面向问题的统计学 1 科研设计与统计基础PDF电子书下载

第1篇 为什么要提出统计思想与强调科研设计 3

第1章 如何掀开统计学这座“迷宫”的顶盖 3

1.1 统计学究竟是什么 3

1.1.1 统计学是定理和公式的代名词吗 3

1.1.2 统计学是计算工具吗 4

1.1.3 统计学是概念和定义吗 4

1.1.4 统计学是化妆品吗 4

1.1.5 统计学是敲门砖吗 5

1.1.6 统计学是一座“迷宫”吗 5

1.1.7 如何正确定义统计学 5

1.1.8 学好统计学的要领是什么 6

1.2 统计学的整体架构是什么 6

1.2.1 统计学整体架构图是什么样的 6

1.2.2 什么是统计思想 7

1.2.3 什么是科研设计 7

1.2.4 什么是统计表达与描述 9

1.2.5 什么是统计分析 9

1.2.6 如何正确解释计算结果 9

1.2.7 如何陈述专业结论 10

1.3 学好和正确使用统计学的技巧是什么 10

1.3.1 如何给自己准确定位 10

1.3.2 正确使用统计学的技巧是什么 10

1.4 合理选择统计学方法的技巧是什么 11

1.4.1 一般原则是什么 11

1.4.2 如何按功能对统计分析方法进行分类和归纳 12

1.4.3 合理选择定量资料统计分析方法的要领是什么 12

1.4.4 人们分析定量资料时常犯的错误是什么 12

1.4.5 合理选择定性资料统计分析方法的要领是什么 12

1.4.6 人们分析定性资料时常犯的错误是什么 13

1.4.7 进行简单线性相关与回归分析的正确步骤是什么 13

1.4.8 人们进行简单线性相关与回归分析时常犯的错误是什么 14

1.4.9 如何把握多因素分析方法的分类与合理选用的要领 14

1.4.10 如何把握多元统计分析方法的分类与合理选用的要领 14

1.5 解决统计计算问题的捷径是什么 15

1.6 实战练习 15

第2章 如何弘扬正确的统计思想 16

2.1 正确的统计思想是什么 16

2.2 统计思维模式包含的“八性”是什么 17

2.2.1 为什么统计学具有系统性特点 17

2.2.2 为什么统计学具有代表性特点 17

2.2.3 为什么统计学具有随机性特点 18

2.2.4 为什么统计学具有均衡性特点 18

2.2.5 为什么统计学具有概括性特点 18

2.2.6 为什么统计学具有延展性特点 19

2.2.7 为什么统计学具有自悖性特点 19

2.2.8 为什么统计学具有相合性特点 20

2.3 统计思维模式包含的“八思维”是什么 21

2.3.1 为什么统计学期望弱化静态思维强化动态思维 21

2.3.2 为什么统计学期望突破正向思维巧用逆向思维 23

2.3.3 为什么统计学期望跳出简单思维步入复杂思维 23

2.3.4 为什么统计学期望活用横向思维发展纵向思维 24

2.4 弘扬正确的统计思想的价值有多大 26

2.4.1 为什么统计学理论研究与实际应用之间有鸿沟 26

2.4.2 为什么两大强势派需要互相取长补短 27

2.4.3 为什么统计思想对所有人都有价值 27

2.5 实战练习 27

第3章 如何活用三型理论 28

3.1 三型理论是什么 28

3.1.1 提出三型理论的背景是什么 28

3.1.2 什么叫表现型 29

3.1.3 什么叫原型 29

3.1.4 什么叫标准型 29

3.2 三型理论可应用于哪些领域 29

3.2.1 三型理论用于典故中 30

3.2.2 三型理论用于疾病诊断中 30

3.2.3 三型理论用于经济学领域中 31

3.2.4 三型理论用于心理学领域中 32

3.2.5 三型理论用于资料表达方面 33

3.2.6 三型理论用于试验设计方面 35

3.2.7 三型理论用于试验设计类型判断方面 37

3.2.8 三型理论用于调查研究资料分析中 39

3.2.9 三型理论用于多因素分析方面 40

3.3 活用三型理论有何实际意义 41

3.4 实战练习 41

第4章 如何抓住科研设计要点 42

4.1 什么是科研设计 42

4.1.1 科研设计的内涵是什么 42

4.1.2 科研设计由哪几部分组成 43

4.1.3 科研设计的作用是什么 43

4.1.4 一个完善的科研设计的标志是什么 43

4.1.5 如何获得完善的科研设计方案 44

4.2 科研设计的正确指导思想是什么 45

4.3 科研设计的错误指导思想是什么 45

4.3.1 为什么有相当多的科研成果经不起时间和实践的检验 45

4.3.2 为什么医生常将临床科研流程倒置 45

4.3.3 为什么很多科研工作者常严重忽视统计研究设计 46

4.3.4 为什么很多科研人员经常忘记自己是一个正常人 46

4.4 科研设计包括哪些主要内容 47

4.5 与专业设计有关的概念和问题有哪些 48

4.5.1 专业设计由哪些部分组成 48

4.5.2 基本常识为何如此重要 48

4.5.3 专业知识的作用有多大 48

4.6 什么是统计研究设计 49

4.6.1 统计研究设计由哪几部分组成 49

4.6.2 什么是试验设计 49

4.6.3 什么是临床试验设计 49

4.6.4 什么是调查设计 50

4.7 三种统计研究设计的共性和个性分别是什么 50

4.7.1 三种统计研究设计的共性是什么 50

4.7.2 三种统计研究设计的个性分别是什么 50

4.8 统计研究设计的要领和精髓是什么 51

4.9 统计研究设计中应注意哪些问题 52

4.10 人们在科研设计中常犯哪些错误 53

4.10.1 为什么有些科研项目缺乏完善科研设计方案 53

4.10.2 在运用设计类型知识方面人们常犯哪些错误 54

4.10.3 人们在把握试验设计三要素方面常犯哪些错误 54

4.10.4 人们在遵守试验设计四原则方面常犯哪些错误 54

4.11 实战练习 55

第5章 如何抓住试验设计要点 56

5.1 试验设计的全部内容是什么 56

5.1.1 什么是试验设计 56

5.1.2 试验设计的目的是什么 57

5.1.3 试验设计的意义是什么 57

5.1.4 试验设计的原理是什么 57

5.1.5 试验设计的核心内容是什么 58

5.2 如何把握三要素 60

5.2.1 如何把握受试对象 60

5.2.2 如何把握影响因素 61

5.2.3 如何把握试验效应 61

5.3 如何把握四原则 62

5.3.1 如何把握随机原则 62

5.3.2 如何把握对照原则 62

5.3.3 如何把握重复原则 63

5.3.4 如何把握均衡原则 63

5.4 如何选择合适的试验设计类型 63

5.4.1 何为试验设计类型 63

5.4.2 选用试验设计类型的指导思想是什么 66

5.5 如何制订试验设计方案 66

5.5.1 选择什么样的动物（或样品）作为受试对象 66

5.5.2 如何确定试验因素及重要非试验因素 67

5.5.3 如何确定观察与测量指标 67

5.5.4 如何用随机方法选取和分配受试对象 67

5.5.5 如何设置合理的对照组 68

5.5.6 为什么要做预试验 68

5.5.7 如何估计样本含量 68

5.5.8 如何提高组间的均衡性 68

5.5.9 如何确定试验设计类型 68

