第1章SAS v9基础知识 1
1.1概述 1
1.1.1 SAS v9对软硬件的要求 1
1.1.2 SAS v9的安装 2
1.1.3 SAS v9的启动与退出 7
1.2 SAS v9窗口、菜单的主要功能 7
1.2.1主要窗口的功能 8
1.2.2菜单栏 8
1.2.3命令条 8
1.2.4快捷工具栏 8
1.3 SAS v9系统主菜单的功能 9
1.3.1 File菜单 9
1.3.2 Edit菜单 10
1.3.3 View菜单 10
1.3.4 Tools菜单 11
1.3.5 Run菜单 11
1.3.6 Solutions菜单 12
1.3.7 Window菜单 13
1.3.8 Help菜单 13
1.4分析员的功能简介 13
1.4.1概述 13
1.4.2分析员的启动与退出 14
1.4.3分析员的界面与菜单 15
1.4.4分析员的统计功能 16
1.5.SAS/ Insight的功能简介 16
1.5.1概述 16
1.5.2 SAS/Insight主要功能介绍 16
1.5.3 SAS/Insight的启动与退出 17
1.6 用 SAS v9系统进行数据分析的步骤 18
1.6.1建立SAS数据集 18
1.6.2运用SAS进行数据分析 19
1.6.3读取分析结果 19
1.6.4得出结论 19
第2章 数据预处理 21
2.1 SAS v9数据集的建立 21
2.1.1用Insight建立数据集 21
2.1.2用分析员建立数据集 25
2.2数据集的编辑 30
2.2.1数据的删除、追加、复制、移动 31
2.2.2创建新变量与变量变换 33
2.3建立数据子集 42
2.4从数据集随机抽样 45
2.5数据集转置 46
2.6外部数据文件的转入 49
2.6.1 Excel数据文件转为SAS数据 49
2.6.2 SPSS的数据文件转为SAS数据 52
2.6.3 Epidata数据文件转换为SAS数据文件 53
2.6.4 Visual Foxpro数据文件转为SAS数据文件 55
2.6.5文本数据文件转为SAS数据文件 55
2.6.6 Access的数据文件转换为 SAS数据文件 56
第3章 统计描述 62
3.1定量资料的统计描述 62
3.1.1频数分析与直方图 62
3.1.2常用的描述性统计指标 69
3.2分类变量的统计描述 76
3.2.1用分析员来计算常用的相对数指标 77
3.2.2用编程计算常用的相对数指标 80
第4章 总体均数估计与t检验 84
4.1总体均数估计 84
4.1.1基本概念 84
4.1.2总体均数估计实例 84
4.2t检验 88
4.2.1基本概念 88
4.2.2样本均数与总体均数的比较 88
4.2.3配对设计两样本均数比较 93
4.2.4 2个样本均数比较的t检验 97
第5章 方差分析 106
5.1完全随机设计单因素方差分析 106
5.1.1基本概念 106
5.1.2用分析员做单因素方差分析 107
5.1.3用编程做单因素方差分析 111
5.2随机区组设计两因素方差分析 111
5.2.1基本概念 111
5.2.2用分析员做两因素方差分析 112
5.2.3用编程做两因素方差分析 115
5.3析因试验设计的方差分析 116
5.3.1基本概念 116
5.3.2用分析员做析因设计的方差分析 116
5.3.3用编程做析因试验设计的方差分析 119
5.4重复测量资料的方差分析 120
5.4.1基本概念 120
5.4.2用分析员进行重复测量方差分析 121
5.4.3用编程做重复测量方差分析 128
第6章 基于秩次的非参数检验 136
6.1概述 136
6.2单样本资料和配对设计的符号秩和检验 136
6.2.1用Insight做单样本资料的符号秩和检验 136
6.2.2用程序做单样本资料的符号秩和检验 138
6.2.3用Insight做配对设计资料的符号秩和检验 138
6.2.4用程序作配对设计资料的符号秩和检验 141
6.3完全随机设计两组独立样本的秩和检验 142
6.3.1用分析员做定量变量两组独立样本的秩和检验 142
6.3.2用程序做定量变量两组独立样本的秩和检验 145
6.4完全随机设计多组独立样本的秩和检验 145
6.4.1用分析员做定量变量多组独立样本资料的秩和检验 145
