SAS统计软件应用（第3版）/国家卫生和计划生育委员会“十二五”规划教材（附CD-ROM光盘1张） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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贺佳，尹平 编

图书标签:

• SAS统计软件
• 统计分析
• 卫生统计
• 流行病学
• 数据分析
• 医学统计
• 规划教材
• 第3版
• 国家卫生健康委员会
• SPSS

出版社： 人民卫生出版社

ISBN：9787117186025

版次：3

商品编码：11462075

包装：平装

丛书名： 国家卫生和计划生育委员会“十二五”规划教材 ， ，

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：203

字数：423000

正文语种：中文

附件：CD-ROM光盘

附件数量：1

内容简介

　　《SAS统计软件应用（第3版）/国家卫生和计划生育委员会“十二五”规划教材》供医学研究生及科研人员使用。《SAS统计软件应用（第3版）/国家卫生和计划生育委员会“十二五”规划教材》的前身为教育部学位管理与研究生教育司推荐研究生教学用书《医学统计学》的配套教材，之后在该书基础上，对其中绝大部分实例的软件实现方法给出了详细讲解，并分别于2006年和2010年出版了第1版和第2版。本书以SAS9.2版本为基础，增加了SAS菜单操作、统计图形绘制等章节，内容更加丰富，知识更加全面。
　　《SAS统计软件应用（第3版）/国家卫生和计划生育委员会“十二五”规划教材》共包含20章，前三章主要介绍了SAS的基础知识；第四章至第十四章介绍了常用统计方法的软件实现，包括：计量资料的描述性统计、两个样本均数比较的f检验、多个样本均数比较的方差分析、相关和回归分析、X2检验、二项分布、Poisson分布和负二项分布的资料分析、非参数统计分析方法、协方差分析、logistic回归分析和对数线性模型、生存分析以及多元统计分析方法等内容；第十五章至第十七章介绍了随机抽样、随机化分组和样本量估计等科研设计方面内容的软件实现；第十八章介绍了缺失数据填补方法的软件实现；第十九章介绍了SAS的菜单操作；第二十章介绍了运用SAS软件绘制统计图形的方法。

作者简介

　　贺佳，教授，博士生导师。现任第二军医大学卫生统计学教研室主任；上海市杨浦区政协委员；国际生物统计学会中国分会副理事长、中国卫生信息学会卫生统计教育专业委员会副主任委员、中国现场统计研究会生物医学统计学会副理事长、中国人民解放军医学科学技术委员会卫生信息学专业委员会副主任委员、上海市临床流行病专业委员会副主任委员等。国际知名杂志TheLancet的统计学审稿专家，《中国卫生统计》等十余种杂志的常务编委和编委。从事教学工作近三十年，负责的课程获国家精品课程、上海市精品课程、军队优质课程。主编、副主编教材18部，其中7部由人民卫生出版社出版，2部由高等教育出版社出版。负责国家自然科学基金、上海基础研究重点项目、军队科技攻关等30余项科研基金课题，以第一作者或通讯作者发表SCI论文63篇，特别是在TheLancet上发表评述。自主研发软件9套，获国家软件著作权。以第一完成人获上海市科技进步一等奖、二等奖和上海医学科技二等奖。为上海市领军人才、上海市优秀学科带头人、上海市三八红旗手标兵、上海市三八红旗手、上海市高校优秀青年教师。

目录

第一章 SAS的概述
第一节 SAS的特点和运行环境
第二节 SAS的启动和退出
第三节 SAS的视窗管理系统
第四节 SAS程序
第五节 SAS帮助

第二章 数据库与数据集
第一节 数据库
第二节 数据集
第三节 数据集的建立
第四节 数据集的整理

第三章 SAS运算符和函数
第一节 SAS运算符
第二节 SAS常用函数
第三节 SAS运算符和函数举例

第四章 计量资料的单变量描述
第一节 频数表的编制
第二节 单变量描述
第三节 正态性检验
第四节 几何均数的计算
第五节 MEANS及UNIVARIATE过程常用选项和语句

第五章 两样本均数的比较
第一节 单样本均数的t检验
第二节 配对资料两样本均数比较的t检验
第三节 两样本均数比较的f检验
第四节 TTEST过程常用选项和语句

