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| 《SAS v9医学统计分析应用(电子书)》 |
| 作者:张卫东 |
| 出版社：郑州大学出版社 |
出版日期：2013/2/23 |
| ISBN：9787564503475 |
定价： 32.00元 |
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内容推荐
SAS的全称为Statistical Analysis System，中文含义：统计分析系统。SAS是由美国SAS 软件研究所(SAS Institute Inc. )出品的一个模块化统计应用软件系统，由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等。SAS是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统之一，在世界范围内被广泛地应用于政府、金融、保险、生产、运输、通讯、科研、教育、医疗卫生等领域，在全球拥有4 万多家客户，近90%的全球500 强企业是SAS用户。在中国，国家信息中心、国家统计局、卫生部、中国科学院等都是SAS 的大用户。
目录
封面
书名页
版权页
本书编者名单
前言
目录页
第1章 SASv9基础知识
1.1 概述
1.1.1 SASv9对软硬件的要求
1.1.2 SASv9的安装
1.1.3 SASv9的启动与退出
1.2 SASv9窗口、菜单的主要功能
1.2.1 主要窗口的功能
1.2.2 菜单栏
1.2.3 命令条
1.2.4 快捷工具栏
1.3 SASv9系统主菜单的功能
1.3.1 File菜单
1.3.2 Edit菜单
1.3.3 View菜单
1.3.4 Tools菜单
1.3.5 Run菜单
1.3.6 Solutions菜单
1.3.7 Window菜单
1.3.8 Help菜单
1.4 分析员的功能简介
1.4.1 概述
1.4.2 分析员的启动与退出
1.4.3 分析员的界面与菜单
1.4.4 分析员的统计功能
1.5 SAS/Insight的功能简介
1.5.1 概述
1.5.2 SAS/Insight主要功能介绍
1.5.3 SAS/Insight的启动与退出
1.6 用SASv9系统进行数据分析的步骤
1.6.1 建立SAS数据集
1.6.2 运用SAS进行数据分析
1.6.3 读取分析结果
1.6.4 得出结论
第2章 数据预处理
2.1 SASv9数据集的建立
2.1.1 用Insight建立数据集
2.1.2 用分析员建立数据集
2.2 数据集的编辑
2.2.1 数据的删除、追加、复制、移动
2.2.2 创建新变量与变量变换
2.3 建立数据子集
2.4 从数据集随机抽样
2.5 数据集转置
2.6 外部数据文件的转入
2.6.1 Excel数据文件转为SAS数据
2.6.2 SPSS的数据文件转为SAS数据
2.6.3 Epidata数据文件转换为SAS数据文件
2.6.4 VisualFoxpro数据文件转为SAS数据文件
2.6.5 文本数据文件转为SAS数据文件
2.6.6 Access的数据文件转换为SAS数据文件
第3章 统计描述
3.1 定量资料的统计描述
3.1.1 频数分析与直方图
3.1.2 常用的描述性统计指标
3.2 分类变量的统计描述
3.2.1 用分析员来计算常用的相对数指标
3.2.2 用编程计算常用的相对数指标
第4章 总体均数估计与t检验
4.1 总体均数估计
4.1.1 基本概念
4.1.2 总体均数估计实例
4.2 t检验
4.2.1 基本概念
4.2.2 样本均数与总体均数的比较
4.2.3 配对设计两样本均数比较
4.2.4 2个样本均数比较的t检验
第5章 方差分析
5.1 完全随机设计单因素方差分析
5.1.1 基本概念
5.1.2 用分析员做单因素方差分析
5.1.3 用编程做单因素方差分析
5.2 随机区组设计两因素方差分析
5.2.1 基本概念
5.2.2 用分析员做两因素方差分析
5.2.3 用编程做两因素方差分析
5.3 析因试验设计的方差分析
5.3.1 基本概念
5.3.2 用分析员做析因设计的方差分析
5.3.3 用编程做析因试验设计的方差分析
5.4 重复测量资料的方差分析
5.4.1 基本概念
5.4.2 用分析员进行重复测量方差分析
5.4.3 用编程做重复测量方差分析
