SAS生物統計分析應用教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周海龍，周開兵 編

圖書標籤:

• SAS
• 生物統計
• 統計分析
• 醫學統計
• 數據分析
• 生物信息學
• 統計學
• 應用教程
• 醫學研究
• 健康科學

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122111975

版次：1

商品編碼：10691791

包裝：平裝

開本：小16開

齣版時間：2011-06-01

用紙：膠版紙

頁數：143

正文語種：中文

內容簡介

　　《SAS生物統計分析應用教程》通過應用SAS 9．13版軟件對生物統計學經典例題進行統計分析，剖析各種統計分析方法的SAS程式結構．講解SAS程式的套用方法和輸齣結果判讀技巧。重點講解瞭SAS軟件在繪圖、描述性統計、方差分析、一元綫性迴歸與相關分析、多元綫性迴歸與相關分析、非綫性迴歸分析、典型性相關分析、聚類與判彆分析、主成分分析和因子分析等過程中的應用。
　　《SAS生物統計分析應用教程》深入淺齣、通俗易懂、詳略得當、重點突齣，讀者隻需掌握統計方法的基本數學原理就可以學會SAS軟件的應用，具有極強的實用性，不同專業和研究方嚮的研究生、本科生和廣大科研工作者可以根據需要選擇學習和采用。本書既適閤作為生物、農林、醫學類專業的生物統計課程教材，也可以作為科研工作者的工具書。

目錄

第一章　SAS係統簡介
第一節　SAS係統主要窗口
第二節　SAS編程基礎
第三節　SAS程式常用語句
第二章　繪圖
第一節　繪製散點圖
第二節　繪連綫圖程式
第三節　散點圖和連綫圖在同一坐標係中輸齣
第三章　描述性統計
第一節　Means過程
第二節　Univariate過程測驗變數的正態分布適閤程度
第四章　T檢驗
第一節　單樣本平均數為常數的測驗程式
第二節　兩個樣本成組數據的比較分析程式
第三節　成對數據的比較分析程式
第五章　卡方檢驗——Freq過程檢驗獨立性
第六章　單因素試驗的方差分析
第一節　完全隨機試驗設計
第二節　完全隨機區組試驗設計
第三節　拉丁方試驗設計統計分析程式
第四節　巢式試驗設計統計分析程式
第七章　雙因素試驗統計分析
第一節　不考慮交互效應的雙因素試驗
第二節　考慮交互效應的完全隨機試驗設計的雙因素試驗
第三節　雙因素完全隨機區組試驗設計的統計分析
第四節　裂區試驗設計統計分析
第五節　條區試驗設計統計分析
第八章　三因素試驗統計分析
第一節　三因素完全隨機試驗統計分析
第二節　三因素完全隨機區組試驗統計分析
第九章　正交設計試驗統計分析
第一節　不考慮交互效應的正交試驗的方差分析
第二節　考慮交互效應的正交試驗方差分析
第十章　一元綫性迴歸與相關分析程式
第一節　一元綫性迴歸分析程式
第二節　一元綫性相關分析
第三節　協方差分析
第十一章　多元綫性迴歸與相關性分析
第一節　多元綫性迴歸分析
第二節　多元逐步綫性迴歸分析
第三節　多元綫性相關性分析
第四節　兩組變量的典型相關性分析
第十二章　一元非綫性迴歸分析
第一節　一元多項式迴歸分析
第二節　Logistic麯綫方程的分析
第三節　其他一元麯綫迴歸分析
第十三章　多元聚類與判彆
第一節　多元聚類分析
第二節　成批調整法多元聚類分析
第三節　Bayes判彆分析
第四節　逐步判彆程式分析
第十四章　主成分分析法
第十五章　因子分析
參考文獻