第六章 多个样本均数比较的方差分析
第一节 完全随机设计资料的方差分析
第二节 随机区组设计资料的方差分析
第三节 拉丁方设计资料的方差分析
第四节 两阶段交叉设计资料的方差分析
第五节 析因设计资料的方差分析
第六节 正交设计资料的方差分析
第七节 嵌套设计资料的方差分析
第八节 裂区设计资料的方差分析
第九节 重复测量资料的方差分析
第十节 GLM过程常用选项和语句

第七章 相关和回归分析
第一节 直线相关分析
第二节 直线回归分析
第三节 秩相关
第四节 加权直线回归
第五节 指数曲线回归
第六节 对数曲线回归
第七节 多元线性回归
第八节 CORR过程和REG过程常用选项和语句

第八章 X2检验
第一节 四格表资料的X2检验
第二节 RxC表资料的X2检验
第三节 FREQ过程常用选项和语句

第九章 二项分布、Poisson分布和负二项分布
第一节 二项分布
第二节 Poisson分布
第三节 负二项分布中的参数估计
第四节 拟合优度检验
第五节 Poisson回归和负二项回归

第十章 非参数统计方法
第一节 配对资料的比较
第二节 成组资料的比较
第三节 两组等级资料的比较
第四节 完全随机设计资料的比较
第五节 随机区组设计资料的比较
第六节 NPARIWAY过程常用选项和语句

第十一章 协方差分析
第一节 完全随机设计资料的协方差分析
第二节 随机区组设计资料的协方差分析

第十二章 logistic回归分析和对数线性模型
第十三章 生存分析
第十四章 多元统计分析
第十五章 随机抽样
第十六章 随机化分组
第十七章 样本含量的估计
第十八章 缺失数据的多重填补
第十九章 SAS菜单操作
第二十章 SAS作图