5.5.10 如何制订试验过程中的质量控制措施 68

5.6 实战练习 69

第6章 如何抓住临床试验设计要点 70

6.1 何为临床试验 70

6.1.1 临床试验的目的与意义是什么 70

6.1.2 临床试验的步骤是什么 70

6.1.3 如何给临床试验分期 72

6.1.4 临床试验相关的重要文件和指导原则有哪些 72

6.2 如何考虑伦理道德问题 73

6.3 如何制定合理的纳入与排除标准 73

6.3.1 如何制定统一的诊断标准 74

6.3.2 如何制定统一的纳入标准 74

6.3.3 如何制定统一的排除标准 74

6.3.4 选择研究对象时应注意的其他事项有哪些 74

6.4 如何进行盲法设计 75

6.5 如何确定主要疗效与安全性指标 75

6.6 如何做好随机化分组 76

6.7 如何选择合适的对照 77

6.8 如何确定合适的样本量 77

6.9 如何提高组间的均衡性 78

6.10 如何降低多中心临床试验的中心效应 79

6.11 实战练习 79

第7章 如何抓住调查设计要点 81

7.1 何为调查研究 81

7.2 调查实施过程是什么 81

7.2.1 如何明确调查研究目的和调查指标 82

7.2.2 如何确定调查对象并估计样本含量 82

7.2.3 如何明确调查方法和调查方式 82

7.2.4 如何进行调查表设计 83

7.2.5 如何制订调查组织计划 85

7.2.6 如何进行资料的整理和分析 85

7.3 常用抽样方法有哪些 85

7.4 如何进行调查质量控制 87

7.4.1 如何进行研究各阶段的质量控制 87

7.4.2 如何进行非抽样误差的控制 87

7.5 实战练习 88

第8章 如何快速掌握SAS用法 90

8.1 SAS是一个什么样的统计软件 90

8.2 SAS界面是什么样的 90

8.3 SAS过程与SAS程序之区别是什么 91

8.3.1 什么是SAS过程 91

8.3.2 什么是SAS程序 92

8.3.3 SAS过程与SAS程序区别是什么 92

8.4 SAS程序的结构是什么样的 92

8.5 创建SAS数据集的常用方法有哪些 93

8.5.1 SAS数据集的概念是什么 93

8.5.2 SAS数据集有哪些种类 94

8.5.3 创建SAS数据集有哪些常用方法 95

8.6 运行SAS的方法有哪几种 99

8.6.1 如何用菜单驱动法运行SAS 99

8.6.2 如何用编程法运行SAS 100

8.7 实战练习 101

第9章 如何巧妙实现各种随机化 102

9.1 如何用SAS实现随机抽样 102

9.1.1 如何用SAS实现单纯随机抽样 102

9.1.2 如何用SAS实现分层随机抽样 104

9.1.3 如何用SAS实现系统随机抽样 106

9.2 如何用SAS实现随机分组 107

9.2.1 如何用SAS将受试对象随机分为两组 107

9.2.2 如何用SAS将受试对象随机分为三组 109

9.3 如何实现动态随机化 110

9.4 实战练习 112

第10章 如何设置合理的对照 114

10.1 常用的对照形式有哪些 114

10.1.1 何为自身对照 114

10.1.2 何为空白对照（或正常对照） 114

10.1.3 何为试验对照 115

10.1.4 何为标准对照（或阳性对照） 115

10.1.5 何为相互对照 115

10.1.6 何为历史或中外对照 115

10.2 何为合理的对照 115

10.3 缺乏对照的实例是什么样的 116

10.4 假对照的实例是什么样的 117

10.5 对照不当的实例是什么样的 118

10.6 对照不全的实例是什么样的 118

10.7 对照过剩的实例是什么样的 120

10.8 实战练习 122

第11章 如何估计样本含量 125

11.1 估计样本含量的意义何在 125

11.2 确定样本含量时应具备什么条件 126

11.3 总体均值估计时如何估计样本含量 126

11.3.1 计算公式 126

11.3.2 应用举例 127

11.4 总体率估计时如何估计样本含量 127

11.4.1 当π或P接近0或1时 127

11.4.2 当π或P接近0.5时 128

11.5 单组设计均值与率的检验时如何估计样本含量 129

11.5.1 均值的比较 129

11.5.2 率的比较 130

11.6 配对设计均值与率的检验时如何估计样本含量 131

11.6.1 均值的检验 131

11.6.2 率的检验 131

11.7 成组设计均值与率的差异性检验时如何估计样本含量 133

11.7.1 均值的检验 133

11.7.2 率的检验 135

11.8 成组设计均值与率的等效性检验时如何估计样本含量 137

11.8.1 均值的检验 137

11.8.2 率的检验 140

11.9 成组设计均值与率的非劣效性检验时如何估计样本含量 142

11.9.1 均值的检验 142

11.9.2 率的检验 144

11.10 成组设计均值与率的优效性检验时如何估计样本含量 146

11.10.1 均值的检验 146

11.10.2 率的检验 148

11.11 单因素多水平设计均值与率的检验时如何估计样本含量 150

11.11.1 均值的检验 150

11.11.2 率的检验 152

11.12 实战练习 153

第12章 如何把握均衡原则 156

12.1 均衡原则的概念与作用是什么 156

12.1.1 何为均衡原则 156

12.1.2 均衡原则的作用是什么 157

12.2 提高均衡性的策略是什么 157

12.3 从设计到分析如何做有利于提高均衡性 158

12.4 违反均衡原则的同时会伴随违反其他原则 158

12.5 如何快速看出试验是否违反均衡原则 158

12.6 违反均衡原则的实例是什么样的 158

12.6.1 违反随机和均衡原则的实例 158

12.6.2 违反对照和均衡原则的实例 161

12.6.3 违反随机、对照和均衡原则的实例 162

12.6.4 违反随机、对照、重复和均衡原则的实例 163

12.6.5 统计分析过程中没有考虑均衡原则 163

12.7 实战练习 164

第13章 如何选定试验设计类型并付诸实施 166

13.1 单组设计、配对设计和单因素K水平设计（K≥2） 166

13.1.1 单组设计 166

13.1.2 配对设计 167

13.1.3 单因素K水平设计（K≥2） 168

13.2 有无重复试验的随机区组设计和具有一个重复测量的单因素设计 170

13.2.1 无重复试验的随机区组设计 170

13.2.2 有重复试验的随机区组设计 171

13.2.3 具有一个重复测量的单因素设计 172

13.3 平衡不完全随机区组设计与无重复试验的双因素设计 172

13.3.1 平衡不完全随机区组设计 172

13.3.2 无重复试验的双因素设计 173

13.4 无重复取样（试验）与有重复取样（试验）的拉丁方设计与交叉设计 174

13.4.1 不可拆分的单个体型无重复取样的拉丁方设计 174

13.4.2 可以拆分的单个体型无重复取样的拉丁方设计 175

