第1章 绪论 1
1.1 引言 1
第1篇 预备知识及基本概念 1
1.2 SAS软件简介 2
第2章 SAS AWS界面简介 5
2.1 引言 5
2.2 SAS AWS窗口的组成 5
2.3 SAS AWS窗口各部分的名称及作用 6
8.1 引言 8
3.2 Globals菜单中Access子菜单的内容及用法 13
第3章 Globals菜单中需要详细介绍的几个子菜单 13
3.1 引言 13
3.3 Globals菜单中Manage子菜单的内容及用法 18
3.4 Globals菜单中Present子菜单的内容及用法 21
3.5 Globals菜单中Options子菜单的内容及用法 24
3.6 Globals菜单中Accessories子菜单的内容 25
4.2 SAS数据文件与SAS数据集 26
第4章 用SAS需了解的几个基本概念 26
4.1 SAS过程与SAS程序 26
4.3 SAS程序的结构 27
4.4 SAS程序的产生办法 28
4.5 SAS程序的运行 29
4.6 SAS数据库与库标记 29
第5章 SAS数据集的种类 31
5.1 按SAS数据集在机器中保留的时间长短分 31
5.2 按SAS数据集名所包括的字数与特性分 31
第6章 创建SAS数据集的具体方法 33
6.1 通过程序编辑窗口(PGM)创建SAS数据集 33
6.2 通过引用某些SAS函数创建新SAS数据集 33
6.3 通过运行某些SAS过程步创建新SAS数据集 33
6.7 通过“分析员应用”模块提供的数据窗创建SAS数据集 34
6.4 通过VIEWTABLE窗口创建SAS数据集 34
6.6 通过SAS/INSIGHT提供的数据窗创建SAS数据集 34
6.5 通过SAS/ASSIST提供的界面创建SAS数据集 34
6.8 通过转换方式创建SAS数据集 35
第7章 帮助信息的查询与功能键的作用 36
7.2 引言 36
7.2 实例 36
7.3 功能键窗口及其用法 36
第2篇 三个常用非编程模块简介 38
第8章 SAS/ASSIST模块的基本结构及功能 38
8.2 SAS/ASSIST模块的基本结构 38
8.3 SAS/ASSIST模块的基本功能 39
8.4 SAS/ASSIST模块中“数据管理”子窗口的概况 40
8.5 SAS/ASSIST模块中“报表生成”子窗口的概况 41
8.6 SAS/ASSIST模块中“绘图”子窗口的概况 42
8.7 SAS/ASSIST模块中“统计分析”子窗口的概况 43
8.8 SAS/ASSIST模块中“计划工具”子窗口的概况 44
8.9 SAS/ASSIST模块中“结果管理”子窗口的概况 45
8.10 SAS/ASSIST模块中“环境设置”子窗口的概况 47
8.11 SAS/ASSIST模块中“任务索引”子窗口的概况 47
第9章 SAS/INSIGHT模块的基本结构及功能 49
9.1 引言 49
9.2 进入SAS/INSIGHT模块的方法 49
9.3 进入SAS/INSIGHT模块后菜单条中的主要内容 50
第10章 SAS/AA模块的基本结构与功能 54
10.1 引言 54
10.2 进入SAS/AA模块的方法 54
10.3 进入SAS/AA模块后菜单条中的主要内容 55
11.2 录入数据与创建SAS数据集 61
11.1 引言 61
第3篇 数据管理与统计描述 61
第11章 数据管理 61
11.3 SAS数据集的编辑和浏览 70
11.4 不同类型数据文件与SAS数据集之间的相互转换 75
11.5 如何定义用户自己的输入与输出格式 82
11.6 如何查询一个指定的SAS数据集 90
11.7 如何将几个SAS数据集进行合并 99
11.8 如何将一个大SAS数据集拆分成几个小SAS数据集 102
11.9 如何比较两个SAS数据集的内容是否完全相同 105
第12章 统计描述 108
12.1 引言 108
12.2 计算常用统计量 109
12.3 编制常用统计表 116
12.4 绘制常用统计图 123
13.1 定量资料假设检验方法误用的原因和弊病 152
13.2 定量资料的结构与设计类型 152
第13章 定量资料假设检验方法合理选用的概念和基础 152
第4篇 定量资料的统计分析 152
13.3 定量资料假设检验方法的分类及其对资料的要求 153
13.4 正确分析定量资料的途径 153
13.5 参数检验法的种类及其理论依据 154
13.6 设计类型与定量资料假设检验方法的匹配 154
