具体描述
《SAS统计分析》是教育科学“十五”国家规划课题研究成果。《SAS统计分析》以windows操作系统下的8.1版sas软件为基础，以目前医学院校本科生和研究生使用的《医学统计学》、《卫生统计学》和《多元统计分析》教材中的统计方法为基本内容介绍sas程序的编写与结果解释。《SAS统计分析》的特点是以统计方法为主线介绍sas程序的编写，并将统计方法与sas软件有机结合；每章在简要介绍各种统计方法的基础上重点叙述sas程序各个过程及选项的应用和结果解释。内容主要包括sas系统简介、定量资料的统计描述与推断（包括各种设计下方差分析、协方差分析和重复测量资料的统计方法）、分类资料的统计分析方法、秩和检验、相关与回归、常用的多元统计分析方法、生存分析、logistic回归、poisson回归、试验设计、sas数据集和探索性数据分析等共二十一章。
《SAS统计分析》可作为高等医药院校各专业研究生和本科生的教材，也可作为非医药类专业本科生和研究生学习sas统计软件的教材，同时适用于有关科研人员参考。
作者简介
目录信息
第一节 SAS系统的特点
第二节 SAS显示管理系统
第三节 一个简单的SAS程序
第四节 程序修改、调用和存储
练习题
第二章 定量资料的简单统计描述
第一节 定量资料常用统计指标
第二节 MEANS过程
第三节 uNIVARIATE过程
第四节 CHART过程
第五节 PLOT过程
第六节 SAS／GRAPH模块
练习题
第三章 t检验与u检验
第一节 t检验与u检验方法简介
第二节 UNIVARIATE过程与t检验
第三节 TTEST过程
练习题
第四章 分类资料的统计方法
第一节 分类资料统计描述与统计推断简介
第二节 四格表资料的X2检验与FREQ过程
第三节 行X列表资料X2检验与FREQ过程
第四节 病例一对照与队列研究资料的FREQ过程分析
第五节 二项分布与PROBBNML()函数
第六节 Poisson分布与POISSON()函数
练习题
第五章 秩和检验
第一节 配对设计资料的秩检验与UNlVARIATE过程
第二节 两个独立样本秩和检验与NPARlWAY过程
第三节 多个独立样本秩和检验与NPARlWAY过程
第四节 配伍组设计资料秩和检验与FREQ过程
练习题
第六章 方差分析
第一节 方差分析的基本思想、应用条件及常见设计类型
第二节 多样本的正态性检验和方差齐性检验
第三节 完全随机设计资料的方差分析(含多重比较)
第四节 随机区组设计资料方差分析
第五节 拉丁方设计资料的分析
第六节 交叉试验设计资料的方差分析
第七节 GLM过程与ANOVA过程
练习题
第七章 多因素试验方差分析
第一节 析因试验设计的方差分析
第二节 正交试验设计资料的方差分析
第三节 裂区试验设计资料的方差分析
第四节 系统分组(嵌套)设计资料的方差分析
练习题
第八章 协方差分析
第一节 协方差分析的基本思想
第二节 完全随机设计资料的协方差分析
第三节 随机区组设计资料的协方差分析
练习题
第九章 多元方差分析
第一节 多变量组间比较的统计方法概述
第二节 多变量组间比较的GLM过程
练习题
第十章 重复测量资料的统计分析
第一节 重复测量设计的基本概念
第二节 重复测量资料的方差分析与GLM过程
第三节 重复测量资料的轮廓分析
练习题
第十一章 相关与回归分析
第一节 相关分析与CORR过程
第二节 直线回归与REG过程
第三节 多元线性回归与自变量筛选
第四节 非线性回归与NLIN过程
练习题
第十二章 logistic回归模型
第一节 logistic：回归模型简介
第二节 两分类反应变量的LOGISTIC过程
第三节 有序反应变量的LOGLSTIC过程
第四节 无序多分类反应变量logistic模型与CATMOD过程
第五节 匹配资料的条件logistic回归模型
练习题
第十三章 Poisson回归模型
第一节 Poisson回归模型简介
第二节 Poisson回归模型的GENMOD过程
练习题
第十四章 生存分析
第一节 生存分析的基本概念
第二节 生存率估计与组间比较
第三节 生存率估计与组间比较的LIFETEST过程
第四节 Cox回归模型与PHREG过程
练习题
第十五章 判别分析
第一节 判别分析的基本概念
第二节 两类Fisher判别与DISCRIM过程
第三节 定量资料的Bayes多类判别与DISCRIM过程
第四节 逐步判别分析
练习题
第十六章 主成分分析与因子分析
第一节 主成分分析
第二节 PRINCOMP过程
第三节 因子分析
第四节 FACTOR过程
练习题
第十七章 聚类分析
第一节 聚类分析简介
第二节 样品系统聚类分析与CLUSTER过程
第三节 指标聚类分析与VARCLUS过程
第四节 动态样品聚类与FAsTCLUS过程
练习题
第十八章 典则相关分析
第一节 典则相关分析概述
第二节 CANCORR过程
练习题
第十九章 试验设计的统计过程
第一节 PLAN过程
第二节 常见试验设计方法的样本量估计
练习题
第二十章 数据探索性分析与SAS／Insight模块
第一节 探索性分析的基本概念