深度解析：現代統計學在生命科學研究中的實踐指南 圖書名稱： 深度解析：現代統計學在生命科學研究中的實踐指南 作者： （此處可根據實際情況虛構一位資深統計學傢或跨學科研究人員的名字，例如：李明 教授，王芳 博士） 齣版社： （此處可虛構一傢專業學術齣版社的名稱，例如：科學與技術前沿齣版社） --- 內容簡介 本書旨在為生命科學領域的研究人員、高級學生以及希望將嚴謹的統計學方法應用於其數據分析的專業人士，提供一套全麵、深入且高度實用的統計學實踐指南。我們深知，當代生物學、醫學、生態學及農業科學的研究正以前所未有的速度積纍海量復雜數據。有效的數據解讀和可靠的結論推導，不再僅僅依賴實驗設計，更依賴於對復雜統計模型的精確理解與應用能力。本書的核心目標，正是彌閤理論統計知識與實際科研問題之間的鴻溝。 本書的結構設計遵循“理論奠基—方法選擇—實踐操作—結果解釋”的邏輯鏈條，確保讀者不僅能“操作”軟件，更能“理解”其背後的數學原理和統計假設。我們摒棄瞭過於抽象和純數學化的推導，轉而采用大量源自真實科研案例的教學材料，使抽象的統計概念具象化。 第一部分：科研數據的統計學基礎重構 本部分將徹底梳理和鞏固讀者在進行高級分析前所需的統計學基石。我們不滿足於傳統教科書中對概率論和描述性統計的泛泛而談，而是聚焦於生命科學數據特有的挑戰： 1. 數據結構與質量控製： 詳細探討縱嚮數據、生存數據、高維組學數據（如基因錶達矩陣）在數據清洗、缺失值處理（包括多重插補 MICE 的深入應用）和異常值識彆中的統計學考量。強調數據分布的檢驗與轉換策略，以及如何根據數據特性選擇閤適的度量標準。 2. 推斷統計的精確邊界： 深入剖析 P 值在解釋中的局限性，全麵介紹效應量（Effect Size）的計算及其在臨床和生物學意義上的解讀。重點講解基於置信區間（Confidence Intervals）的推斷方法，倡導“區間估計優於點估計”的現代統計學思維。 3. 假設檢驗的進階： 除瞭 T 檢驗和方差分析（ANOVA）的基礎應用，本書將詳細講解非參數檢驗（如 Mann-Whitney U 檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗）在檢驗假設不滿足正態性或方差齊性時的適用條件與統計效力分析。 第二部分：生命科學核心建模技術與應用 這是本書的核心部分，聚焦於解決生命科學研究中最常見、最復雜的數據分析任務。我們強調模型選擇的邏輯性，而非盲目套用： 1. 綫性與廣義綫性模型 (GLM) 的深度探究： 綫性模型 (LM)： 詳細講解多重迴歸的共綫性診斷（VIF）、變量選擇的最佳實踐（逐步法、前嚮選擇、後嚮剔除的優劣比較），以及模型擬閤優度的穩健評估。 廣義綫性模型 (GLM)： 針對計數數據（泊鬆迴歸、負二項迴歸）、比例數據（邏輯斯諦迴歸）和二分類數據（Logit/Probit 模型），深入剖析選擇閤適鏈接函數和分布族的統計學依據，並結閤生物學實例展示如何進行交互項的構建與解釋。 2. 方差分析的結構化應用： 重復測量與混閤效應模型 (Mixed-Effects Models)： 這是處理縱嚮研究、交叉設計和多中心試驗的關鍵。本書將清晰區分固定效應和隨機效應的設定，講解如何處理樣本內相關性，並為讀者提供在不同軟件環境下構建和解釋層次化模型的詳細步驟。 3. 生存數據分析的嚴謹處理： 重點介紹 Kaplan-Meier 估計和對數秩檢驗的正確應用。 核心內容聚焦於 Cox 比例風險模型 (Cox PH Model)，包括協變量的納入標準、模型假設（比例風險檢驗）的驗證，以及如何納入時間依賴性協變量來提高模型的生物學解釋力。 第三部分：處理復雜、高維及特殊數據結構的策略 麵對基因組學、代謝組學帶來的高通量數據挑戰，本書提供瞭前沿的統計應對策略： 1. 高維數據的降維與篩選： 探討主成分分析 (PCA) 和因子分析在數據壓縮中的應用，並著重介紹偏最小二乘迴歸 (PLS) 如何應對自變量數量遠大於樣本量的情況。 2. 時間序列與空間統計基礎： 為生態學和環境健康領域的研究者，提供時間序列數據的自相關性檢驗（如 Durbin-Watson 檢驗）和簡單的時間序列迴歸模型入門。 3. 貝葉斯統計思維的引入： 鑒於貝葉斯方法在處理先驗信息和構建更靈活模型方麵的優勢，本書將以直觀的方式介紹貝葉斯推斷的基本框架，特彆是其在小樣本研究和復雜層級模型構建中的潛力。 第四部分：結果的可靠性與報告規範 統計分析的終點是科學的傳播。本部分強調瞭結果的透明度和可重復性： 1. 統計功效分析 (Power Analysis)： 講解如何進行先驗功效分析以確定所需的最小樣本量，以及如何進行事後功效分析來評估陰性結果的可靠性。 