13.4.3 可以拆分的单个体型有重复取样的拉丁方设计 176

13.4.4 多个体型无重复试验的拉丁方设计 176

13.4.5 多个体型有重复试验的拉丁方设计 176

13.4.6 不可拆分的单个体型无重复取样的2×2交叉设计 177

13.4.7 可以拆分的单个体型有重复取样的2×2交叉设计 177

13.4.8 单个体型有重复试验的2×2交叉设计 177

13.4.9 多个体型有重复试验的2×2交叉设计 178

13.4.10 拉丁方设计与交叉设计的特点 179

13.5 嵌套（系统分组）设计与裂区（分割）设计及重复测量设计 179

13.5.1 嵌套（系统分组）设计 179

13.5.2 裂区（分割）设计 180

13.5.3 重复测量设计 183

13.6 析因设计与含区组因素的析因设计及分式析因设计 187

13.6.1 析因设计 187

13.6.2 含区组因素的析因设计 188

13.6.3 分式析因设计 189

13.7 正交设计与均匀设计及反应曲面设计 191

13.7.1 正交设计 191

13.7.2 均匀设计 196

13.7.3 反应曲面设计 200

13.8 最优设计与混料设计 202

13.8.1 最优设计 202

13.8.2 混料设计 205

13.9 多因素非平衡组合试验 208

13.9.1 多因素试验研究现况概述 208

13.9.2 多因素非平衡组合试验的实例及处置策略 209

13.10 多因素设计类型的辨析 211

13.10.1 辨析多因素设计类型的意义 211

13.10.2 辨析多因素设计类型的技巧 211

13.10.3 改变列表格式突显设计类型 211

13.11 实战练习 216

第14章 如何辨析统计研究设计方面常见错误 220

14.1 如何辨析试验设计方面常见错误 220

14.1.1 何为设置了多余的对照组 220

14.1.2 何为试验设计违反均衡原则 221

14.2 如何辨析临床试验设计方面常见错误 222

14.2.1 何为样本含量过小 222

14.2.2 何为未设置对照组 222

14.2.3 何为试验设计违反均衡原则 223

14.2.4 何为试验设计违反伦理道德 227

14.2.5 何为试验分组方法不合理 228

14.3 如何辨析调查研究设计方面常见错误 228

14.3.1 何为调查对象的代表性差 228

14.3.2 何为调查对象的选取违反随机原则 229

14.4 实战练习 229

第2篇 如何进行统计表达与描述 235

第15章 如何把握统计资料分类及其常见表现形式 235

15.1 四种类型的统计资料分别是什么 235

15.1.1 统计资料应具备哪些特征 235

15.1.2 如何进行统计资料的分类 236

15.2 统计资料常见表现形式是什么 237

15.2.1 何为以数据库形式呈现的统计资料 237

15.2.2 何为以列联表形式呈现的统计资料 238

15.2.3 何为以方差协方差矩阵形式呈现的统计资料 239

15.2.4 何为以相关矩阵形式呈现的统计资料 240

15.2.5 何为以距离矩阵形式呈现的统计资料 240

15.2.6 何为以相似矩阵形式呈现的统计资料 241

15.3 实战练习 241

第16章 如何掌握离散型随机变量的概率分布 244

16.1 何为离散型随机变量 244

16.2 何为二项分布 245

16.2.1 引言 245

16.2.2 定义 245

16.2.3 性质 246

16.3 何为Poisson分布 247

16.3.1 引言 247

16.3.2 定义 248

16.3.3 性质 248

16.4 何为负二项分布 249

16.4.1 引言 249

16.4.2 定义 250

16.4.3 性质 250

16.5 何为几何分布 251

16.5.1 引言 251

16.5.2 定义 252

16.5.3 性质 252

16.6 何为超几何分布 253

16.6.1 引言 253

16.6.2 定义 253

16.6.3 性质 254

16.7 掌握离散型随机变量的概率分布有何用途 255

16.8 实战练习 256

第17章 如何掌握连续型随机变量的概率分布 258

17.1 何为连续型随机变量 258

17.1.1 引言 258

17.1.2 定义 258

17.2 何为正态分布 259

17.2.1 引言 259

17.2.2 定义 259

17.2.3 性质 260

17.3 何为t分布 260

17.3.1 引言 260

17.3.2 定义 261

17.3.3 性质 261

17.4 何为F分布 262

17.4.1 引言 262

17.4.2 定义 262

17.4.3 性质 262

17.5 何为x2分布 264

17.5.1 引言 264

17.5.2 定义 264

17.5.3 性质 264

17.6 何为对数正态分布 265

17.6.1 引言 265

17.6.2 定义 265

17.6.3 性质 265

17.7 何为指数分布 266

17.7.1 引言 266

17.7.2 定义 266

17.7.3 性质 267

17.8 何为威布尔分布 267

17.8.1 引言 267

17.8.2 定义 268

17.8.3 性质 268

17.9 掌握连续型随机变量的概率分布有何用途 269

17.10 实战练习 269

第18章 如何表达与描述统计资料 271

18.1 五种常用平均指标分别是什么 271

18.1.1 何为算术均数 271

18.1.2 何为几何均数 272

18.1.3 何为调和均数 272

18.1.4 何为中位数 273

18.1.5 何为众数 273

18.2 两种能消除极端值影响的平均指标分别是什么 274

18.2.1 何为切尾均数 274

18.2.2 何为Winsor化均数 274

18.3 五种变异指标分别是什么 275

18.3.1 何为方差 275

18.3.2 何为标准差 275

18.3.3 何为极差 276

18.3.4 何为变异系数 276

18.3.5 何为分位数间距 276

18.3.6 何为标准误 276

18.4 三种稳健尺度分别是什么 277

18.5 如何正确使用“？±S”与“？±？”表达定量资料 277

18.6 如何正确使用“M（Q1～Q3）”与“M（QR）”表达定量资料 277

18.7 如何用SAS实现平均指标与变异指标的计算 278

18.8 如何正确使用统计表表达资料 279

18.8.1 一般统计表的要素和模式是什么样的 279

18.8.2 人们编制统计表时最易犯的错误是什么 280

18.8.3 如何编制出有实用价值的频数分布表 280

18.9 如何正确使用统计图表达资料 281

18.9.1 统计图的概况是什么 281

18.9.2 人们绘制统计图时最易犯的错误是什么 281

18.9.3 各种常见统计图的适用场合分别是什么 281

18.10 如何用SAS绘制常用的统计图 283

18.10.1 条图应用实例 283