第6章 基于秩次的非参数检验
6.1 概述
6.2 单样本资料和配对设计的符号秩和检验
6.2.1 用Insight做单样本资料的符号秩和检验
6.2.2 用程序做单样本资料的符号秩和检验
6.2.3 用Insight做配对设计资料的符号秩和检验
6.2.4 用程序作配对设计资料的符号秩和检验
6.3 完全随机设计两组独立样本的秩和检验
6.3.1 用分析员做定量变量两组独立样本的秩和检验
6.3.2 用程序做定量变量两组独立样本的秩和检验
6.4 完全随机设计多组独立样本的秩和检验
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
6.4.2 用程序做定量变量多组独立样本资料的秩和检验
6.5 随机区组设计资料的秩和检验
第7章 线性相关与回归
7.1 直线相关分析
7.1.1 概述
7.1.2 用分析员做直线相关分析
7.1.3 直线相关分析的SAS程序
7.2 直线回归分析
7.2.1 概述
7.2.2 用分析员进行简单线性回归分析
7.2.3 简单线性回归分析SAS程序
7.3 多重线性回归分析
7.3.1 概述
7.3.2 用分析员做多重线性回归分析
7.3.3 多重线性回归分析SAS程序
7.4 回归诊断
7.4.1 概述
7.4.2 分析员进行回归诊断
7.4.3 回归诊断SAS程序
第8章 分类资料的分析
8.1 概述
8.1.1 分类变量
8.1.2 分类变量的种类
8.1.3 分类变量的统计分析方法
8.2 四格表数据分析
8.2.1 四格表χ2检验
8.2.2 四格表校正χ2检验
8.2.3 四格表Fisher精确概率检验
8.2.4 配对资料χ检验
8.3 R×C表数据分析
8.3.1 行和列均为无序变量的数据分析
8.3.2 行为无序变量列为有序变量数据分析
8.3.3 行和列均为有序变量的数据分析
8.4 分层分析
8.4.1 用分析员进行分层χ2检验
8.4.2 用程序作分层χ2检验
8.5 分类变量的关联性分析
8.5.1 四格表做行列关联性分析
8.5.2 配对资料关联性分析
8.5.3 R×C无序列联表的关联性分析
8.5.4 行和列均为有序变量数据的关联性分析
8.6 趋势检验
8.7 从原始数据进行分类资料统计分析
8.7.1 用分析员做原始资料χ2检验
8.7.2 用程序做原始资料R×C列联表χ2检验
第9章 Logistic 回归
9.1 非条件Logistic回归
9.1.1 二分类Logistic回归
9.1.2 有序logistic回归
9.1.3 无序多分类Logistic回归
9.2 条件Logistic回归
9.2.1 1∶1配对设计的logistic回归
9.2.2 m∶n匹配设计的logistic回归
9.3 Logistic回归模型诊断
9.3.1 基本概念
9.3.2 采用分析员进行Logistic回归诊断
第10章 生存分析
10.1 基本概念与生存时间函数
10.1.1 基本概念
10.1.2 生存时间函数
10.1.3 生存分析方法的分类
10.2 生存率的估计与统计学比较
10.2.1 生存率的估计
10.2.2 生存曲线
10.2.3 生存曲线的比较
10.2.4 生存率计算与比较的SAS程序
10.3 Cox回归模型
10.3.1 Cox回归模型简介
10.3.2 Cox回归模型实例
10.3.3 应用Cox模型的注意事项
第11章 其他多元统计方法
11.1 主成分分析
11.1.1 概述
11.1.2 用分析员作主成分分析
11.1.3 主成分分析SAS程序
11.2 因子分析
11.2.1 概述
11.2.2 用程序作因子分析
11.3 聚类分析
11.3.1 概述
11.3.2 样品系统聚类分析
11.3.3 指标聚类分析
11.3.4 动态样品聚类
11.4 判别分析
11.4.1 基本概念
11.4.2 Fisher判别
11.4.3 逐步判别分析
第12章 样本含量和检验效能估计
12.1 概述
12.2 单样本设计含量估计
12.3 配对设计的检验效能与样本含量估计
12.3.1 检验效能计算
12.3.2 样本含量估计
12.4 成组设计两样本的t检验效能与样本含量估计
12.4.1 检验效能计算
12.4.2 样本含量估计
12.5 单因素方差分析的检验效能与样本含量估计
12.5.1 检验效能计算
参考文献
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