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内容大纲
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、X2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。
本书可作为高等院校相关专业的参考教材。适合于需要运用SAS实现数据整理和统计分析的各专业医学生、临床医生和科研管理工作者等人群学习和使用。 -
作者介绍
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目录
第一章 SAS概述
第一节 SAS软件简介
第二节 SAS的启动及视窗管理界面
第三节 SAS帮助文档
第二章 SAS程序基础
第一节 SAS程序结构
第二节 SAS编程基础
第三章 SAS数据集的建立
第一节 数据库与数据集
第二节 读取与存储各类外部文件
第四章 SAS数据的整理
第一节 变量的整理
第二节 数据集的整理
第三节 异常值处理
第四节 缺失值处理
第五章 SAS宏语言的使用
第一节 SAS宏语言的概述
第二节 SAS宏变量
第三节 宏函数
第四节 宏程序
第五节 DATA步中的宏语言
第六节 SQL过程中的宏语言
第六章 统计描述
第一节 定量资料的统计描述
第二节 定性资料的统计描述
第七章 t检验
第一节 单样本t检验
第二节 配对样本t检验
第三节 两独立样本t检验
第八章 多个样本均数比较的方差分析
第一节 完全随机设计的方差分析
第二节 随机区组设计的方差分析
第三节 交叉设计的方差分析
第四节 多因素试验资料的方差分析
第五节 重复测量资料的方差分析
第六节 协方差分析
第九章 非参数统计方法
第一节 单样本资料的符号秩和检验
第二节 配对设计资料的符号秩和检验
第三节 两样本成组设计资料的Wilcoxon秩和检验
第四节 多样本成组设计资料的Kruskal-Wallis H检验
第五节 随机区组设计资料的Friedman检验
第十章 卡方检验
第一节 两个独立样本率比较的χ2检验
第二节 配对四格表资料的χ2 检验
第三节 行×列表资料的χ2 检验
第四节 多个样本率间的多重比较
第五节 频数分布拟合优度的χ2 检验
第六节 分层资料的χ2检验
第十一章 双变量相关与回归
第一节 相关分析
第二节 直线回归
第三节 曲线拟合
第十二章 多重线性回归
第一节 多重线性回归概述
第二节 哑变量设置
第三节 最优模型选择
第四节 回归诊断
第五节 广义线性模型
第十三章 Logistic回归
第一节 二分类Logistic回归
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
第四节 条件Logistic回归
第十四章 生存分析
第一节 生存率的计算
第二节 生存率比较的Log-rank检验
第三节 Cox回归模型
第十五章 多元统计分析
第一节 判别分析
第二节 聚类分析
第三节 主成分分析
第四节 因子分析
第五节 典型相关分析
第六节 中介分析
第七节 结构方程模型
第十六章 非独立数据统计模型
第一节 线性混合效应模型
第二节 广义线性混合效应模型
第三节 广义估计方程
第四节 轨迹分析
第十七章 时间序列分析
第一节 平稳时间序列ARMA模型
第二节 非季节性ARIMA模型
第三节 季节性ARIMA模型
第十八章 样本量估算
第一节 两总体比较时样本量的估计
第二节 多个总体比较时样本量的估计
第三节 基于多重线性回归的样本量估计
第四节 基于Logistic回归的样本量估计
第十九章 随机抽样与随机分组
第一节 随机抽样
第二节 随机分组
第三节 倾向评分匹配法
第二十章 SAS统计图表制作
第一节 SAS制表
第二节 SAS绘图
第三节 ODS输出
参考文献
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