18.10.2 分段条图应用实例 286

18.10.3 百分条图应用实例 287

18.10.4 构成图应用实例 288

18.10.5 圆图应用实例 289

18.10.6 箱式图或盒须图应用实例 291

18.10.7 直方图应用实例 292

18.10.8 散布图应用实例 293

18.10.9 线图应用实例 295

18.10.10 P－P图、Q-Q图和概率图应用实例 297

18.11 实战练习 298

第19章 如何拟合三种常见频数分布 300

19.1 如何拟合呈单峰对称分布的资料 300

19.2 如何拟合呈单峰正偏态分布的资料 306

19.3 如何拟合呈单峰负偏态分布的资料 308

19.4 实战练习 310

第20章 如何辨析统计表达与描述方面常见错误 312

20.1 如何辨析表达平均水平和离散程度方面常见错误 312

20.1.1 误用正态分布法描述偏态分布资料 312

20.1.2 误用标准误作为变异指标描述定量资料 313

20.2 如何辨析用统计表表达资料方面常见错误 313

20.2.1 表中数据含义不清 313

20.2.2 一张表格中表达多种内容 314

20.2.3 横标目用“组别”笼统概括 316

20.2.4 计算相对数时分母过小 316

20.3 如何辨析用统计图表达数据方面常见错误 317

20.3.1 误用条图表达适合用线图表达的资料 317

20.3.2 误用线图表达不适合用线图表达的资料 318

20.3.3 统计图坐标轴上的刻度值不符合数学原则 319

20.4 实战练习 320

第3篇 如何进行单因素设计定量资料的统计分析 325

第21章 如何把握单因素设计定量资料数据结构与分析方法选择 325

21.1 如何把握单因素设计一元定量资料数据结构与分析方法选择 325

21.1.1 如何把握单组设计一元定量资料数据结构与分析方法选择 325

21.1.2 如何把握配对设计一元定量资料数据结构与分析方法选择 326

21.1.3 如何把握成组设计一元定量资料数据结构与分析方法选择 327

21.1.4 如何把握单因素多水平设计一元定量资料数据结构与分析方法选择 327

21.2 如何把握单因素设计多元定量资料数据结构与分析方法选择 328

21.2.1 如何把握单组设计多元定量资料数据结构与分析方法选择 328

21.2.2 如何把握配对设计多元定量资料数据结构与分析方法选择 329

21.2.3 如何把握成组设计多元定量资料数据结构与分析方法选择 330

21.2.4 如何把握单因素多水平设计多元定量资料数据结构与分析方法选择 330

21.3 实战练习 331

第22章 如何进行单组设计一元定量资料区间估计与差异性检验 334

22.1 与单组设计一元定量资料统计分析有关的问题 334

22.1.1 何为单组设计 334

22.1.2 问题与数据结构是什么样的 334

22.1.3 如何分析数据结构 334

22.1.4 如何合理选择统计分析方法 335

22.2 如何分析单组设计一元定量资料 335

22.2.1 如何用SAS实现单组设计一元定量资料t检验 335

22.2.2 如何用SAS实现单组设计一元定量资料总体均数置信区间估计 337

22.2.3 如何用SAS实现单组设计一元定量资料总体中位数置信区间估计 339

22.2.4 如何用SAS实现单组设计一元定量资料预测值区间和容许值区间估计 341

22.3 单组设计一元定量资料统计分析的原理是什么 342

22.3.1 单组设计一元定量资料差异性检验的原理是什么 342

22.3.2 单组设计一元定量资料置信区间估计的原理是什么 343

22.3.3 单组设计一元定量资料预测值区间估计的原理是什么 344

22.3.4 单组设计一元定量资料容许值区间估计的原理是什么 344

22.4 实战练习 345

第23章 如何进行配对设计一元定量资料区间估计与差异性检验 346

23.1 与配对设计一元定量资料统计分析有关的问题 346

23.1.1 何为配对设计 346

23.1.2 如何根据具体情况选择合适的配对形式 346

23.1.3 问题与数据结构是什么样的 347

23.1.4 如何合理选择统计分析方法 347

23.2 如何分析配对设计一元定量资料 347

23.2.1 如何用SAS实现配对设计一元定量资料t检验 347

23.2.2 如何用SAS实现配对设计一元定量资料符号秩和检验 350

23.2.3 如何用SAS实现配对设计一元定量资料置信区间估计 352

23.3 配对设计一元定量资料统计分析的原理是什么 353

23.3.1 配对设计一元定量资料差异性检验的原理是什么 353

23.3.2 配对设计一元定量资料置信区间估计的原理是什么 353

23.4 实战练习 354

第24章 如何进行成组设计一元定量资料区间估计与差异性检验 356

24.1 与成组设计一元定量资料统计分析有关的问题 356

24.1.1 何为成组设计 356

24.1.2 问题与数据结构是什么样的 356

24.1.3 如何分析数据结构 356

24.1.4 如何合理选择统计分析方法 357

24.2 如何分析成组设计一元定量资料 357

24.2.1 如何用SAS实现成组设计一元定量资料t检验和区间估计 357

24.2.2 如何用SAS实现成组设计一元定量资料近似t检验和区间估计 359

24.2.3 如何用SAS实现成组设计一元定量资料秩和检验 361

24.2.4 如何用SAS实现成组设计一元定量资料协方差分析 362

24.3 成组设计一元定量资料统计分析的原理是什么 365

24.3.1 成组设计一元定量资料差异性检验的原理是什么 365

24.3.2 成组设计一元定量资料置信区间估计的原理是什么 366

24.3.3 成组设计一元定量资料协方差分析的原理是什么 367

24.4 实战练习 367

第25章 如何进行成组设计一元定量资料平均值的三种特殊检验 369

25.1 何为优效性检验以及如何用SAS实现 369

25.1.1 何为优效性检验 369

25.1.2 问题与数据结构是什么样的 369

25.1.3 如何分析数据结构 370

25.1.4 如何合理选择统计分析方法 370

25.1.5 如何用SAS实现优效性检验 370

25.2 何为非劣效性检验以及如何用SAS实现 371

25.2.1 何为非劣效性检验 371

25.2.2 问题与数据结构是什么样的 371

25.2.3 如何分析数据结构 371

25.2.4 如何合理选择统计分析方法 371

25.2.5 如何用SAS实现非劣效性检验 371

25.3 何为等效性检验以及如何用SAS实现 372

25.3.1 何为等效性检验 372

25.3.2 问题与数据结构是什么样的 372

25.3.3 如何分析数据结构 372

25.3.4 如何合理选择统计分析方法 373

25.3.5 如何用SAS实现等效性检验 373

25.4 三种特殊检验的计算原理分别是什么 374

25.4.1 所需的背景信息是什么 374

25.4.2 优效性检验和非劣效性检验与差异性检验中的单侧检验有何区别 374

