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