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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