25.4.3 等效性检验与差异性检验中的双侧检验有何区别 374

25.4.4 优效性检验的计算原理是什么 375

25.4.5 非劣效性检验的计算原理是什么 375

25.4.6 等效性检验的计算原理是什么 376

25.5 实战练习 376

第26章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料方差和协方差分析 379

26.1 与单因素多水平设计一元定量资料参数检验有关的问题 379

26.1.1 何为单因素多水平设计 379

26.1.2 问题与数据结构是什么样的 380

26.1.3 如何分析数据结构 380

26.1.4 如何合理选择统计分析方法 381

26.2 如何分析单因素多水平设计一元定量资料 381

26.2.1 如何用SAS实现单因素多水平设计一元定量资料方差分析 381

26.2.2 如何用SAS实现单因素多水平设计一元定量资料协方差分析 384

26.3 单因素多水平设计一元定量资料统计分析的原理是什么 386

26.3.1 用多次t检验取代方差分析意味着什么 386

26.3.2 单因素多水平设计一元定量资料方差分析的原理是什么 386

26.3.3 单因素多水平设计一元定量资料协方差分析的原理是什么 387

26.4 实战练习 387

第27章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料Kruskal-Wallis秩和检验 389

27.1 与单因素多水平设计一元定量资料秩和检验有关的问题 389

27.1.1 什么条件下需要采用秩和检验取代方差分析 389

27.1.2 问题与数据结构是什么样的 389

27.1.3 如何分析数据结构 390

27.1.4 如何合理选择统计分析方法 390

27.2 如何用SAS实现Kruskal-Wallis秩和检验 390

27.2.1 实现Kruskal－Wallis秩和检验的SAS程序是什么样的 390

27.2.2 如何解释Kruskal－Wallis秩和检验的SAS输出结果 391

27.3 Kruskal-Wallis秩和检验计算原理是什么 394

27.4 实战练习 394

第28章 如何进行单因素设计一元定量生存资料差异性检验 397

28.1 与单因素设计一元定量生存资料统计分析有关的问题 397

28.1.1 生存资料有何特点 397

28.1.2 问题与数据结构是什么样的 398

28.1.3 如何分析数据结构 398

28.1.4 如何合理选择统计分析方法 398

28.2 如何用SAS实现单因素设计一元定量生存资料的差异性检验 398

28.2.1 所需要的SAS程序是什么样的 398

28.2.2 如何解释SAS输出结果 399

28.3 单因素设计一元定量生存资料差异性检验的计算原理是什么 404

28.3.1 生存概率与生存率的区别是什么 404

28.3.2 一元定量生存资料非参数分析计算原理是什么 404

28.4 实战练习 406

第29章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料平均值之间多重比较 407

29.1 多重比较方法有多少种 407

29.2 如何用SAS实现两两比较 408

29.2.1 如何用SAS实现单因素多水平设计多个均值间一般两两比较 408

29.2.2 如何用SAS实现单因素多水平设计多个均值间多级检验 411

29.2.3 如何用SAS实现单因素多水平设计多个处理均值与一个对照均值间Dunnett's t检验 412

29.3 两两比较方法的计算原理是什么 414

29.3.1 一般两两比较方法的计算原理是什么 415

29.3.2 多级检验方法的计算原理是什么 417

29.3.3 Dunnett's t检验法的计算原理是什么 418

29.3.4 常被人们选用的两两比较方法分别是什么 419

29.4 实战练习 419

第30章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料平均秩之间的两两比较 421

30.1 与单因素多水平设计一元定量资料统计分析有关的问题 421

30.1.1 何时需要在Kruskal-Wallis秩和检验之后进行平均秩之间的两两比较 421

30.1.2 问题与数据结构是什么样的 421

30.1.3 如何分析数据结构 422

30.1.4 如何合理选择统计分析方法 422

30.2 如何用SAS实现多个平均秩间的两两比较 422

30.2.1 如何分多步来分析单因素3水平设计一元定量资料 422

30.2.2 如何检查单因素3水平设计一元定量资料是否满足参数检验前提条件 422

30.2.3 如何用SAS实现单因素3水平设计一元定量资料秩和检验 424

30.2.4 如何用SAS实现单因素3水平设计一元定量资料多个平均秩间两两比较 425

30.2.5 如何用SAS实现单因素3水平设计一元定量资料非参数检验的全过程 426

30.3 多个平均秩间两两比较的计算原理是什么 430

30.4 实战练习 430

第31章 如何辨析定量资料统计分析方面常见错误 433

31.1 误将定性资料当做定量资料 433

31.2 忽视参数检验的前提条件 435

31.3 将配对设计与成组设计混为一谈 437

31.4 误用单因素分析方法处理多因素设计定量资料 438

31.5 实战练习 440

第4篇 如何进行单因素设计定性资料统计分析 445

第32章 如何把握单因素设计定性资料数据结构与分析方法选择 445

32.1 如何把握单因素两水平设计定性资料的数据结构与分析方法选择 445

32.1.1 何为来自横断面研究的单因素两水平设计定性资料 445

32.1.2 何为来自队列研究的单因素两水平设计定性资料 447

32.1.3 何为来自病例对照研究的单因素两水平设计定性资料 448

32.2 如何把握单因素多水平设计定性资料的数据结构与分析方法选择 449

32.2.1 何为原因变量为多值名义变量且结果变量为二值变量的定性资料 449

32.2.2 何为原因变量为多值名义变量且结果变量为多值名义变量的定性资料 449

32.2.3 何为原因变量为多值名义变量且结果变量为多值有序变量的定性资料 450

32.2.4 何为原因变量为多值有序变量且结果变量为二值变量的定性资料 450

32.2.5 何为原因变量为多值有序变量且结果变量为多值名义变量的定性资料 451

32.2.6 何为原因变量为多值有序变量且结果变量为多值有序变量的定性资料 451

32.3 如何把握配对设计定性资料的数据结构与分析方法选择 452

32.3.1 何为二分类配对设计定性资料 452

32.3.2 何为多分类配对设计定性资料 454

32.4 实战练习 455

第33章 如何进行单组设计定性资料区间估计与差异性检验 458

33.1 与单组设计定性资料统计分析有关的问题 458

33.1.1 何为单组设计定性资料 458

33.1.2 问题与数据结构是什么样的 458

33.1.3 如何分析数据结构 458

