SAS常用統(tǒng)計(jì)分析教程(第2版)編委會01PartOne編委會

第2版前言02PartOne第2版前言第1版前言03PartOne第1版前言第1篇SAS軟件及相關(guān)知識介紹04PartOne第1篇SAS軟件及相關(guān)知識介紹1SAS軟件與SAS用法簡介2SAS語言基礎(chǔ)介紹3SAS高級編程技術(shù)介紹第1篇SAS軟件及相關(guān)知識介紹1SAS軟件與SAS用法簡介1.1SAS軟件簡介1.2SAS用法簡介1.3本章小結(jié)第1篇SAS軟件及相關(guān)知識介紹2SAS語言基礎(chǔ)介紹012.1SAS數(shù)據(jù)步中常用SAS語句022.2SAS過程步中常用SAS語句032.3可在SAS程序中任何地方出現(xiàn)的SAS語句——全程語句042.4SAS函數(shù)中的基礎(chǔ)知識052.5日期時(shí)間函數(shù)062.6截取函數(shù)2SAS語言基礎(chǔ)介紹第1篇SAS軟件及相關(guān)知識介紹2.7分位數(shù)函數(shù)2.8數(shù)學(xué)函數(shù)2.9概率函數(shù)2.12SAScall子程序2.11隨機(jī)數(shù)函數(shù)2.10樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)3SAS高級編程技術(shù)介紹第1篇SAS軟件及相關(guān)知識介紹D3.4SAS數(shù)組介紹E3.5SAS/IML介紹A3.1SASODS介紹B3.2SAS宏介紹C3.3SASSQL介紹第2篇統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)05PartOne第2篇統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)ADBC5構(gòu)建設(shè)計(jì)類型的SAS實(shí)現(xiàn)6樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)的SAS實(shí)現(xiàn)7隨機(jī)化的SAS實(shí)現(xiàn)4統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)核心內(nèi)容介紹第2篇統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)4統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)核心內(nèi)容介紹4.1統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)概述014.2設(shè)計(jì)類型概述024.3比較類型概述034.4樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)概述044.5隨機(jī)化方法概述054.6本章小結(jié)06第2篇統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)5構(gòu)建設(shè)計(jì)類型的SAS實(shí)現(xiàn)ABC5.2常用標(biāo)準(zhǔn)多因素設(shè)計(jì)類型的SAS輸出格式5.3本章小結(jié)5.1常用標(biāo)準(zhǔn)多因素設(shè)計(jì)類型的列表格式第2篇統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)6樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)的SAS實(shí)現(xiàn)16.1估計(jì)樣本含量與檢驗(yàn)效能的前提條件36.3定量資料假設(shè)檢驗(yàn)中樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)26.2抽樣調(diào)查中樣本含量估計(jì)46.4定性資料假設(shè)檢驗(yàn)中樣本含量與檢驗(yàn)效能估計(jì)56.5本章小結(jié)第2篇統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)中關(guān)鍵技術(shù)的SAS實(shí)現(xiàn)7隨機(jī)化的SAS實(shí)現(xiàn)7.1常見隨機(jī)抽樣和隨機(jī)分組的種類7.2調(diào)查研究中隨機(jī)抽樣的SAS實(shí)現(xiàn)7.3試驗(yàn)研究中隨機(jī)分組的SAS實(shí)現(xiàn)7.4本章小結(jié)第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析06PartOne第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析8單因素設(shè)計(jì)一元定量資料差異性分析9單因素設(shè)計(jì)一元生存資料差異性分析12多因素設(shè)計(jì)多元定量資料差異性分析10多因素設(shè)計(jì)一元定量資料差異性分析11單因素設(shè)計(jì)多元定量資料差異性分析LOGOM.94275.CN第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析8單因素設(shè)計(jì)一元定量資料差異性分析0102030405068.1單組設(shè)計(jì)一元定量資料t檢驗(yàn)與符號秩和檢驗(yàn)018.2配對設(shè)計(jì)一元定量資料t檢驗(yàn)與符號秩和檢驗(yàn)028.3成組設(shè)計(jì)一元定量資料t檢驗(yàn)038.4成組設(shè)計(jì)一元定量資料兩種近似t檢驗(yàn)和Wilcoxon秩和檢驗(yàn)048.5成組設(shè)計(jì)一元定量資料三種特殊的比較——優(yōu)效性、非劣效性和等效性t檢驗(yàn)058.6單因素k（k≥3）水平設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析和兩兩比較06LOGOM.94275.CN第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析8單因素設(shè)計(jì)一元定量資料差異性分析8.7單因素k（k≥3）水平設(shè)計(jì)定量資料一元協(xié)方差分析018.8單因素k（k≥3）水平設(shè)計(jì)一元定量資料Welch近似方差分析和Kruskal-Wallis秩和檢驗(yàn)及兩兩比較028.9本章小結(jié)03第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析9單因素設(shè)計(jì)一元生存資料差異性分析9.1單因素設(shè)計(jì)一元生存資料分析簡介9.2生存資料統(tǒng)計(jì)描述9.3生存曲線比較9.4本章小結(jié)LOGOM.94275.CN第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析10多因素設(shè)計(jì)一元定量資料差異性分析0110.1隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