本書內(nèi)容豐富且新穎， 適用面寬且可操作性強(qiáng)。涉及SAS軟件基礎(chǔ)和五種高級編程技術(shù)、 統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)、 定量與定性資料差異性和預(yù)測性分析。這些內(nèi)容高質(zhì)量、 高效率地解決了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、 統(tǒng)計(jì)表達(dá)與描述、 各種常用統(tǒng)計(jì)分析、 現(xiàn)代回歸分析、 SAS高級編程技術(shù)和SAS實(shí)現(xiàn)及結(jié)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， 介紹了SAS軟件應(yīng)用入門、 SAS語言基礎(chǔ)、 五種SAS高級編程技術(shù)， 介紹了用SAS實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)（包括樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)、 隨機(jī)化和直接生成設(shè)計(jì)類型）； 第3、 4篇共8章， 對各種單因素和多因素設(shè)計(jì)下定量與定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析； 第5、 6篇共16章， 對定量與定性結(jié)果提供了數(shù)十種預(yù)測性分析方法， 包括定量和定性原因變量的判別分析。還有一些配套的輔助資料， 放在華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn上， 便于讀者查詢。
胡良平，軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)教授；任中國現(xiàn)場統(tǒng)計(jì)研究會理事、任中國生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)會副會長、任《中華醫(yī)學(xué)雜志》等10余種雜志編委。
第1篇 SAS軟件及相關(guān)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(jié)構(gòu)
1.1.2 SAS界面簡介
1.1.3 SAS過程與SAS程序
1.1.4 運(yùn)行SAS軟件的兩種常用方式
1.1.5 SAS程序結(jié)構(gòu)
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(shù)據(jù)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(xué)者學(xué)習(xí)SAS的快捷方式
1.2.2 實(shí)際運(yùn)行SAS
1.2.3 從實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)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(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換角度談SAS用法
1.2.6 從資料表達(dá)角度談SAS用法
1.2.7 從統(tǒng)計(jì)分析角度談SAS用法
1.3 本章小結(jié)
第2章 SAS語言基礎(chǔ)介紹
2.1 SAS數(shù)據(jù)步中常用SAS語句
2.1.1 數(shù)據(jù)獲取語句
2.1.2 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)步循環(huán)與控制語句
2.2 SAS過程步中常用SAS語句
2.3 可在SAS程序中任何地方出現(xiàn)的SAS語句——全程語句
2.3.1 全程數(shù)據(jù)存取語句
2.3.2 全程日志控制語句
2.3.3 全程環(huán)境控制語句
2.3.4 全局輸出控制語句
2.3.5 全程程序控制語句
2.4 SAS函數(shù)中的基礎(chǔ)知識
2.4.1 SAS函數(shù)
2.4.2 SAS參數(shù)
2.4.3 函數(shù)值
2.4.4 SAS函數(shù)分類
2.4.5 SAS函數(shù)在使用中的注意事項(xiàng)
2.5 日期時(shí)間函數(shù)
2.5.1 日期時(shí)間函數(shù)簡介
2.5.2 用DATDIF函數(shù)計(jì)算兩個(gè)日期之間的天數(shù)
2.5.3 用YRDIF函數(shù)計(jì)算兩個(gè)日期之間的年數(shù)
2.5.4 用HOUR和MINUTE函數(shù)計(jì)算當(dāng)前時(shí)間
2.5.5 用YEAR、 QTR、 MONTH和DAY函數(shù)計(jì)算當(dāng)前所處的年、 季度、 月份和日期
2.5.6 用HOLIDAY函數(shù)計(jì)算指定年份指定節(jié)日的日期
2.6 截取函數(shù)
2.6.1 截取函數(shù)簡介
2.6.2 用CEIL函數(shù)求*小整數(shù)
2.6.3 用FLOOR函數(shù)求**整數(shù)
2.6.4 用INT函數(shù)取整數(shù)部分
2.6.5 用ROUND函數(shù)按指定的精度取舍入值
2.6.6 用TRUNC函數(shù)求截取數(shù)值
2.7 分位數(shù)函數(shù)
2.7.1 分位數(shù)函數(shù)簡介
2.7.2 用CINV函數(shù)計(jì)算卡方分布曲線下的p分位數(shù)
2.7.3 用FINV函數(shù)計(jì)算F分布曲線下的p分位數(shù)
2.7.4 用PROBIT函數(shù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線下的p分位數(shù)
2.7.5 用TINV函數(shù)計(jì)算t分布曲線下的p分位數(shù)
