS ODS的應用
3．2 SAS宏介紹
3．2．1 概述
3．2．2 宏變量
3．2．3 宏與宏參數
3．2．4 宏的引用
3．2．5 常用宏語句和係統宏函數
3．2．6 宏與其他模塊接口
3．3 SAS SQL介紹
3．3．1 SQL簡介
3．3．2 SQL過程的語句介紹
3．4 SAS數組介紹
3．4．1 概述
3．4．2 Array語法格式
3．4．3 數組Array定義
3．4．4 數組Array初始化
3．4．5 數組引用
3．4．6 有關數組的SAS函數
3．5 SAS/IML介紹
3．5．1 概述
3．5．2 由矩陣標識創建矩陣
3．5．3 矩陣操作
3．5．4 SAS/IML編程語句
3．5．5 IML中常用函數
3．5．6 IML中數據集的操作
第2篇 統計設計中關鍵技術的SAS實現
第4章 統計設計核心內容介紹
4．1 統計設計概述
4．1．1 統計設計類型
4．1．2 三類統計設計的共性
4．1．3 三類統計設計的個性
4．1．4 試驗設計要點
4．1．5 臨床試驗設計要點
4．1．6 調查設計要點
4．2 設計類型概述
4．2．1 單因素設計
4．2．2 多因素設計
4．2．3 重復測量設計
4．3 比較類型概述
4．3．1 四種比較類型的概念
4．3．2 四種比較類型下檢驗假設及結論的正確陳述
4．3．3 閤理選擇臨床試驗的比較類型
4．4 樣本含量與檢驗效能估計概述
4．4．1 樣本含量估計的概念、 意義與作用
4．4．2 檢驗效能估計的概念、 意義與作用
4．5 隨機化方法概述
4．5．1 隨機化的概念
4．5．2 隨機化的意義與作用
4．5．3 隨機抽樣方法
4．5．4 隨機分組方法
4．6 本章小節
第5章 構建設計類型的SAS實現
5．1 常用標準多因素設計類型的列錶格式
5．1．1 隨機區組設計
5．1．2 含一個協變量的隨機區組設計
5．1．3 平衡不完全隨機區組設計
5．1．4 拉丁方設計
5．1．5 交叉設計
5．1．6 無重復實驗的雙因素設計
5．1．7 嵌套設計
5．1．8 裂區設計
5．1．9 析因設計
5．1．10 含區組因素的析因設計
5．1．11 正交設計
5．1．12 均勻設計
5．1．13 重復測量設計
5．2 常用標準多因素設計類型的SAS輸齣格式
5．2．1 如何用SAS實現隨機區組設計
5．2．2 如何用SAS實現平衡不完全區組設計
5．2．3 如何用SAS實現拉丁方設計
5．2．4 如何用SAS實現2×2交叉設計
5．2．5 如何用SAS實現3×3交叉設計
5．2．6 如何用SAS實現裂區設計
5．2．7 如何用SAS實現析因設計
5．2．8 如何用SAS實現含區組因素的析因設計
5．3 本章小結
第6章 樣本含量與檢驗效能估計的SAS實現
6．1 估計樣本含量與檢驗效能的前提條件
6．2 抽樣調查中樣本含量估計
6．2．1 估計總體均值時如何估計樣本含量
6．2．2 估計總體率時如何估計樣本含量
6．3 定量資料假設檢驗中樣本含量與檢驗效能估計
6．3．1 單組、 配對或交叉設計定量資料統計分析時樣本含量估計
6．3．2 成組設計統計分析時樣本含量估計
6．3．3 成組設計等效性檢驗時樣本含量估計
6．3．4 成組設計非劣效或優效性檢驗時樣本含量估計
6．3．5 單因素多水平設計定量資料方差分析時樣本含量的估計
6．3．6 兩因素析因設計定量資料方差分析時樣本含量估計
6．3．7 簡單直綫相關或迴歸分析時樣本含量的估計
6．3．8 單組、 配對或交叉設計定量資料假設檢驗時檢驗效能的計算
6．3．9 成組設計均值差異性檢驗時檢驗效能的計算
6．3．10 成組設計均值等效性檢驗時檢驗效能的計算
6．3．11 成組設計均值非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的計算
6．3．12 單因素多水平設計定量資料的方差分析時檢驗效能的計算
6．3．13 兩因素析因設計定量資料方差分析時檢驗效能的計算
6．4 定性資料假設檢驗中樣本含量與檢驗效能估計
6．4．1 單組設計率的檢驗時樣本含量的估計
6．4．2 兩樣本頻率比較時樣本含量的估計
6．4．3 多個樣本頻率比較時樣本含量的估計
6．4．4 單因素2水平設計定性資料等效性檢驗時檢驗效能的估計
6．4．5 單因素2水平設計定性資料非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的估計
6．4．6 例數相等的兩組樣本頻率比較時檢驗效能的計算
6．4．7 例數不相等的兩組樣本頻率比較時檢驗效能的計算
6．4．8 單因素2水平設計定性資料等效性檢驗時檢驗效能的計算
6．4．9 單因素2水平設計定性資料非劣效或優效性檢驗時檢驗效能的計算
6．5 本章小結
第7章 隨機化的SAS實現
7．1 常見隨機抽樣和隨機分組的種類
7．2 調查研究中隨機抽樣的SAS實現
7．3 試驗研究中隨機分組的SAS實現
7．4 本章小結
第3篇 對定量結果進行差異性分析
第8章 單因素設計一元定量資料差異性分析
8．1 單組設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
8．1．1 問題與數據
8．1．2 對數據結構的分析
8．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．1．4 SAS程序中重要內容的說明
8．1．5 主要分析結果及解釋
8．2 配對設計一元定量資料t檢驗與符號秩和檢驗
8．2．1 問題與數據
8．2．2 對數據結構的分析
8．2．3 分析目的與方法選擇
8．2．4 SAS程序中重要內容的說明
8．2．5 主要分析結果及解釋
8．3 成組設計一元定量資料t檢驗
8．3．1 問題與數據
8．3．2 對數據結構的分析
8．3．3 分析目的與方法選擇
8．3．4 SAS程序中重要內容的說明
8．3．5 主要分析結果及解釋
8．4 成組設計一元定量資料兩種近似t檢驗和Wilcoxon秩和檢驗
8．4．1 問題與數據
8．4．2 對數據結構的分析
8．4．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．4．4 SAS程序中重要內容的說明
8．4．5 主要分析結果及解釋
