定 价：128 元
丛书名：科学出版社“十四五”普通高等教育研究生规划教材
- 作者：王炳顺,刘红波
- 出版时间：2025/6/1
- ISBN：9787030819024
- 出 版 社：科学出版社
- 中图法分类：C819
- 页码：322
- 纸张：
- 版次：1
- 开本：16
SAS是全球领先的统计分析和数据可视化软件之一，广泛应用于医学研究及其他多个领域。本书以由浅入深的方式，系统介绍了SAS的实际应用。内容既涵盖了从软件的基本介绍和操作，到初级和高级统计分析的全过程，也涵盖了医学研究领域数据分析的常见应用范畴。本书共20章，依据内容可以概括为4部分。第1部分是SAS软件入门篇，涵盖SAS概述和SAS程序基础；第2部分是SAS数据整理篇，涵盖SAS数据集的建立、SAS数据的整理及SAS宏语言的使用；第3部分是SAS数据分析初阶篇，涵盖统计描述、t检验、多个样本均数比较的方差分析、非参数统计方法、χ2检验、双变量相关与回归、多重线性回归、Logistic回归、生存分析及多元统计分析；第4部分是SAS数据分析高阶篇，涵盖线性混合效应模型、广义线性混合效应模型、广义估计方程、轨迹分析以及时间序列分析。另外，根据医学研究实际需要，高阶篇还简介了样本量估算、随机抽样和随机分组以及SAS统计图表制作的相关内容。
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2001.9～2004.6 复旦大学“流行病与卫生统计学专业”博士
目录
第一章 SAS概述 1
第一节 SAS软件简介 1
第二节 SAS的启动及视窗管理界面 3
第三节 SAS帮助文档 6
第二章 SAS程序基础 9
第一节 SAS程序结构 9
第二节 SAS编程基础 13
第三章 SAS数据集的建立 29
第一节 数据库与数据集 29
第二节 读取与存储各类外部文件 30
第四章 SAS数据的整理 40
第一节 变量的整理 40
第二节 数据集的整理 49
第三节 异常值处理 55
第四节 缺失值处理 61
第五章 SAS宏语言的使用 66
第一节 SAS宏语言的概述 66
第二节 SAS宏变量 67
第三节 宏函数 71
第四节 宏程序 73
第五节 DATA步中的宏语言 77
第六节 SQL过程中的宏语言 78
第六章 统计描述 79
第一节 定量资料的统计描述 79
第二节 定性资料的统计描述 83
第七章 t检验 88
第一节 单样本t检验 88
第二节 配对样本t检验 90
第三节 两独立样本t检验 91
第八章 多个样本均数比较的方差分析 96
第一节 完全随机设计的方差分析 96
第二节 随机区组设计的方差分析 100
第三节 交叉设计的方差分析 104
第四节 多因素试验资料的方差分析 105
第五节 重复测量资料的方差分析 110
第六节 协方差分析 114
第九章 非参数统计方法 119
第一节 单样本资料的符号秩和检验 119
第二节 配对设计资料的符号秩和检验 122
第三节 两样本成组设计资料的Wilcoxon秩和检验 123
第四节 多样本成组设计资料的Kruskal-Wallis H检验 127
第五节 随机区组设计资料的Friedman检验 130
第十章 卡方检验 132
第一节 两个独立样本率比较的χ2检验 132
第二节 配对四格表资料的χ2 检验 135
第三节 行×列表资料的χ2 检验 138
第四节 多个样本率间的多重比较 143
第五节 频数分布拟合优度的χ2 检验 146
第六节 分层资料的χ2检验 149
第十一章 双变量相关与回归 152
第一节 相关分析 152
第二节 直线回归 157
第三节 曲线拟合 160
第十二章 多重线性回归 162
第一节 多重线性回归概述 162
第二节 哑变量设置 164
第三节 最优模型选择 166
第四节 回归诊断 169
第五节 广义线性模型 175
第十三章 Logistic回归 179
第一节 二分类Logistic回归 179
第二节 有序多分类资料的Logistic回归 184i
第三节 无序多分类资料的Logistic回归 186
第四节 条件Logistic回归 189
第十四章 生存分析 193
第一节 生存率的计算 193
第二节 生存率比较的Log-rank检验 197
第三节 Cox回归模型 199
第十五章 多元统计分析 206
第一节 判别分析 206
第二节 聚类分析 213
第三节 主成分分析 218
第四节 因子分析 222
第五节 典型相关分析 225
第六节 中介分析 228
第七节 结构方程模型 235
第十六章 非独立数据统计模型 242
第一节 线性混合效应模型 242
第二节 广义线性混合效应模型 245
第三节 广义估计方程 249
第四节 轨迹分析 253
第十七章 时间序列分析 262
第一节 平稳时间序列ARMA模型 262
第二节 非季节性ARIMA模型 267
第三节 季节性ARIMA模型 272
第十八章 样本量估算 278
第一节 两总体比较时样本量的估计 278
第二节 多个总体比较时样本量的估计 283
第三节 基于多重线性回归的样本量估计 284
第四节 基于Logistic回归的样本量估计 285
第十九章 随机抽样与随机分组 286
第一节 随机抽样 286
第二节 随机分组 289
第三节 倾向评分匹配法 295
第二十章 SAS统计图表制作 299
第一节 SAS制表 299
第二节 SAS绘图 302
第三节 ODS输出 316
参考文献 321
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