6.4.2用程序做定量变量多组独立样本资料的秩和检验 147
6.5 随机区组设计资料的秩和检验 148
第7章 线性相关与回归 151
7.1直线相关分析 151
7.1.1概述 151
7.1.2用分析员做直线相关分析 151
7.1.3直线相关分析的SAS程序 157
7.2直线回归分析 157
7.2.1概述 157
7.2.2用分析员进行简单线性回归分析 158
7.2.3简单线性回归分析SAS程序 163
7.3多重线性回归分析 164
7.3.1概述 164
7.3.2用分析员做多重线性回归分析 164
7.3.3多重线性回归分析SAS程序 172
7.4回归诊断 172
7.4.1概述 172
7.4.2分析员进行回归诊断 173
7.4.3回归诊断SAS程序 181
第8章 分类资料的分析 185
8.1概述 185
8.1.1分类变量 185
8.1.2分类变量的种类 185
8.1.3分类变量的统计分析方法 185
8.2四格表数据分析 186
8.2.1四格表χ2检验 186
8.2.2四格表校正χ2检验 188
8.2.3四格表Fisher精确概率检验 190
8.2.4配对资料χ2检验 191
8.3 R×C表数据分析 194
8.3.1行和列均为无序变量的数据分析 194
8.3.2行为无序变量列为有序变量数据分析 200
8.3.3行和列均为有序变量的数据分析 204
8.4分层分析 207
8.4.1用分析员进行分层χ2检验 207
8.5分类变量的关联性分析 212
8.5.1四格表做行列关联性分析 212
8.5.2配对资料关联性分析 215
8.5.3R×C无序列联表的关联性分析 218
8.5.4行和列均为有序变量数据的关联性分析 219
8.6趋势检验 222
8.7从原始数据进行分类资料统计分析 224
8.7.1用分析员做原始资料χ2检验 226
8.7.2用程序做原始资料R×C列联表χ2检验 226
第9章Logistic回归 228
9.1非条件Logistic回归 228
9.1.1二分类Logistic回归 228
9.1.2有序logistic回归 233
9.1.3无序多分类Logistic回归 236
9.2条件Logistic回归 238
9.2.1 1 : 1配对设计的logistic回归 239
9.2.2 m : n匹配设计的logistic回归 240
9.3 Logistic回归模型诊断 243
9.3.1基本概念 243
9.3.2采用分析员进行Logistic回归诊断 243
第10章 生存分析 249
10.1基本概念与生存时间函数 249
10.1.1基本概念 249
10.1.2生存时间函数 249
10.1.3生存分析方法的分类 250
10.2生存率的估计与统计学比较 251
10.2.1生存率的估计 251
10.2.2生存曲线 257
10.2.3生存曲线的比较 258
10.2.4生存率计算与比较的SAS程序 261
10.3 Cox回归模型 261
10.3.1 Cox回归模型简介 261
10.3.2 Cox回归模型实例 263
10.3.3应用Cox模型的注意事项 266
第11章 其他多元统计方法 270
11.1主成分分析 270
11.1.1概述 270
11.1.2用分析员作主成分分析 270
11.1.3主成分分析SAS程序 282
11.2因子分析 282
11.2.1概述 282
11.2.2用程序作因子分析 283
11.3聚类分析 287
11.3.1概述 287
11.3.2样品系统聚类分析 287
11.3.3指标聚类分析 291
11.3.4动态样品聚类 295
11.4判别分析 297
11.4.1基本概念 298
11.4.2 Fisher判别 298
11.4.3逐步判别分析 301
第12章 样本含量和检验效能估计 308
12.1概述 308
12.2单样本设计含量估计 309
12.3配对设计的检验效能与样本含量估计 310
12.3.1检验效能计算 310
12.3.2样本含量估计 311
12.4成组设计两样本的t检验效能与样本含量估计 312
12.4.1检验效能计算 312
12.4.2样本含量估计 313
12.5单因素方差分析的检验效能与样本含量估计 314
12.5.1检验效能计算 314
12.5.2样本含量估计 315
参考文献 317