第14章 定量资料实验设计类型的辨析 155
14.1 引言 155
14.2 单因素K水平设计 155
14.3 配伍组设计 159
14.4 平衡不完全配伍组设计 161
14.5 拉丁方设计 162
14.6 交叉设计 163
14.7 析因设计 165
14.8 含区组因素的析因设计 168
14.9 正交设计 169
14.10 系统分组(或嵌套)设计 170
14.11 裂区(或分割)设计 171
14.12 重复测量设计 173
14.13 分式析因设计 176
14.14 通过对资料原形的转换去辨析其真正的设计类型 178
第15章 用编程法实现定量资料假设检验 183
15.1 引言 183
15.2 单因素K水平设计资料的统计分析 183
15.3 配伍组设计资料的统计分析 197
15.4 平衡不完全配伍组设计资料的统计分析 201
15.5 拉丁方设计资料的统计分析 203
15.6 交叉设计资料的统计分析 206
15.7 析因设计资料的统计分析 207
15.8 含区组因素的析因设计资料的统计分析 210
15.9 正交设计资料的统计分析 213
15.10 系统分组(或嵌套)设计资料的统计分析 215
15.11 裂区(或分割)设计资料的统计分析 218
15.12 重复测量设计资料的统计分析 222
第16章 用非编程法实现定量资料的假设检验 242
16.1 引言 242
16.2 单因素K水平设计资料的统计分析 242
16.3 配合组设计资料的统计分析 248
16.4 平衡不完全配伍组设计资料的统计分析 249
16.5 析因设计资料的统计分析 250
16.6 系统分组(或嵌套)设计资料的统计分析 253
16.7 裂区(分割)设计资料的统计分析 255
16.8 重复测量设计资料的统计分析 256
第17章 用编程法与非编程法实现多元方差分析 258
17.1 引言 258
17.2 单组设计资料的多元方差分析 258
17.3 配对设计资料的多元方差分析 259
17.4 成组设计资料的多元方差分析 261
17.5 单因素K水平设计(K≥3)资料的多元方差分析 263
17.6 配伍组设计资料的多元方差分析 267
17.7 析因设计资料的多元方差分析 270
第5篇 定性资料的统计分析 275
第18章 定性资料假设检验方法合理选用的概念和基础 275
18.1 定性资料假设检验方法误用的原因和弊病 275
18.2 定性资料的分类与统计分析方法的合理选用 276
第19章 2×2表资料的假设检验 279
19.1 用编程法实现2×2表资料的假设检验 279
19.2 用非编程法实现非配对设计的2×2表资料的假设检验 293
19.3 用非编程法实现配对设计的2×2表资料的假设检验 301
第20章 用编程法与非编程法实现R×C表资料的假设检验 303
20.1 用编程法实现R×C表资料的假设检验 303
20.2 用非编程法实现R×C表资料的假设检验 323
21.2 对三维列联表资料进行压缩的可行性与潜在危险的分析 325
第21章 用编程法实现高维列联表资料的统计分析 325
21.1 高维列联表资料的分类及统计分析方法的合理选用 325
21.3 三维列联表资料的加权x2(或MHx2)检验 330
21.4 高维列联表资料的对数线性模型分析 333
21.5 应变量为二值变量的高维列联表资料的多元Logistic回归分析 336
21.6 自变量为有序变量的logistic回归模型 344
21.7 应变量为有序变量的logistic回归模型 347
21.8 用CATMOD过程实现具有重复测量的定性资料的分析 352
21.9 条件logistic回归模型 355
21.10 利用logistic回归方程正确解释比数比 361
第22章 用非编程法实现高维列联表资料的统计分析 363
22.1 概述 363
22.2 用非编程法实现MHx2检验 363
22.3 用非编程法拟合多元Logistic回归模型 365
23.1 回归分析的任务和种类 371
第23章 回归分析的种类与简单回归分析 371
第6篇 相关、回归和协方差分析 371
23.2 直线回归与相关分析的概念和要点 372
23.3 用编程法实现直线相关与回归分析 377
23.4 用非编程法实现直线相关与回归分析 382
23.5 可直线化资料的曲线拟合 387
第24章 多元线性回归分析和Logistic回归分析 400