33.1.4 如何合理选择统计分析方法 459

33.2 如何用SAS实现单组设计定性资料区间估计与假设检验 459

33.2.1 如何用SAS实现频数资料的区间估计 459

33.2.2 如何用SAS实现数据库结构资料的区间估计 460

33.2.3 如何用SAS实现不同置信水平的区间估计和假设检验 461

33.2.4 如何用SAS实现单组设计定性资料的一般假设检验 463

33.2.5 如何用SAS实现单组设计定性资料的精确假设检验 463

33.3 单组设计定性资料区间估计与假设检验计算原理是什么 464

33.3.1 置信区间的概念及计算原理是什么 464

33.3.2 置信区间与假设检验的关系是什么 466

33.3.3 单组设计定性资料假设检验的原理是什么 466

33.4 实战练习 467

第34章 如何进行配对设计定性资料区间估计与假设检验 469

34.1 与配对设计定性资料统计分析有关的问题 469

34.1.1 何为配对设计定性资料 469

34.1.2 如何分析数据结构 470

34.1.3 如何合理选择统计分析方法 470

34.2 如何用SAS实现配对设计定性资料区间估计与假设检验 470

34.2.1 如何用SAS实现配对设计定性资料假设检验 470

34.2.2 如何用SAS实现配对设计定性资料区间估计 471

34.2.3 如何用SAS实现配对设计定性资料一致性检验 472

34.2.4 如何用SAS实现配对设计定性资料差异性检验与一致性检验 473

34.2.5 如何用SAS实现配对设计定性资料总体率的区间估计 474

34.2.6 如何用SAS对方表定性资料进行对称性检验与加权Kappa检验 475

34.3 配对设计定性资料统计分析的计算原理是什么 477

34.3.1 配对设计2×2表资料的表达形式是什么样的 477

34.3.2 配对设计2×2表资料差异性检验计算原理是什么 477

34.3.3 配对设计2×2表资料两个率之差的置信区间估计计算原理是什么 477

34.3.4 配对设计2×2表资料的一致性检验计算原理是什么 478

34.3.5 配对设计扩大形式方表资料的一致性检验计算原理是什么 478

34.3.6 配对设计扩大形式方表资料的加权Kappa检验计算原理是什么 479

34.3.7 配对设计扩大形式方表资料的对称性检验计算原理是什么 480

34.3.8 选用简单Kappa检验与加权Kappa检验的理由是什么 480

34.4 实战练习 481

第35章 如何进行成组设计定性资料区间估计与假设检验 483

35.1 与成组设计定性资料统计分析有关的问题 483

35.1.1 何为来自横断面研究设计2×2表资料 483

35.1.2 何为来自队列研究设计2×2表资料 484

35.1.3 何为来自病例对照研究设计2×2表资料 484

35.1.4 何为结果变量为多值名义变量的2×C表资料 485

35.1.5 何为结果变量为一般多值有序变量的2×C表资料 485

35.1.6 何为结果变量为数值型多值有序变量的2×C表资料 486

35.2 如何用SAS实现各种成组设计定性资料的统计分析 486

35.2.1 如何用SAS实现横断面研究设计2×2表资料的区间估计与假设检验 486

35.2.2 如何用SAS分析来自队列研究设计2×2表资料 488

35.2.3 如何用SAS分析来自病例对照研究设计2×2表资料 489

35.2.4 如何用SAS分析结果变量为多值名义变量的2×C表资料 491

35.2.5 如何用SAS分析结果变量为一般多值有序变量的2×C表资料 492

35.2.6 如何用SAS分析结果变量为数值型多值有序变量的2×C表资料 493

35.3 分析各种成组设计定性资料的计算原理是什么 495

35.3.1 横断面研究设计的2×2表资料计算原理是什么 495

35.3.2 队列研究设计的2×2表资料计算原理是什么 496

35.3.3 病例对照研究设计的2×2表资料计算原理是什么 496

35.3.4 2×C列联表资料线性趋势检验计算原理是什么 497

35.3.5 队列研究与病例对照研究是否仅适合用四格表资料来反映 499

35.3.6 为什么说队列研究比病例对照研究所得结论更可信 499

35.4 实战练习 499

第36章 如何进行成组设计定性资料率或比的三种特殊检验 501

36.1 如何进行优效性检验 501

36.1.1 何为优效性检验 501

36.1.2 问题与数据结构是什么样的 501

36.1.3 如何用SAS实现优效性检验 502

36.2 如何进行非劣效性检验 503

36.2.1 何为非劣效性检验 503

36.2.2 问题与数据是什么样的 503

36.2.3 如何用SAS实现非劣效性检验 504

36.3 等效性检验 505

36.3.1 何为等效性检验 505

36.3.2 问题与数据结构是什么样的 505

36.3.3 如何用SAS实现等效性检验 505

36.4 三种特殊检验计算原理分别是什么 507

36.4.1 数据结构与常用符号是什么样的 507

36.4.2 优效性检验（率之差）的计算原理是什么 507

36.4.3 优效性检验（率之比）的计算原理是什么 508

36.4.4 非劣效性检验（率之差）的计算原理是什么 508

36.4.5 非劣效性检验（率之比）的计算原理是什么 509

36.4.6 等效性检验（率之差）的计算原理是什么 509

36.4.7 等效性检验（率之比）的计算原理是什么 509

36.5 实战练习 510

第37章 如何进行单因素多水平设计定性资料统计分析 513

37.1 与单因素多水平设计定性资料统计分析有关的问题 513

37.1.1 如何处置双向无序的R×C列联表资料 513

37.1.2 如何处置结果变量为有序的R×C列联表资料 514

37.1.3 如何处置双向有序且属性不同的R×C列联表资料 514

37.1.4 如何处置原因变量为R值名义变量的R×2列联表资料 515

37.1.5 如何处置原因变量为R值有序变量的R×2列联表资料 515

37.2 如何用SAS分析单因素多水平设计定性资料 516

37.2.1 如何用SAS实现双向无序的R×C列联表资料的独立性检验 516

37.2.2 如何用SAS实现结果变量为有序的R×C列联表资料的秩和检验 517

37.2.3 如何用SAS实现双向有序且属性不同的R×C列联表资料的秩相关分析 518

37.2.4 如何用SAS实现原因变量为R值名义变量的R×2列联表资料的独立性检验 519

37.2.5 如何用SAS实现原因变量为R值有序变量的R×2列联表资料的线性趋势检验 520

37.3 分析单因素多水平设计定性资料的计算原理是什么 521

37.3.1 分析双向无序的R×C列联表资料的计算原理是什么 521

37.3.2 分析结果变量有序的单向有序R×C列联表资料的计算原理是什么 522

37.3.3 分析双向有序且属性不同的R×C列联表资料的计算原理是什么 522

37.3.4 分析原因变量有序的R×2列联表资料的计算原理是什么 524

37.4 实战练习 525

第38章 如何辨析定性资料统计分析方面常见错误 527