8．5 成組設計一元定量資料三種特殊的比較――優效性、 非劣效性和等效性t檢驗
8．5．1 何為三種特殊的假設檢驗
8．5．2 成組設計一元定量資料優效性檢驗
8．5．3 成組設計一元定量資料非劣效性檢驗
8．5．4 成組設計一元定量資料等效性檢驗
8．6 單因素k(k≥3)水平設計一元定量資料方差分析和兩兩比較
8．6．1 問題與數據
8．6．2 對數據結構的分析
8．6．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．6．4 SAS程序中重要內容的說明
8．6．5 主要分析結果及解釋
8．7 單因素k(k≥3)水平設計定量資料一元協方差分析
8．7．1 問題與數據
8．7．2 對數據結構的分析
8．7．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．7．4 SAS程序中重要內容的說明
8．7．5 主要分析結果及解釋
8．8 單因素k(k≥3)水平設計一元定量資料Welch近似方差分析和Kruskal?Wallis秩
和檢驗及兩兩比較
8．8．1 問題與數據
8．8．2 對數據結構的分析
8．8．3 分析目的與統計分析方法的選擇
8．8．4 SAS程序中重要內容的說明
8．8．5 主要分析結果及解釋
8．9 本章小結
第9章 單因素設計一元生存資料差異性分析
9．1 單因素設計一元生存資料分析簡介
9．2 生存資料統計描述
9．2．1 問題與數據
9．2．2 對數據結構的分析
9．2．3 分析目的與統計分析方法的選擇
9．2．4 SAS程序
9．2．5 主要分析結果及解釋
9．3 生存麯綫比較
9．3．1 問題與數據
9．3．2 對數據結構的分析
9．3．3 分析目的與統計分析方法的選擇
9．3．4 SAS程序
9．3．5 主要分析結果及解釋
9．4 本章小結
第10章 多因素設計一元定量資料差異性分析
10．1 隨機區組設計一元定量資料方差分析與Friedman秩和檢驗
10．1．1 問題與數據
10．1．2 對數據結構的分析
10．1．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．1．4 SAS程序
10．1．5 主要分析結果及解釋
10．2 雙因素無重復實驗設計一元定量資料方差分析
10．2．1 問題與數據
10．2．2 對數據結構的分析
10．2．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．2．4 SAS程序
10．2．5 主要分析結果及解釋
10．3 平衡不完全隨機區組設計一元定量資料方差分析
10．3．1 問題與數據
10．3．2 對數據結構的分析
10．3．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．3．4 SAS程序
10．3．5 主要分析結果及解釋
10．4 拉丁方設計一元定量資料方差分析
10．4．1 問題與數據
10．4．2 對數據結構的分析
10．4．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．4．4 SAS程序
10．4．5 主要分析結果及解釋
10．5 二階段交叉設計一元定量資料方差分析
10．5．1 問題與數據
10．5．2 對數據結構的分析
10．5．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．5．4 SAS程序
10．5．5 主要分析結果及解釋
10．6 析因設計一元定量資料方差分析
10．6．1 問題與數據
10．6．2 對數據結構的分析
10．6．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．6．4 SAS程序
10．6．5 主要分析結果及解釋
10．7 含區組因素的析因設計一元定量資料方差分析
10．7．1 問題與數據
10．7．2 對數據結構的分析
10．7．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．7．4 SAS程序
10．7．5 主要分析結果及解釋
10．8 嵌套設計一元定量資料方差分析
10．8．1 問題與數據
10．8．2 對數據結構的分析
10．8．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．8．4 SAS程序
10．8．5 主要分析結果及解釋
10．9 裂區設計一元定量資料方差分析
10．9．1 問題與數據
10．9．2 對數據結構的分析
10．9．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．9．4 SAS程序
10．9．5 主要分析結果及解釋
10．10 正交設計一元定量資料方差分析
10．10．1 問題與數據
10．10．2 對數據結構的分析
10．10．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．10．4 SAS程序
10．10．5 主要分析結果及解釋
10．11 重復測量設計一元定量資料方差分析
10．11．1 問題與數據
10．11．2 對數據結構的分析
10．11．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．11．4 SAS程序
10．11．5 主要分析結果及解釋
10．12 常見多因素實驗設計一元定量資料協方差分析
10．12．1 問題與數據
10．12．2 對數據結構的分析
10．12．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．12．4 SAS程序
10．12．5 主要分析結果及解釋
10．13 多個單因素2水平設計定量資料meta分析
10．13．1 問題與數據
10．13．2 對數據結構的分析
10．13．3 分析目的與統計分析方法的選擇
10．13．4 SAS程序
10．13．

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