SAS是全球領(lǐng)先的統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化軟件之一，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)研究及其他多個(gè)領(lǐng)域。本書以由淺入深的方式，系統(tǒng)介紹了SAS的實(shí)際應(yīng)用。內(nèi)容既涵蓋了從軟件的基本介紹和操作，到初級和高級統(tǒng)計(jì)分析的全過程，也涵蓋了醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析的常見應(yīng)用范疇。本書共20章，依據(jù)內(nèi)容可以概括為4部分。第1部分是SAS軟件入門篇，涵蓋SAS概述和SAS程序基礎(chǔ)；第2部分是SAS數(shù)據(jù)整理篇，涵蓋SAS數(shù)據(jù)集的建立、SAS數(shù)據(jù)的整理及SAS宏語言的使用；第3部分是SAS數(shù)據(jù)分析初階篇，涵蓋統(tǒng)計(jì)描述、t檢驗(yàn)、多個(gè)樣本均數(shù)比較的方差分析、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法、χ2檢驗(yàn)、雙變量相關(guān)與回歸、多重線性回歸、Logistic回歸、生存分析及多元統(tǒng)計(jì)分析；第4部分是SAS數(shù)據(jù)分析高階篇，涵蓋線性混合效應(yīng)模型、廣義線性混合效應(yīng)模型、廣義估計(jì)方程、軌跡分析以及時(shí)間序列分析。另外，根據(jù)醫(yī)學(xué)研究實(shí)際需要，高階篇還簡介了樣本量估算、隨機(jī)抽樣和隨機(jī)分組以及SAS統(tǒng)計(jì)圖表制作的相關(guān)內(nèi)容。

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2001.9～2004.6 復(fù)旦大學(xué)“流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)”博士

目錄
第一章 SAS概述 1
第一節(jié) SAS軟件簡介 1
第二節(jié) SAS的啟動及視窗管理界面 3
第三節(jié) SAS幫助文檔 6
第二章 SAS程序基礎(chǔ) 9
第一節(jié) SAS程序結(jié)構(gòu) 9
第二節(jié) SAS編程基礎(chǔ) 13
第三章 SAS數(shù)據(jù)集的建立 29
第一節(jié) 數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)集 29
第二節(jié) 讀取與存儲各類外部文件 30
第四章 SAS數(shù)據(jù)的整理 40
第一節(jié) 變量的整理 40
第二節(jié) 數(shù)據(jù)集的整理 49
第三節(jié) 異常值處理 55
第四節(jié) 缺失值處理 61
第五章 SAS宏語言的使用 66
第一節(jié) SAS宏語言的概述 66
第二節(jié) SAS宏變量 67
第三節(jié) 宏函數(shù) 71
第四節(jié) 宏程序 73
第五節(jié) DATA步中的宏語言 77
第六節(jié) SQL過程中的宏語言 78
第六章 統(tǒng)計(jì)描述 79
第一節(jié) 定量資料的統(tǒng)計(jì)描述 79
第二節(jié) 定性資料的統(tǒng)計(jì)描述 83
第七章 t檢驗(yàn) 88
第一節(jié) 單樣本t檢驗(yàn) 88
第二節(jié) 配對樣本t檢驗(yàn) 90
第三節(jié) 兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn) 91
第八章 多個(gè)樣本均數(shù)比較的方差分析 96
第一節(jié) 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的方差分析 96
第二節(jié) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)的方差分析 100
第三節(jié) 交叉設(shè)計(jì)的方差分析 104
第四節(jié) 多因素試驗(yàn)資料的方差分析 105
第五節(jié) 重復(fù)測量資料的方差分析 110
第六節(jié) 協(xié)方差分析 114
第九章 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法 119
第一節(jié) 單樣本資料的符號秩和檢驗(yàn) 119
第二節(jié) 配對設(shè)計(jì)資料的符號秩和檢驗(yàn) 122
第三節(jié) 兩樣本成組設(shè)計(jì)資料的Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 123
第四節(jié) 多樣本成組設(shè)計(jì)資料的Kruskal-Wallis H檢驗(yàn) 127
第五節(jié) 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的Friedman檢驗(yàn) 130
第十章 卡方檢驗(yàn) 132
第一節(jié) 兩個(gè)獨(dú)立樣本率比較的χ2檢驗(yàn) 132
第二節(jié) 配對四格表資料的χ2 檢驗(yàn) 135
第三節(jié) 行×列表資料的χ2 檢驗(yàn) 138
第四節(jié) 多個(gè)樣本率間的多重比較 143
第五節(jié) 頻數(shù)分布擬合優(yōu)度的χ2 檢驗(yàn) 146
第六節(jié) 分層資料的χ2檢驗(yàn) 149
第十一章 雙變量相關(guān)與回歸 152
第一節(jié) 相關(guān)分析 152
第二節(jié) 直線回歸 157
第三節(jié) 曲線擬合 160
第十二章 多重線性回歸 162
第一節(jié) 多重線性回歸概述 162
第二節(jié) 啞變量設(shè)置 164
第三節(jié) 最優(yōu)模型選擇 166
第四節(jié) 回歸診斷 169
第五節(jié) 廣義線性模型 175
第十三章 Logistic回歸 179
第一節(jié) 二分類Logistic回歸 179
第二節(jié) 有序多分類資料的Logistic回歸 184i
第三節(jié) 無序多分類資料的Logistic回歸 186
第四節(jié) 條件Logistic回歸 189
第十四章 生存分析 193
第一節(jié) 生存率的計(jì)算 193
第二節(jié) 生存率比較的Log-rank檢驗(yàn) 197
第三節(jié) Cox回歸模型 199
第十五章 多元統(tǒng)計(jì)分析 206
第一節(jié) 判別分析 206
第二節(jié) 聚類分析 213
第三節(jié) 主成分分析 218
第四節(jié) 因子分析 222
第五節(jié) 典型相關(guān)分析 225
第六節(jié) 中介分析 228
第七節(jié) 結(jié)構(gòu)方程模型 235
第十六章 非獨(dú)立數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)模型 242
第一節(jié) 線性混合效應(yīng)模型 242
第二節(jié) 廣義線性混合效應(yīng)模型 245
第三節(jié) 廣義估計(jì)方程 249
第四節(jié) 軌跡分析 253
第十七章 時(shí)間序列分析 262
第一節(jié) 平穩(wěn)時(shí)間序列ARMA模型 262
第二節(jié) 非季節(jié)性ARIMA模型 267
第三節(jié) 季節(jié)性ARIMA模型 272
第十八章 樣本量估算 278
第一節(jié) 兩總體比較時(shí)樣本量的估計(jì) 278
第二節(jié) 多個(gè)總體比較時(shí)樣本量的估計(jì) 283
第三節(jié) 基于多重線性回歸的樣本量估計(jì) 284
第四節(jié) 基于Logistic回歸的樣本量估計(jì) 285
第十九章 隨機(jī)抽樣與隨機(jī)分組 286
第一節(jié) 隨機(jī)抽樣 286
第二節(jié) 隨機(jī)分組 289
第三節(jié) 傾向評分匹配法 295
第二十章 SAS統(tǒng)計(jì)圖表制作 299
第一節(jié) SAS制表 299
第二節(jié) SAS繪圖 302
第三節(jié) ODS輸出 316
參考文獻(xiàn) 321
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