38.1 忽视x2检验的前提条件将意味着什么 527

38.2 忽视结果变量的有序性将意味着什么 529

38.3 误用x2检验回答相关性问题将意味着什么 531

38.4 将高维列联表资料简单拆分成几个二维列联表来分析将意味着什么 533

38.5 实战练习 536

第5篇 如何进行单组设计二元定量资料相关与回归分析 543

第39章 如何把握单组设计二元定量资料数据结构与分析方法选择 543

39.1 近似呈双变量正态分布的单组设计二元定量资料是什么样的 543

39.1.1 以二维频数分布表形式呈现二元定量资料有何作用 543

39.1.2 何为以数据库形式直接呈现二元定量资料 545

39.2 偏离双变量正态分布单组设计二元定量资料是什么样的 545

39.2.1 一个或两个定量变量属于定性变量的资料是什么样的 545

39.2.2 两个定量变量在其取值范围内的数据分布很不均匀应如何处置 546

39.3 实战练习 547

第40章 如何合理进行三种简单相关分析 549

40.1 与简单相关分析有关的问题 549

40.1.1 何为单组设计二元定量资料 549

40.1.2 选择具体的相关分析方法的依据是什么 549

40.1.3 问题与数据结构是什么样的 550

40.1.4 如何分析数据结构 550

40.1.5 如何合理选择统计分析方法 551

40.2 如何用SAS实现三种相关分析 551

40.2.1 如何用SAS实现Pearson相关分析 551

40.2.2 如何用SAS实现Spearman秩相关分析 554

40.2.3 如何用SAS实现Kendall秩相关分析 558

40.3 三种相关分析的计算原理是什么 559

40.3.1 Pearson相关分析计算原理是什么 559

40.3.2 Spearman秩相关分析计算原理是什么 560

40.3.3 Kendall秩相关分析计算原理是什么 561

40.4 实战练习 562

第41章 如何用直线回归方程描述两定量变量间依赖关系 564

41.1 与简单线性回归分析有关的问题 564

41.1.1 问题与数据结构是什么样的 564

41.1.2 如何分析数据结构 565

41.1.3 如何合理选择统计分析方法 565

41.2 如何用SAS实现简单线性回归分析 565

41.2.1 如何用SAS实现最简洁的直线回归分析 565

41.2.2 如何用SAS实现全面的直线回归分析 567

41.2.3 如何巧妙地将直线回归分析用于配对设计定量资料以实现一致性评价 569

41.3 简单线性回归分析计算原理和作用是什么 571

41.3.1 简单线性回归分析的计算原理是什么 571

41.3.2 简单线性回归分析的作用是什么 575

41.4 实战练习 575

第42章 如何用加权直线回归方程描述量效关系 577

42.1 与研究量效关系有关的问题 577

42.1.1 何为研究量效关系中的简单数据结构 577

42.1.2 何为研究量效关系中的较复杂数据结构 578

42.2 如何用SAS实现量效关系分析 579

42.2.1 如何用SAS中加权回归分析方法研究量效关系 579

42.2.2 如何用SAS同时计算多个药物所对应的各自半数效量 581

42.2.3 如何用SAS实现多个半数效量间的两两比较 584

42.3 与加权直线回归分析有关的概念与计算原理是什么 586

42.3.1 概率单位的概念 586

42.3.2 何为半数效量 586

42.3.3 何为概率单位法（或Bliss法） 586

42.4 实战练习 587

第43章 如何进行有重复试验的回归分析 588

43.1 与重复试验回归分析有关的问题 588

43.1.1 问题与数据结构是什么样的 588

43.1.2 如何分析数据结构 589

43.1.3 如何合理选择统计分析方法 589

43.2 如何用SAS实现有重复试验回归分析 589

43.2.1 如何用SAS实现小样本有重复试验回归分析 589

43.2.2 如何用SAS实现大样本有重复试验回归分析 591

43.3 有重复试验回归分析计算原理是什么 593

43.3.1 如何建立直线回归方程 593

43.3.2 如何检验直线回归方程拟合效果 593

43.4 实战练习 595

第44章 如何通过直线化实现两变量曲线回归分析 598

44.1 与可直线化曲线回归分析有关的问题 598

44.1.1 问题与数据结构是什么样的 598

44.1.2 如何分析数据结构 599

44.1.3 如何合理选择统计分析方法 599

44.2 如何用SAS实现曲线拟合 599

44.2.1 何为曲线直线化法 599

44.2.2 如何尝试用3种曲线回归方程拟合问题44－1中的资料 599

44.2.3 如何比较用3种曲线回归方程拟合问题44－1中资料的拟合效果 601

44.2.4 如何尝试用指数曲线回归方程拟合问题44－2中的资料 603

44.2.5 如何尝试用logistic曲线回归方程拟合问题44-3中的资料 604

44.3 用曲线直线化法拟合曲线回归方程的计算原理是什么 606

44.3.1 基本步骤有哪些 606

44.3.2 可直线化的常见曲线类型有哪些 606

44.3.3 可采取的变量变换方法有哪些 608

44.3.4 如何检验拟合优度 609

44.3.5 如何进行残差分析 609

44.3.6 相关指数及其作用是什么 610

44.4 实战练习 610

第45章 如何直接实现两变量曲线回归分析 612

45.1 与复杂曲线回归分析有关的问题 612

45.1.1 问题与数据结构是什么样的 612

45.1.2 如何分析数据结构 613

45.1.3 如何合理选择统计分析方法 613

45.2 如何用SAS实现复杂曲线拟合 614

45.2.1 如何拟合二项式曲线——对问题45－1的解析 614

45.2.2 如何拟合Gompertz曲线——对问题45－2的解析 616

45.2.3 如何拟合二项型指数曲线——对问题45－3的解析 619

45.2.4 如何拟合三项型指数曲线——对问题45－4的解析 625

45.3 复杂曲线拟合的计算原理是什么 631

45.3.1 多项式曲线回归分析基本原理是什么 631

45.3.2 Gompertz曲线回归分析基本原理是什么 632

45.3.3 多项型指数曲线回归分析基本原理是什么 633

45.4 实战练习 637

第46章 如何辨析相关与回归分析方面常见错误 639

46.1 如何辨析简单相关分析方面常见错误 639

46.1.1 关联性分析中滥用Pearson列联系数意味着什么 639

46.1.2 误用Pearson列联系数代替Spearman秩相关系数意味着什么 640

46.1.3 将不同质的对象放在一起进行相关性分析意味着什么 641

46.1.4 仅根据散点图即下结论意味着什么 641

46.2 如何辨析回归分析方面常见错误 642

46.2.1 误用简单回归分析代替多重回归分析意味着什么 642

46.2.2 误用直线回归代替曲线回归意味着什么 643

46.3 实战练习 644