2.8 數(shù)學(xué)函數(shù)
2.8.1 數(shù)學(xué)函數(shù)簡介
2.8.2 用ABS函數(shù)求**值
2.8.3 用EXP函數(shù)計(jì)算e的x次冪
2.8.4 用LOG函數(shù)計(jì)算以e為底的真數(shù)x的自然對數(shù)值
2.8.5 用LOG10函數(shù)計(jì)算以10為底的真數(shù)x的對數(shù)值
2.8.6 用MOD函數(shù)計(jì)算余數(shù)值
2.8.7 用SQRT函數(shù)計(jì)算平方根
2.8.8 用SQRT函數(shù)、 FNONCT函數(shù)和FINV函數(shù)計(jì)算ψ值
2.8.9 用CNONCT函數(shù)和CINV函數(shù)計(jì)算λ值
2.9 概率函數(shù)
2.9.1 概率函數(shù)簡介
2.9.2 用PROBCHI函數(shù)計(jì)算服從卡方分布的隨機(jī)變量小于x的概率
2.9.3 用PROBF函數(shù)計(jì)算服從F分布的隨機(jī)變量小于x的概率
2.9.4 用PROBNORM函數(shù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布曲線下的面積
2.9.5 用PROBT函數(shù)計(jì)算服從t分布的隨機(jī)變量小于x的概率
2.9.6 用PROBMC函數(shù)計(jì)算q臨界值
2.10 樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)
2.10.1 樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)簡介
2.10.2 用MEAN、 MAX與MIN函數(shù)計(jì)算算術(shù)均值、 **值與*小值
2.10.3 用SUM、 USS與CSS函數(shù)計(jì)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(shù)計(jì)算方差、 標(biāo)準(zhǔn)差、 標(biāo)準(zhǔn)誤與變異系數(shù)
2.10.5 用SKEWNESS和KURTOSIS函數(shù)計(jì)算偏度系數(shù)與峰度系數(shù)
2.10.6 用NMISS函數(shù)計(jì)算缺失值的個(gè)數(shù)
2.11 隨機(jī)數(shù)函數(shù)
2.11.1 隨機(jī)數(shù)函數(shù)簡介
2.11.2 用NORMAL函數(shù)或RANNOR函數(shù)產(chǎn)生正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)
2.11.3 用UNIFORM或RANUNI函數(shù)產(chǎn)生均勻分布的隨機(jī)數(shù)
2.11.4 用RANEXP函數(shù)產(chǎn)生指數(shù)分布的隨機(jī)數(shù)
2.11.5 用RANBIN函數(shù)產(chǎn)生二項(xiàng)分布的隨機(jī)數(shù)
2.11.6 用RANPOI函數(shù)產(chǎn)生泊松分布的隨機(jī)數(shù)
2.12 SAS call子程序
2.12.1 隨機(jī)數(shù)子程序
2.12.2 其他子程序
2.12.3 隨機(jī)數(shù)子程序的運(yùn)用
第3章 SAS高級編程技術(shù)介紹
3.1 SAS ODS介紹
3.1.1 概述
3.1.2 ODS特點(diǎn)和常用輸出目標(biāo)
3.1.3 常用ODS語句
3.1.4 SAS ODS的應(yīng)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(shù)
3.2.4 宏的引用
3.2.5 常用宏語句和系統(tǒng)宏函數(shù)
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(shù)組介紹
3.4.1 概述
3.4.2 Array語法格式
3.4.3 數(shù)組Array定義
3.4.4 數(shù)組Array初始化
3.4.5 數(shù)組引用
3.4.6 有關(guān)數(shù)組的SAS函數(shù)
3.5 SAS/IML介紹
3.5.1 概述
3.5.2 由矩陣標(biāo)識創(chuàng)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(shù)
3.5.6 IML中數(shù)據(jù)集的操作
第2篇 統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)
第4章 統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)核心內(nèi)容介紹
4.1 統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)概述
4.1.1 統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)類型
4.1.2 三類統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)的共性
4.1.3 三類統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)的個(gè)性
4.1.4 試驗(yàn)設(shè)計(jì)要點(diǎn)
4.1.5 臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)要點(diǎn)
4.1.6 調(diào)查設(shè)計(jì)要點(diǎn)
4.2 設(shè)計(jì)類型概述
4.2.1 單因素設(shè)計(jì)
4.2.2 多因素設(shè)計(jì)
4.2.3 重復(fù)測量設(shè)計(jì)
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(yàn)假設(shè)及結(jié)論的正確陳述
