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SAS統計軟體應用(科學出版社十四五普通高等教育研究生規劃教材)

  • 作者：編者:王炳順//劉紅波|責編:胡治國
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030819024
  • 出版日期：2025/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：322
人民幣：RMB 128 元      售價：元
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內容大鋼
    SAS是全球領先的統計分析和數據可視化軟體之一，廣泛應用於醫學研究及其他多個領域。本書以由淺入深的方式，系統介紹了SAS的實際應用。
    內容既涵蓋了從軟體的基本介紹和操作，到初級和高級統計分析的全過程，也涵蓋了醫學研究領域數據分析的常見應用範疇。本書共20章，依據內容可以概括為4部分。第1部分是SAS軟體入門篇，涵蓋SAS概述和SAS程序基礎；第2部分是SAS數據整理篇，涵蓋SAS數據集的建立、SAS數據的整理及SAS宏語言的使用；第3部分是SAS數據分析初階篇，涵蓋統計描述、t檢驗、多個樣本均數比較的方差分析、非參數統計方法、X2檢驗、雙變數相關與回歸、多重線性回歸、Logistic回歸、生存分析及多元統計分析；第4部分是SAS數據分析高階篇，涵蓋線性混合效應模型、廣義線性混合效應模型、廣義估計方程、軌跡分析以及時間序列分析。另外，根據醫學研究實際需要，高階篇還簡介了樣本量估算、隨機抽樣和隨機分組以及SAS統計圖表製作的相關內容。
    本書可作為高等院校相關專業的參考教材。適合於需要運用SAS實現數據整理和統計分析的各專業醫學生、臨床醫生和科研管理工作者等人群學習和使用。
作者介紹
編者:王炳順//劉紅波|責編:胡治國
目錄
第一章  SAS概述
  第一節  SAS軟體簡介
  第二節  SAS的啟動及視窗管理界面
  第三節  SAS幫助文檔
第二章  SAS程序基礎
  第一節  SAS程序結構
  第二節  SAS編程基礎
第三章  SAS數據集的建立
  第一節  資料庫與數據集
  第二節  讀取與存儲各類外部文件
第四章  SAS數據的整理
  第一節  變數的整理
  第二節  數據集的整理
  第三節  異常值處理
  第四節  缺失值處理
第五章  SAS宏語言的使用
  第一節  SAS宏語言的概述
  第二節  SAS宏變數
  第三節  宏函數
  第四節  宏程序
  第五節  DATA步中的宏語言
  第六節  SQL過程中的宏語言
第六章  統計描述
  第一節  定量資料的統計描述
  第二節  定性資料的統計描述
第七章  t檢驗
  第一節  單樣本t檢驗
  第二節  配對樣本t檢驗
  第三節  兩獨立樣本t檢驗
第八章  多個樣本均數比較的方差分析
  第一節  完全隨機設計的方差分析
  第二節  隨機區組設計的方差分析
  第三節  交叉設計的方差分析
  第四節  多因素試驗資料的方差分析
  第五節  重複測量資料的方差分析
  第六節  協方差分析
第九章  非參數統計方法
  第一節  單樣本資料的符號秩和檢驗
  第二節  配對設計資料的符號秩和檢驗
  第三節  兩樣本成組設計資料的Wilcoxon秩和檢驗
  第四節  多樣本成組設計資料的Kruskal-Wallis H檢驗
  第五節  隨機區組設計資料的Friedman檢驗
第十章  卡方檢驗
  第一節  兩個獨立樣本率比較的χ2檢驗
  第二節  配對四格表資料的χ2 檢驗
  第三節  行×列表資料的χ2 檢驗
  第四節  多個樣本率間的多重比較
  第五節  頻數分佈擬合優度的χ2 檢驗
  第六節  分層資料的χ2檢驗
第十一章  雙變數相關與回歸

  第一節  相關分析
  第二節  直線回歸
  第三節  曲線擬合
第十二章  多重線性回歸
  第一節  多重線性回歸概述
  第二節  啞變數設置
  第三節  最優模型選擇
  第四節  回歸診斷
  第五節  廣義線性模型
第十三章  Logistic回歸
  第一節  二分類Logistic回歸
  第二節  有序多分類資料的Logistic回歸 184i
  第三節  無序多分類資料的Logistic回歸
  第四節  條件Logistic回歸
第十四章  生存分析
  第一節  生存率的計算
  第二節  生存率比較的Log-rank檢驗
  第三節  Cox回歸模型
第十五章  多元統計分析
  第一節  判別分析
  第二節  聚類分析
  第三節  主成分分析
  第四節  因子分析
  第五節  典型相關分析
  第六節  中介分析
  第七節  結構方程模型
第十六章  非獨立數據統計模型
  第一節  線性混合效應模型
  第二節  廣義線性混合效應模型
  第三節  廣義估計方程
  第四節  軌跡分析
第十七章  時間序列分析
  第一節  平穩時間序列ARMA模型
  第二節  非季節性ARIMA模型
  第三節  季節性ARIMA模型
第十八章  樣本量估算
  第一節  兩總體比較時樣本量的估計
  第二節  多個總體比較時樣本量的估計
  第三節  基於多重線性回歸的樣本量估計
  第四節  基於Logistic回歸的樣本量估計
第十九章  隨機抽樣與隨機分組
  第一節  隨機抽樣
  第二節  隨機分組
  第三節  傾向評分匹配法
第二十章  SAS統計圖表製作
  第一節  SAS製表
  第二節  SAS繪圖
  第三節  ODS輸出
參考文獻

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