析與Friedman秩和檢驗(yàn)0210.2雙因素?zé)o重復(fù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0310.3平衡不完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0410.4拉丁方設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0510.5二階段交叉設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0610.6析因設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析LOGOM.94275.CN第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析10多因素設(shè)計(jì)一元定量資料差異性分析0110.7含區(qū)組因素的析因設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0210.8嵌套設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0310.9裂區(qū)設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0410.10正交設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0510.11重復(fù)測量設(shè)計(jì)一元定量資料方差分析0610.12常見多因素實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)一元定量資料協(xié)方差分析第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析10多因素設(shè)計(jì)一元定量資料差異性分析10.13多個(gè)單因素2水平設(shè)計(jì)定量資料meta分析0110.14本章小結(jié)02LOGOM.94275.CN第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析11單因素設(shè)計(jì)多元定量資料差異性分析11.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇010211.2單因素設(shè)計(jì)定量資料多元方差和協(xié)方差分析0311.3本章小結(jié)LOGOM.94275.CN第3篇對定量結(jié)果進(jìn)行差異性分析12多因素設(shè)計(jì)多元定量資料差異性分析12.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇010212.2多因素設(shè)計(jì)定量資料多元方差和協(xié)方差分析0312.3本章小結(jié)第4篇對定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析07PartOne第4篇對定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析13單因素設(shè)計(jì)一元定性資料差異性分析15多因素設(shè)計(jì)一元定性資料的對數(shù)線性模型分析14多因素設(shè)計(jì)一元定性資料差異性分析LOGOM.94275.CN第4篇對定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析13單因素設(shè)計(jì)一元定性資料差異性分析13.1單組設(shè)計(jì)一維表資料統(tǒng)計(jì)分析0113.3配對設(shè)計(jì)擴(kuò)大形式的方表資料統(tǒng)計(jì)分析0313.5成組設(shè)計(jì)隊(duì)列研究四格表資料統(tǒng)計(jì)分析0513.2配對設(shè)計(jì)四格表資料統(tǒng)計(jì)分析0213.4成組設(shè)計(jì)橫斷面研究四格表資料統(tǒng)計(jì)分析0413.6成組設(shè)計(jì)病例對照研究四格表資料統(tǒng)計(jì)分析06LOGOM.94275.CN第4篇對定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析13單因素設(shè)計(jì)一元定性資料差異性分析13.7成組設(shè)計(jì)結(jié)果變量為多值有序變量的2×C表資料統(tǒng)計(jì)分析13.9單因素多水平設(shè)計(jì)無序原因變量R×2表資料統(tǒng)計(jì)分析13.11單因素多水平設(shè)計(jì)雙向無序R×C表資料統(tǒng)計(jì)分析13.8成組設(shè)計(jì)結(jié)果變量為多值名義變量的2×C表資料統(tǒng)計(jì)分析13.10單因素多水平設(shè)計(jì)有序原因變量R×2表資料統(tǒng)計(jì)分析13.12單因素多水平設(shè)計(jì)有序結(jié)果變量R×C表資料統(tǒng)計(jì)分析LOGOM.94275.CN第4篇對定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析13單因素設(shè)計(jì)一元定性資料差異性分析0102030413.13單因素多水平設(shè)計(jì)雙向有序R×C表資料統(tǒng)計(jì)分析0113.15成組設(shè)計(jì)一元定性資料三種特殊的比較——優(yōu)效性、非劣效性和等效性t檢驗(yàn)0313.14數(shù)據(jù)庫形式表達(dá)資料的統(tǒng)計(jì)分析0213.16本章小結(jié)04第4篇對定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析14多因素設(shè)計(jì)一元定性資料差異性分析0114.1用加權(quán)χ2檢驗(yàn)處理結(jié)果變量為二值變量的高維列聯(lián)表資料0214.2用CMHχ2檢驗(yàn)處理結(jié)果變量具有三種性質(zhì)的高維列聯(lián)表資料0314.3用meta分析分別合并處理多個(gè)成組設(shè)計(jì)定性資料0414.4用ROC方法分析診斷試驗(yàn)資料0514.5本章小結(jié)LOGOM.94275.CN第4篇對定性結(jié)果進(jìn)行差異性分析15多因素設(shè)計(jì)一元定性資料的對數(shù)線性模型分析202015.