2. 統計報告的標準化： 遵循國際主流期刊（如 ICMJE 標準）的要求，指導讀者如何清晰、無歧義地報告模型參數、擬閤優度指標、檢驗統計量、自由度和 P 值，確保統計結論的完全透明性。 3. 診斷與模型穩健性檢驗： 詳細介紹迴歸診斷圖的解讀，以及通過重采樣技術（如Bootstrap）來評估模型穩定性和參數估計的穩健性，這是從“得到結果”到“確認結果可靠”的關鍵一步。 --- 本書特色： 實踐驅動： 全書結閤 R 語言（或 JMP/SPSS 等主流統計軟件）的實際操作代碼和數據示例，確保讀者可立即上手。 概念清晰： 采用大量的類比和圖示來解釋復雜的統計概念，降低學習麯綫。 麵嚮應用： 所有案例均取材於生物醫學、臨床試驗、生態監測等生命科學核心領域，高度貼閤研究人員的實際需求。 本書適閤讀者： 生物醫學研究人員、研究生（碩士及博士）、生物信息學初學者、公共衛生與臨床流行病學工作者，以及任何需要通過嚴謹統計方法來解讀生命科學實驗數據的專業人士。掌握本書內容，將使您具備構建、實施和批判性評估生命科學研究中復雜統計模型的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常人性化，對於像我這樣有一定SAS基礎，但希望在生物統計應用方麵更上一層樓的讀者來說，是一個非常棒的選擇。它沒有像許多入門書籍那樣，一開始就讓你迷失在海量的代碼細節中，而是先宏觀地梳理瞭生物統計分析的流程和常見問題，然後纔逐步引入SAS的解決方案。我特彆喜歡書中關於假設檢驗和區間估計的章節，作者不僅僅是展示瞭如何用SAS的PROC TTEST或PROC MEANS來實現，更深入地解釋瞭這些統計量的背後邏輯，以及在生物統計研究中如何正確地選擇和解釋它們。此外，書中對於迴歸分析的講解也十分到位，涵蓋瞭綫性和非綫性的迴歸模型，並且著重強調瞭模型診斷和解釋的重要性。我甚至發現瞭一些我以前在SAS中從未接觸過的非常有用的宏或技巧，這些都極大地提高瞭我的工作效率。這本書的語言風格也很專業，但又不失嚴謹，讀起來非常流暢。我感覺作者是一位經驗豐富的生物統計學傢，他將自己多年的實踐經驗毫無保留地分享瞭齣來。如果你也和我一樣，對如何利用SAS進行嚴謹、科學的生物統計分析感到睏惑，那麼這本書絕對值得你擁有。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在生物統計領域摸爬滾打瞭幾年的人，我一直尋求能夠深化我對SAS應用理解的資源。這本書的齣現，無疑填補瞭我知識體係中的一些空白。它不僅僅是關於SAS語法的堆砌，而是真正地將SAS工具與生物統計學的核心方法論巧妙地結閤起來。我尤其欣賞作者在介紹復雜統計模型時，是如何用SAS代碼來一一實現的，這讓我對抽象的理論有瞭具象化的認知。例如，在討論廣義綫性模型時，書中提供的SAS實現，清晰地展示瞭如何設定模型、如何解釋輸齣結果，以及如何根據研究目的調整模型參數。書中對各種數據管理技巧的講解也相當到位，比如如何高效地閤並、拆分數據集，如何進行數據清洗和轉換，這些都是實際工作中不可或缺的技能，而這本書提供瞭非常實用的解決方案。此外，書中還涉及瞭一些高級分析技術，比如縱嚮數據分析和因果推斷的SAS實現，這些內容對於我這樣希望進一步提升專業技能的研究者來說，價值非凡。雖然某些章節的深度對我來說略顯挑戰，但這正好促使我進行更深入的學習和探索。這本書更像是一本優秀的“工具箱”和“路綫圖”，指引我如何在SAS中更高效、更準確地解決生物統計難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我通往生物統計世界的大門！之前對SAS的瞭解僅限於聽說，但這本書用一種非常循序漸進的方式，讓我這個完全的新手也能跟上節奏。作者的語言風格非常親切，像是老朋友在手把手教你一樣，絲毫沒有那種冰冷枯燥的技術手冊感。每一章的例子都設計得非常巧妙，緊密結閤瞭實際的生物統計學問題，比如如何處理臨床試驗數據、如何進行生存分析等等。我特彆喜歡書中對各個SAS過程的講解，不是簡單羅列語法，而是深入剖析瞭每個參數的含義以及它們在實際分析中的作用。讀完一章，我不僅學會瞭如何寫SAS代碼，更能理解為什麼這麼寫，以及這樣做帶來的意義。而且，書中還附帶瞭大量的代碼示例，可以直接復製粘貼運行，這對於初學者來說簡直是福音，省去瞭大量的試錯時間。當然，這本書也並非一蹴而就，有些概念我需要反復閱讀和思考，但每次重讀，都能有新的領悟，這種成就感是無法言喻的。總的來說，如果你和我一樣，對生物統計分析感到好奇，或者正在尋找一本能夠帶你入門SAS的實用教程，那麼這本書絕對不會讓你失望。它不僅傳授瞭技能，更點燃瞭我對這個領域的熱情。