第二节 SAS／Insight模块简介
第三节 奇异值的探索性分析——盒型图
第四节 数据分布的探索性分析——直方和正态性检验
第五节 方差齐性检验的探索性分析——菱形图
第六节 直线相关和回归的探索性分析——散点图
第七节 曲线拟合中模型选择的探索性分析方法
第八节 分类数据的探索性分析——马赛克图
练习题
第二十一章 SAS数据集
第一节 用INPUT和CARDS语句建立数据集
第二节 建立数据集的另外几种途径
第三节 建立永久性数据集
第四节 输入与输出格式
第五节 SAS数据集的编辑、整理与浏览
第六节 SAS数据集的排序、连接与合并
第七节 SAS运算符与SAS常用函数
练习题
英汉名词对照表
主要参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种沉稳又不失现代感的深蓝色调，配上简洁有力的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。拿到手里的时候，那种厚实感和纸张的质感都透露出一种专业和严谨的气息，让人感觉这不是一本随随便便的入门读物，而是真正有干货的工具书。我尤其欣赏作者在排版上的用心，无论是章节的划分还是图表的呈现，都清晰明了，即使是面对复杂的统计公式，也能通过合理的留白和字体大小调整，让人在阅读时感到一种莫名的舒适感，不会因为信息过载而产生焦虑。这本书的纸张似乎经过了特殊的处理，翻阅起来声音很轻，光线下的反光度也控制得恰到好处，长时间阅读下来，眼睛的疲劳程度明显减轻了。可以说，光是它的实体外在，就已经成功地建立了一种高度的信任感，让我迫不及待地想去探索里面承载的知识体系。这绝对是一本值得放在书架上时常翻阅，并且愿意推荐给所有追求高品质阅读体验的同行者。
这本书的实用性简直是超乎想象，它在内容组织上明显是站在应用者的角度来构建的。它涵盖的分析技术范围非常广泛，从描述性统计的精细描摹，到回归分析的预测能力构建，再到更高级别的因子分析和聚类方法，都有详尽的介绍和操作指导。对于我们这些需要处理大量实际数据的人来说，最关心的就是如何将理论转化为可执行的步骤。这本书在这方面做得极为出色，它对不同分析模型背后的假设条件进行了极其清晰的罗列和解释，这对于确保分析结果的有效性和可靠性至关重要。我不需要花费大量时间去猜测某个模型的适用范围，因为作者已经帮我把所有边界条件都标注得清清楚楚。这本书的出现，极大地提升了我数据分析工作的效率和规范性，它真正做到了将复杂的统计工具箱，以一种人人可用的方式呈现出来。
这本书在深度和广度上的平衡把握得极其精妙，让人既能感受到扎实的理论功底，又不至于迷失在艰涩的数理逻辑中。它对于那些基础概念的阐述，采取了一种“层层递进，逐步深化”的策略。初次接触时，它用非常形象的比喻和生活化的例子来搭建起概念的骨架，让你建立起对全局的宏观认识。等你对基本原理有了直观感受后，它才会缓缓引入更严谨的数学定义和参数解释，这种处理方式极大地降低了初学者的学习门槛。更令人称道的是，作者对于一些容易混淆的统计检验方法（比如t检验和方差分析的适用边界），进行了非常细致的对比和辨析，清晰地指出了它们各自的优缺点和选择依据。我感觉自己不再是被动地接受知识，而是在和作者进行一场有层次感的对话，每一次深入，都能挖掘出新的层次和细节。
阅读体验上，这本书的行文风格非常具有个人魅力，它不像教科书那样刻板僵硬，反而带有一种温和而坚定的引导性。作者的语气总是那么的沉稳，仿佛在耳边低语，告诉你“别担心，我们一步一步来”。这种叙事的力量是巨大的，尤其是在学习那些需要细心和耐心的统计步骤时，它能有效地缓解读者的挫败感。我特别喜欢作者在关键知识点处设置的“专家提示”或“陷阱预警”栏目，这些地方往往凝结了作者多年的实践经验，避免了我可能踩入的常见误区。它不仅仅是在教你“怎么做”，更是在教你“为什么这么做”以及“做了之后可能导致什么后果”。这种前瞻性的指导，让这本书的价值超越了一本单纯的工具书，更像是一位资深顾问的私人辅导记录，充满了智慧的火花和实用的智慧结晶。
我一直对数据背后的故事充满好奇，但苦于市面上那些教材往往过于侧重理论推导，读起来枯燥乏味，真正应用于实际问题的案例却少之又少。然而，这本书给我的感觉是完全不同的，它仿佛是一位经验丰富的老手，手把手地带着你走过每一个实战的难关。它没有一股脑地抛出冷冰冰的数学符号，而是巧妙地将复杂的统计概念融入到一系列精心挑选的商业案例和科研场景中。每介绍一个新的分析方法，作者都会先抛出一个现实中的问题，然后逐步演示如何构建模型、如何操作软件（虽然没有明确指出是哪个软件，但那种流程感跃然纸上），最后是如何解读结果并形成有洞察力的结论。这种“问题导向”的学习路径，极大地激发了我动手实践的欲望。读完其中关于假设检验的部分，我立刻尝试将书中的步骤应用到我手头的一个旧数据集中，效果立竿见影，那种“原来如此”的顿悟感，是任何纯理论学习都无法比拟的。
医学生的SAS教程
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SAS必备，浅显易入门
看的是更早的版了