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇01202115.2用對數(shù)線性模型分析列聯(lián)表資料02202215.3本章小結(jié)03第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析08PartOne第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析AEDFBC17兩變量可直線化曲線回歸分析18各種復(fù)雜曲線回歸分析20主成分回歸分析19多重線性回歸分析21用SAS實(shí)現(xiàn)嶺回歸分析16兩變量簡單線性相關(guān)與回歸分析第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析AEDFBC23負(fù)二項(xiàng)回歸分析24Probit回歸分析26生存資料參數(shù)模型回歸分析25生存資料Cox模型回歸分析27時(shí)間序列分析22Poisson回歸分析LOGOM.94275.CN第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析16兩變量簡單線性相關(guān)與回歸分析16.3Spearman秩相關(guān)分析16.2Pearson線性相關(guān)分析16.5簡單線性回歸分析16.6常用于估計(jì)LD50的加權(quán)線性回歸分析16.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇16.4Kendall’sTau-b相關(guān)分析010203040506第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析16兩變量簡單線性相關(guān)與回歸分析16.7本章小結(jié)第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析17兩變量可直線化曲線回歸分析117.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇317.3指數(shù)函數(shù)曲線回歸分析217.2對數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)和雙曲函數(shù)曲線回歸分析417.4logistic函數(shù)曲線回歸分析517.5本章小結(jié)18各種復(fù)雜曲線回歸分析第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析18.2logistic曲線回歸分析18.4二項(xiàng)型指數(shù)曲線回歸分析18.6本章小結(jié)18.1多項(xiàng)式曲線回歸分析18.3Gompertz曲線回歸分析18.5三項(xiàng)型指數(shù)曲線回歸分析19多重線性回歸分析第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析19.2多重線性回歸分析概述19.4自變量各種篩選方法介紹19.6各種異常點(diǎn)診斷方法介紹19.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇19.3產(chǎn)生啞變量和派生變量的方法19.5自變量各種共線性診斷方法介紹19多重線性回歸分析第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析19.8多個(gè)多重回歸方程優(yōu)劣的評價(jià)19.10REG過程語法簡介19.7自變量作用大小的評價(jià)19.9多重線性回歸分析的SAS實(shí)現(xiàn)19.11本章小結(jié)LOGOM.94275.CN第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析20主成分回歸分析20.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇0120.2主成分回歸分析應(yīng)用場合及關(guān)鍵技術(shù)0220.4本章小結(jié)0420.3主成分回歸分析0321用SAS實(shí)現(xiàn)嶺回歸分析第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析21.2嶺回歸分析應(yīng)用場合及關(guān)鍵技術(shù)21.4與嶺回歸分析有關(guān)的SAS語句說明21.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇21.3嶺回歸分析21.5本章小結(jié)LOGOM.94275.CN第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析22Poisson回歸分析22.4本章小結(jié)0422.3Poisson回歸分析的SAS實(shí)現(xiàn)0322.2Poisson回歸分析應(yīng)用場合及關(guān)鍵技術(shù)0222.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇01第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析23負(fù)二項(xiàng)回歸分析23.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇23.3負(fù)二項(xiàng)回歸分析的SAS實(shí)現(xiàn)23.5本章小結(jié)23.2負(fù)二項(xiàng)回歸分析應(yīng)用場合及關(guān)鍵技術(shù)23.4GENMOD過程及COUNTREG過程簡介第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析24Probit回歸分析24.1問題、數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析方法的選擇壹貳24.2Probit回歸分析應(yīng)用場合及關(guān)鍵技術(shù)叁24.3Probit回歸分析的SAS實(shí)現(xiàn)肆24.4PROBIT過程語法簡介伍24.5本章小結(jié)LOGOM.94275.CN第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析25生存資料Cox模型回歸分析25.1實(shí)例0125.3生存資料Cox模型回歸分析的SAS實(shí)現(xiàn)0325.2生存資料Cox模型回歸分析簡介0225.4本章小結(jié)04LOGOM.94275.CN第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析26生存資料參數(shù)模型回歸分析0126.1實(shí)例0226.2生存資料參數(shù)模型回歸分析簡介0326.3生存資料參數(shù)模型回歸分析的SAS實(shí)現(xiàn)0426.4LIFEREG過程簡介0526.5本章小結(jié)第5篇對定量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析27時(shí)間序列分析27.1時(shí)間序列分析簡介0127.2指數(shù)平滑法0227.3ARIMA模型0327.4譜分析0427.5X12方法0527.6本章小結(jié)06第6篇對定性結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析09PartOne第6篇對定性結(jié)果進(jìn)行預(yù)測性分析28