第1章 问卷设计要领 1
1.1 问卷中问题与答案的构思技巧 1
1.2 问卷设计中最常见的错误 4
1.3 量表法的重要性及用法 6
习题1 7
第2章 SAS系统的主要功能 9
2.1 SAS主要的过程命令 9
2.2 SAS的数据挖掘命令 10
2.2.1 SAS最简单的程序例子 10
2.2.2 SAS程序中的指令 13
2.2.3 SAS数据的计算机编码 14
2.2.4 SAS的编程工具 16
习题2 18
第3章 SAS的数据输入与数据挖掘 19
3.1 定义SAS数据 19
3.2 定义自由格式的SAS数据 20
3.3 定义固定格式的SAS数据 21
3.4 定义一行几个个案的数据 23
3.5 SAS数据的读取、显示及缺失值的输入法 23
3.5.1 用CARDS命令读取数据 23
3.5.2 用LIST命令显示数据 24
3.5.3 缺失值的输入 24
3.6 SAS如何调用外部数据文件 24
3.7 有条件的数据运算 25
3.8 有条件的数据删除 26
3.9 GO TO语句 27
3.10 定义变量标签 27
3.11 定义数值标签 28
3.12 求和前预置变量值 29
3.13 创建新变量及函数求和 29
3.13.1 变量值求和 29
3.13.2 用SUM函数对缺失值累加 33
3.14 重新编码数据 34
3.15 本章知识摘要 36
习题3 37
第4章 用对话框进行简单的统计 39
4.1 用ASSIST窗口进行数据输入与管理 39
4.2 ASSIST窗口的功能 41
4.2.1 TUTORIAL命令 42
4.2.2 DATA MGMT菜单 43
4.2.3 REPORT WRITING命令 44
4.2.4 GRAPHICS命令 45
4.3 用LAB窗口统计数据 46
4.3.1 LAB窗口的功能 46
4.3.2 用“向导式数据分析”中的LAB统计数据 47
4.3.3 用LAB新建SAS数据集的弊端 50
4.4 在Work工作区中输入小型数据 51
4.5 在Work工作区中外调一个SAS数据集 52
习题4 52
第5章 SAS最基本的统计概念 53
5.1 总体与样本的区别 53
5.2 参数与统计量的区别 53
5.3 正态分布的重要特征 54
5.4 用经验规则概括数据 55
5.5 正态分布的假设检验 55
5.5.1 检验正态分布的重要统计量 56
5.5.2 检验正态分布的图示 58
5.6 显著性水平与α理论值的关系 61
习题5 62
第6章 用两种绘图法所产生图形的鲜明对照 63
6.1 条形图的生成与对比 63
6.2 饼图的生成与对比 69
6.3 等高线图的产生与对比 70
6.4 空间立体图形的产生与对比 74
习题6 76
第7章 描述统计一：频数统计 78
7.1 用过程命令FREQ统计频数 78
7.2 用对话框命令“分析家”统计频数 79
7.3 用TABLES过程命令加权数据 82
7.4 过程UNIVARITE与FREQ产生的频率表对比 86
习题7 90
第8章 描述统计二：双变量的交叉汇总和相关测量 91
8.1 用“分析家”对话框对两个变量交叉汇总 91
8.2 用编程法对双变量交叉汇总 98
8.3 有控制变量的交叉汇总及结合测量 99
8.4 交叉汇总表的单元内容 103
8.5 双变量相关分析 103
习题8 104
第9章 描述统计三：用MEANS过程比较均值 105
9.1 用“分析家”对话框命令比较均值 105
9.2 用PROC MEANS过程编程比较均值 109
习题9 112
第10章 T检验与非参数检验 113
10.1 概括描述两组独立样本 113
10.2 两组独立样本T检验的假设检验 116
10.2.1 两组独立样本T检验的对话框法 116
10.2.2 两组独立样本T检验的程序法 120
10.3 两组独立样本的Wilcoxon非参数检验 121
10.4 对两组配对样本的描述统计 124
10.5 配对差值的T检验 125
10.6 用Wilcoxon过程做配对差值的非参数检验 127
10.7 两个均值比较的归纳 128
习题10 129
第11章 市场品牌的调查分析 131
11.1 品牌的分类 131
11.2 精品购物的问卷设计 131
11.3 正交设计 132
11.4 结合分析的方法 134
11.5 结合分析的结果 135
11.6 市场预测法 137
习题11 138
第12章 变量的线性相关测量 139
12.1 变量的类型 139
12.2 “比例-比例”型变量的相关测量 140
12.3 “二分-区间”型变量的相关测量 144
12.4 “次序-次序”型变量的相关测量 144
12.5 “次序-比率”型变量的相关测量 149
12.6 “次序-次序”型变量的相关测量 152
12.7 “标称-标称”型变量的相关测量 154
12.8 Cronbach的Alpha系数与Spearman相关系数 155
12.9 用PROC CORR过程编程计算相关系数 156
习题12 160
第13章 线性回归与非线性回归 162
13.1 一元线性回归 162
13.1.1 一元线性回归的数据与程序 163
13.1.2 一元线性回归的结果分析 163
13.1.3 一元线性回归方程 168
13.2 多元线性回归 168
13.2.1 多元线性回归的源程序 168
13.2.2 多元线性回归的输出结果 169
13.2.3 多元线性回归的结果分析 171
13.3 用GLM过程进行多项式回归 171
13.3.1 多项式回归的一般模型 171
13.3.2 多项式回归的实例 172
13.4 含虚拟变量的回归 174
习题13 176
第14章 随机实验组的协方差分析 177
14.1 两组随机数据单因变量协方差分析 177
14.2 两组随机数据的三因变量协方差分析 180
习题14 184
第15章 用ANOVA过程进行方差分析 186
15.1 ANOVA的假设与检验 186
15.2 单因素方差分析的变量 187
15.3 单因素方差分析 187
15.4 双因素方差分析 197
15.5 多因变量复方差分析 202
15.6 重复方差测量 208
习题15 213
第16章 因子分析与主成分分析 215
16.1 共通性元素 215
16.2 因子分析的模型 216
16.3 因子分析的顺序 216
16.4 因子的提取 216
16.5 前几个因子的抽取法 217
16.6 进一步探讨前几个因子 218
16.7 转轴方式 219
16.8 因子分析与因子得分 221
16.9 存储因子得分 222
16.10 主成分分析 223
习题16 228
第17章 判别分析 229
17.1 判别分析的分类规则 229
17.2 3种判别分析法 229
17.3 一般判别分析法 229
17.4 逐步判别分析法 236
17.5 典型判别分析法 236
习题17 237
第18章 聚类分析 238
18.1 聚类的4种方法 238
18.2 Cluster凝聚法 238
18.3 大样本的快速聚类法 243
18.4 对变量聚类 245
18.5 画出树形图 249
习题18 251
第19章 多因素二水平的方差分析 252
19.1 两维排列组合式方差分析 252
19.1.1 编程进行两维排列组合方差分析 252
19.1.2 分析结果 253
19.2 三因素二水平方差分析 254
19.2.1 编程做三因素二水平的方差分析 255
19.2.2 分析结果 255
19.3 三组随机配伍数据的方差分析 257
19.3.1 编程建立SAS命令文件 258
19.3.2 分析结果 259
19.3.3 在对话框中进行随机块方差分析 261
19.4 实验组与对照组的均值比较 263
19.4.1 医学实例 263
19.4.2 分析结果 265
19.4.3 在对话框中进行随机块方差分析 266
习题19 266
参考文献 269