4.3.3 合理選擇臨床試驗(yàn)的比較類型
4.4 樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)概述
4.4.1 樣本含量估計(jì)的概念、 意義與作用
4.4.2 檢驗(yàn)效能估計(jì)的概念、 意義與作用
4.5 隨機(jī)化方法概述
4.5.1 隨機(jī)化的概念
4.5.2 隨機(jī)化的意義與作用
4.5.3 隨機(jī)抽樣方法
4.5.4 隨機(jī)分組方法
4.6 本章小節(jié)
第5章 構(gòu)建設(shè)計(jì)類型的SAS實(shí)現(xiàn)
5.1 常用標(biāo)準(zhǔn)多因素設(shè)計(jì)類型的列表格式
5.1.1 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
5.1.2 含一個(gè)協(xié)變量的隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
5.1.3 平衡不完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
5.1.4 拉丁方設(shè)計(jì)
5.1.5 交叉設(shè)計(jì)
5.1.6 無重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素設(shè)計(jì)
5.1.7 嵌套設(shè)計(jì)
5.1.8 裂區(qū)設(shè)計(jì)
5.1.9 析因設(shè)計(jì)
5.1.10 含區(qū)組因素的析因設(shè)計(jì)
5.1.11 正交設(shè)計(jì)
5.1.12 均勻設(shè)計(jì)
5.1.13 重復(fù)測量設(shè)計(jì)
5.2 常用標(biāo)準(zhǔn)多因素設(shè)計(jì)類型的SAS輸出格式
5.2.1 如何用SAS實(shí)現(xiàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
5.2.2 如何用SAS實(shí)現(xiàn)平衡不完全區(qū)組設(shè)計(jì)
5.2.3 如何用SAS實(shí)現(xiàn)拉丁方設(shè)計(jì)
5.2.4 如何用SAS實(shí)現(xiàn)2×2交叉設(shè)計(jì)
5.2.5 如何用SAS實(shí)現(xiàn)3×3交叉設(shè)計(jì)
5.2.6 如何用SAS實(shí)現(xiàn)裂區(qū)設(shè)計(jì)
5.2.7 如何用SAS實(shí)現(xiàn)析因設(shè)計(jì)
5.2.8 如何用SAS實(shí)現(xiàn)含區(qū)組因素的析因設(shè)計(jì)
5.3 本章小結(jié)
第6章 樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)的SAS實(shí)現(xiàn)
6.1 估計(jì)樣本含量與檢驗(yàn)效能的前提條件
6.2 抽樣調(diào)查中樣本含量估計(jì)
6.2.1 估計(jì)總體均值時(shí)如何估計(jì)樣本含量
6.2.2 估計(jì)總體率時(shí)如何估計(jì)樣本含量
6.3 定量資料假設(shè)檢驗(yàn)中樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)
6.3.1 單組、 配對或交叉設(shè)計(jì)定量資料統(tǒng)計(jì)分析時(shí)樣本含量估計(jì)
6.3.2 成組設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)分析時(shí)樣本含量估計(jì)
6.3.3 成組設(shè)計(jì)等效性檢驗(yàn)時(shí)樣本含量估計(jì)
6.3.4 成組設(shè)計(jì)非劣效或優(yōu)效性檢驗(yàn)時(shí)樣本含量估計(jì)
6.3.5 單因素多水平設(shè)計(jì)定量資料方差分析時(shí)樣本含量的估計(jì)
6.3.6 兩因素析因設(shè)計(jì)定量資料方差分析時(shí)樣本含量估計(jì)
6.3.7 簡單直線相關(guān)或回歸分析時(shí)樣本含量的估計(jì)
6.3.8 單組、 配對或交叉設(shè)計(jì)定量資料假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)檢驗(yàn)效能的計(jì)算
6.3.9 成組設(shè)計(jì)均值差異性檢驗(yàn)時(shí)檢驗(yàn)效能的計(jì)算
6.3.10 成組設(shè)計(jì)均值等效性檢驗(yàn)時(shí)檢驗(yàn)效能的計(jì)算
6.3.11 成組設(shè)計(jì)均值非劣效或優(yōu)效性檢驗(yàn)時(shí)檢驗(yàn)效能的計(jì)算
6.3.12 單因素多水平設(shè)計(jì)定量資料的方差分析時(shí)檢驗(yàn)效能的計(jì)算
6.3.13 兩因素析因設(shè)計(jì)定量資料方差分析時(shí)檢驗(yàn)效能的計(jì)算
6.4 定性資料假設(shè)檢驗(yàn)中樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)
6.4.1 單組設(shè)計(jì)率的檢驗(yàn)時(shí)樣本含量的估計(jì)
6.4.2 兩樣本頻率比較時(shí)樣本含量的估計(jì)
6.4.3 多個(gè)樣本頻率比較時(shí)樣本含量的估計(jì)
6.4.4 單因素2水平設(shè)計(jì)定性資料等效性檢驗(yàn)時(shí)檢驗(yàn)效能的估計(jì)
6.4.5 單因素2水平設(shè)計(jì)定性資料非劣效或優(yōu)效性檢驗(yàn)時(shí)檢驗(yàn)效能的估計(jì)
6.4.6 例數(shù)相等的兩組
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