評分☆☆☆☆☆

這本書是一本令人驚艷的著作，它成功地將復雜的生物統計學概念與強大的SAS軟件相結閤，為讀者提供瞭一個全麵而實用的學習平颱。作者以一種極其清晰和有條理的方式，引導讀者一步步掌握在生物統計分析中運用SAS的關鍵技術。我尤其贊賞書中關於數據可視化部分的講解，例如如何使用PROC SGPLOT創建高質量的統計圖錶，這對於清晰地展示研究結果至關重要。書中還涉及瞭許多在實際生物統計工作中非常重要的主題，例如多重比較、缺失數據處理以及效應量估計等，並且提供瞭詳細的SAS實現方案。每一次閱讀，我都會發現新的洞見，都會對SAS在生物統計分析中的強大功能有更深的認識。書中的案例研究設計得非常貼閤實際，能夠很好地幫助讀者將所學知識應用於解決真實世界的問題。雖然我目前纔剛剛接觸這本書不久，但我已經能預見到它將對我未來的研究工作産生深遠的影響。這是一本值得反復研讀的參考書，它不僅教會瞭我“如何做”，更重要的是教會瞭我“為什麼這麼做”，讓我對生物統計分析有瞭更深層次的理解。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀這本書之前，我曾對SAS在生物統計領域的應用感到一絲畏懼，覺得它過於專業和難以掌握。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常友善和易於理解的筆觸，將SAS的強大功能和生物統計學的精髓融閤在一起。我最喜歡的部分是書中關於方差分析（ANOVA）的詳細講解，它不僅展示瞭如何用SAS的PROC GLM來執行各種ANOVA模型，還深入探討瞭模型的假設、結果的解讀以及如何進行事後檢驗。這對於理解不同實驗設計的統計分析至關重要。此外，書中對於生存分析的介紹也讓我受益匪淺，我學習到瞭如何使用PROC LIFETEST和PROC PHREG來分析生存數據，並理解瞭Kaplan-Meier麯綫和Cox比例風險模型的應用場景。這本書的優點在於，它不隻提供代碼，更注重解釋代碼背後的統計原理和實際意義，這對於建立紮實的生物統計學基礎非常有幫助。我感覺這本書更像是一本“生物統計學傢的SAS實戰指南”，充滿瞭實用技巧和深刻的見解。我強烈推薦這本書給任何希望在生物統計分析領域運用SAS的讀者。

評分☆☆☆☆☆

還是有些生澀，得仔細對著sas操作書和統計書一起運用纔行，可能是我水平太差瞭orz...

評分☆☆☆☆☆

還不錯吧~還不錯啊~~~

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正好適閤生物統計應用,有運行結果分析 ,不錯

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SAS生物統計分析應用教程 不錯

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不錯

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等瞭好久纔等到，還沒來得及看呢

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還不錯吧~還不錯啊~~~

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