第6篇 SAS语言基础与高级编程技术 651

第47章 如何学习和使用数据步中最常用的语句 651

47.1 如何使用DATA语句与CARDS语句 651

47.1.1 DATA语句有哪些写法 651

47.1.2 CARDS语句有何作用 653

47.2 如何使用DO语句与END语句 654

47.2.1 DO语句有哪些组合形式 654

47.2.2 END语句 656

47.3 如何使用FILE语句与INFILE语句 657

47.3.1 FILE语句的功能与用法是什么 657

47.3.2 INFILE语句的功能与用法是什么 659

47.4 如何使用FORMAT语句与INFORMAT语句 660

47.4.1 FORMAT语句的功能与用法是什么 660

47.4.2 INFORMAT语句的功能与用法是什么 660

47.5 如何使用IF语句与WHERE语句 661

47.5.1 IF语句有哪些组合形式 661

47.5.2 WHERE语句的功能与用法是什么 662

47.6 如何使用INPUT语句、OUTPUT语句与PUT语句 663

47.6.1 INPUT语句有哪些书写形式 663

47.6.2 OUTPUT语句的功能与用法是什么 665

47.6.3 PUT语句的功能与用法是什么 666

47.7 如何使用LABEL语句与LENGTH语句 667

47.7.1 LABLE语句的功能与用法是什么 667

47.7.2 LENGTH语句的功能与用法是什么 668

47.8 如何使用MERGE语句与SET语句 668

47.8.1 MERGE语句的功能与用法是什么 668

47.8.2 SET语句的功能与用法是什么 670

47.8.3 MERGE语句与SET语句的异同点是什么 671

47.9 如何使用RUN语句与QUIT语句 672

47.9.1 RUN语句的功能与用法是什么 672

47.9.2 QUIT语句的功能与用法是什么 673

47.9.3 RUN语句与QUIT语句的异同点是什么 673

47.10 实战练习 673

第48章 如何学习和使用全程通用语句中最常用的语句 676

48.1 注释语句的功能与用法是什么 676

48.2 FILENAME语句的功能与用法是什么 677

48.3 如何使用FOOTNOTE语句与TITLE语句 679

48.3.1 FOOTNOTE语句的功能与用法是什么 679

48.3.2 TITLE语句的功能与用法是什么 679

48.4 LIBNAME语句的功能与用法是什么 680

48.5 OPTIONS语句的功能与用法是什么 682

48.6 实战练习 683

第49章 如何学习和使用常用SAS函数 685

49.1 如何使用算术函数 685

49.1.1 常用算术函数有哪些 685

49.1.2 如何在SAS程序中调用算术函数 685

49.2 如何使用截取函数 687

49.2.1 常用截取函数有哪些 687

49.2.2 如何在SAS程序中调用截取函数 687

49.3 如何使用数学函数 688

49.3.1 常用数学函数有哪些 688

49.3.2 如何在SAS程序中调用数学函数 688

49.4 如何使用概率函数 689

49.4.1 常用概率函数有哪些 689

49.4.2 如何在SAS程序中调用概率函数 690

49.5 如何使用分位数函数 691

49.5.1 常用分位数函数有哪些 691

49.5.2 如何在SAS程序中调用分位数函数 692

49.6 如何使用样本统计量函数 693

49.6.1 常用样本统计量函数有哪些 693

49.6.2 如何在SAS程序中调用样本统计量函数 693

49.7 实战练习 694

第50章 如何学习和使用SAS宏 695

50.1 SAS宏是什么 695

50.1.1 为何从一个简单SAS程序讲起 695

50.1.2 宏变量的定义与作用是什么 696

50.2 如何定义与使用宏／宏函数 698

50.2.1 什么是函数 698

50.2.2 什么是系统定义的宏函数 698

50.2.3 什么是用户定义宏（函数） 701

50.2.4 什么是带宏参数的宏（函数） 702

50.2.5 什么是带显示宏参数的宏（函数） 702

50.3 如何使用宏语句 703

50.3.1 宏语句有哪些 703

50.3.2 重要的宏语句有哪些 704

50.3.3 宏与其他程序步的接口有哪些 705

50.4 实战练习 707

第51章 如何学习和使用SAS SQL 708

51.1 SQL语言与SAS的SQL过程的联系与区别是什么 708

51.2 如何使用几个重点SQL语句 709

51.2.1 SQL语句有哪些 709

51.2.2 如何使用create table语句 710

51.2.3 如何使用insert语句 710

51.2.4 如何使用select语句 711

51.2.5 如何使用delete语句 712

51.2.6 如何使用update语句 712

51.2.7 如何使用alter table语句 713

51.3 实战练习 713

第52章 如何学习和使用SAS ODS 714

52.1 SAS ODS的功能与作用是什么 714

52.1.1 什么是ODS 714

52.1.2 SAS为什么引入ODS 714

52.1.3 SAS怎样使用ODS 715

52.2 SAS ODS有哪些种类 715

52.2.1 哪些属于游离于data步和proc步之外的ods控制语句 715

52.2.2 哪些是可在data步中使用的ODS语句 716

52.2.3 ODS的两个专用proc步是什么 716

52.3 如何使用重要ODS语句 716

52.3.1 ODS语句概况是什么 716

52.3.2 如何使用ods listing和ods result语句 717

52.3.3 如何使用ods output语句 719

52.3.4 如何使用ODS的第三方格式输出语句 721

52.3.5 如何在data步中使用ODS语句 722

52.4 实战练习 723

第53章 如何学习和使用SAS数组 724

53.1 SAS数组的概况 724

53.1.1 什么是数组 724

53.1.2 SAS为什么淡化了数组 724

53.1.3 在什么情况下需要使用SAS数组 725

53.2 SAS数组的语法结构是什么 725

53.2.1 什么是SAS数组 725

53.2.2 如何声明SAS数组 726

53.2.3 SAS数组有哪些种类 727

53.3 实战练习 730

第54章 如何学习和使用SAS/IML 731

54.1 SAS/IML的内容与功能 731

54.1.1 SAS/IML概况 731

54.1.2 IML过程的语法结构是什么 733

54.2 如何使用IML过程中的函数、模块和语句 741

54.2.1 如何使用IML过程中的函数和子程序 741

54.2.2 如何使用IML过程中的模块 743

54.2.3 如何使用IML过程中的语句 744

54.3 实战练习 744

附录 胡良平统计学专著及配套软件简介 746