24.1 多元线性回归分析的概述 400
24.2 多元线性回归分析的应用 402
24.3 多元Logistic回归分析 407
第25章 一元与多元协方差分析 413
25.1 协方差分析的概述 413
25.2 协方差分析的应用 416
26.1 生存资料的特点 426
26.2 生存时间函数 426
第26章 生存分析的基本概念 426
第7篇 生存分析 426
26.3 生存分析方法的分类 427
第27章 生存资料的非参数统计分析 428
27.1 统计描述与非参数统计分析概述 428
27.2 用编程法实现统计分析 429
27.3 用非编程法实现统计分析 434
28.2 用编程法实现COX模型回归分析 442
28.1 COX模型回归分析概述 442
第28章 COX模型回归分析 442
28.3 用非编程法实现COX模型回归分析 452
第29章 参数模型回归分析 465
29.1 参数模型回归分析概述 465
29.2 参数模型回归分析应用举例 465
第8篇 多元统计分析 470
第30章 主成分分析 470
30.1 主成分分析的概念与数据结构 470
30.2 主成分的表达式与性质 471
30.3 用编程法实现主成分分析 472
30.4 用非编程法实现主成分分析 476
30.5 合成资料的主成分分析 479
第31章 因子分析 483
31.1 基本概念 483
31.2 因子模型 483
31.3 因子分析的基本定理与任务 484
31.4 用编程法实现因子分析 486
第32章 对应分析 491
32.1 对应分析方法的概述 491
32.2 对应分析中的变量变换方法 491
32.3 用编程法实现对应分析 491
第33章 聚类分析 497
33.1 聚类分析方法的概述 497
33.2 用编程法实现变量聚类分析 497
33.3 用编程法实现样品聚类分析 504
33.4 用编程法实现大样本样品聚类分析 509
33.5 用编程法对需作样品聚类分析的资料进行预处理 509
33.6 用SAS/GRAPH模块绘制样品聚类图的SAS程序 511
第34章 判别分析 516
34.1 判别分析方法的概述 516
34.2 定量资料的逐步判别分析(考虑变量筛选) 516
34.3 用编程法实现一般判别分析(不考虑变量筛选) 520
第35章 典型相关分析 528
35.1 典型相关分析方法的概述 528
35.2 用编程法实现典型相关分析 528
35.3 用非编程法实现典型相关分析 532
第9篇 单因素与多因素实验设计 541
第36章 实验设计的基本概念与方法 541
36.1 实验设计的意义、要素、原则和原理 541
36.3 受试对象随机分组 543
36.2 误差及其分类 543
36.4 对照组的几种常见形式和应用场合 549
36.5 组间均衡性的考虑 550
36.6 样本含量的估计 550
第37章 用分析员应用模块估计样本大小 551
37.1 分析员应用模块能估计哪些情形下的样本大小 551
37.2 单组或配对设计情形下实现三种统计目的时样本大小的估计 552
37.3 配对设计情形下实现三种统计目的时样本大小的估计 557
37.4 成组设计情形下定量资料实现三种统计目的时样本大小的估计 557
37.5 单因素K水平设计(K≥3)定量资料均值假设检验时样本大小的估计 562
第38章 多因素实验设计方案的制定 563
38.1 多因素实验设计方案的概念 563
38.2 用ADX产生多因素实验设计方案的入门 563
38.3 用ADX产生二水平分式析因设计 566
38.4 用ADX产生正交数组设计 571
38.5 用ADX产生反应曲面设计 572
38.6 用ADX产生混料设计 583
第10篇 WINDOWS SAS 8.0版介绍 589
第39章 SAS 8.0界面简介 589
39.1 六个常用窗口的界面 589
39.2 六个常用窗口功能简介 591
39.3 与SAS 6.12明显不同的菜单条中的内容简介 591
39.4 与SAS 6.12明显不同的工具栏中的内容简介 594
第40章 SAS 8.0中有哪些新的内容 595
40.1 了解新内容的途径 595
40.2 SAS 8.0中有哪些新的内容 595
40.3 SAS 8.0中新内容的解释 596
40.4 获取有关SAS软件信息的重要网址 596
参考文献 597
附录1 SAS程序说明与统计咨询信息 599
附录2 WINDOWS SAS上机实习指导 601