前言/序言

《SAS统计软件应用（第3版）》图书简介 一、图书背景与定位 《SAS统计软件应用（第3版）》是一本由国家卫生和计划生育委员会“十二五”规划重点推荐的教材，旨在系统性地介绍SAS统计软件在各学科领域的应用。本书第三版在继承前两版精髓的基础上，结合了近年来SAS统计软件的最新发展和应用需求，内容更加全面、深入，更具前瞻性。本书的编写紧密围绕国家对高素质统计人才培养的要求，特别是在卫生、医药、公共卫生、生物统计等领域，为相关专业学生、研究人员、实际工作者提供了一套完整、实用、权威的学习和参考工具。 二、核心内容概要 本书以SAS统计软件为核心，详细阐述了从基础数据管理到高级统计分析的各个环节。其内容涵盖了SAS软件的入门操作、数据处理与清洗、常用统计方法的实现，以及在实际问题解决中的应用。全书结构清晰，逻辑严谨，由浅入深，易于读者理解和掌握。 1. SAS软件基础与数据管理 SAS系统入门： 详细介绍SAS系统的安装、基本界面、程序编辑器、日志窗口、输出窗口等核心组件，帮助读者快速熟悉SAS操作环境。 SAS数据集与数据步： 深入讲解SAS数据集的构成、创建、存储和读取，以及数据步（DATA Step）在数据转换、生成、合并、拆分等方面的强大功能。内容包括变量的声明、赋值、条件语句、循环语句、数组等，为后续的数据分析打下坚实基础。 数据预处理与清洗： 详细介绍数据输入、格式化、变量类型转换、缺失值处理、异常值检测与处理、数据校验等关键技术。重点讲解SAS的各种函数和过程（PROCEDURE）在数据清洗中的应用，如PROCIMPORT、PROCEXPORT、PROC CONTENTS、PROC FREQ、PROC MEANS、PROC TABULATE等，以及自定义宏的应用，确保数据的准确性和可靠性。 SAS宏（Macro）编程基础： 介绍SAS宏语言的基本概念、宏变量、宏函数、宏过程、宏定义和调用等，使读者能够编写和使用宏来自动化重复性任务，提高工作效率。 2. 常用统计方法在SAS中的实现 本书将统计理论与SAS软件的实际操作紧密结合，详细介绍了多种常用统计方法的实现过程。 描述性统计分析： 讲解如何使用SAS进行数据的集中趋势、离散程度、分布形态等描述性统计分析。重点介绍PROCMEANS、PROCUNIVARIATE、PROCFREQ、PROCSORT、PROCTABULATE等过程的详细用法，并结合图表展示统计结果。 推断性统计分析： 假设检验： 详细介绍t检验（单样本t检验、配对t检验、独立样本t检验）、Z检验、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）、F检验等常用假设检验方法在SAS中的实现。重点分析SAS输出结果的解读，包括p值、置信区间等。 方差分析（ANOVA）： 深入讲解单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析等。介绍PROCGLM（General Linear Models）和PROCANOVA过程，以及多重比较（如Tukey HSD, Bonferroni）的应用，用于比较多组均数是否存在显著差异。 回归分析： 线性回归： 详细介绍简单线性回归、多元线性回归模型。使用PROCREG、PROCGLM过程进行模型拟合，讲解回归系数的解释、模型诊断（残差分析、共线性诊断）、模型选择（逐步回归、向前选择、向后排除）等。 Logistic回归： 重点介绍二元、多项Logistic回归模型，用于分析分类响应变量与自变量之间的关系。使用PROCLOGISTIC过程，讲解模型拟合、变量筛选、 Odds Ratio的解释、模型评价等。 生存分析： 介绍Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验、Cox比例风险模型等。使用PROCKML、PROCCPH过程，分析生存时间数据，识别影响生存结局的因素。 多变量统计分析： 主成分分析（PCA）： 介绍如何使用PROCFACTOR和PROCPRINCOMP提取主成分，实现降维和数据简化。 因子分析（FA）： 讲解因子分析的基本原理和在SAS中的应用，帮助识别潜在的因子结构。 聚类分析： 介绍层次聚类和K-means聚类方法，使用PROCCLUSTER和PROCSES（SAS Enterprise Miner）进行数据分组。 非参数统计方法： 介绍Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数检验方法在SAS中的应用，特别是在数据不满足参数检验假设时。 3. SAS在特定领域的应用案例 本书包含大量来自卫生、医药、公共卫生、生物统计等领域的典型案例，将理论知识转化为实际操作。 流行病学研究： 如何利用SAS分析疾病的发病率、患病率，进行病例对照研究、队列研究，计算相对危险度（RR）、优势比（OR）及其置信区间。 临床试验数据分析： 如何设计和分析临床试验数据，包括随机化、盲法、疗效评估、安全性评价等。 生物统计应用： 基因表达数据分析、蛋白质组学数据分析、遗传学分析等。 公共卫生统计： 卫生服务利用分析、健康行为研究、环境健康监测等。 4. SAS高级应用与专题 SAS宏程序设计： 进阶讲解宏程序的编写和应用，实现更复杂的统计分析流程自动化。 SAS/GRAPH与SAS/STAT： 介绍SAS强大的图形功能（PROC GPLOT, PROC SGPLOT等）和专业的统计分析过程，如PROCMIXED（混合模型），PROCANALYSIS（重复测量ANOVA）等，以支持更高级的统计建模和可视化需求。 SAS Enterprise Guide与SAS Enterprise Miner（简介）： 简要介绍SAS可视化工具和数据挖掘工具，让读者对SAS的更广泛应用有所了解。 三、本书的特点与优势 权威性与前瞻性： 作为国家“十二五”规划教材，本书内容紧贴国家需求，具有高度的权威性。同时，第三版内容更新，涵盖了SAS最新发展和应用趋势。 全面性与系统性： 从基础操作到高级分析，本书构建了一个完整的SAS学习体系，能够满足不同水平读者的学习需求。 实践性与应用性： 大量的案例分析和实操指导，使读者能够快速将所学知识应用于实际工作中，解决实际问题。 易学性与易读性： 语言通俗易懂，图文并茂，讲解过程清晰明了，即使是初学者也能快速掌握SAS的核心技能。 配套资源丰富： 随书附带的光盘包含了SAS软件的演示版本（若适用）、大量示例数据、程序代码和参考资料，极大地增强了学习效果。 四、读者对象 本书适用于： 高等院校医学、公共卫生、生物学、药学、统计学、信息科学等相关专业的本科生、研究生。 从事统计分析、数据挖掘、科研工作的研究人员和专业技术人员。 在卫生、医药、疾控、生物技术等行业工作的从业人员。 任何希望系统学习和掌握SAS统计软件应用的读者。 总结 《SAS统计软件应用（第3版）》不仅是一本教材，更是一本实用工具书。它将SAS统计软件强大的功能与实际应用需求完美结合，为读者提供了一条高效、可靠的学习SAS统计分析的路径。通过本书的学习，读者将能够熟练运用SAS软件进行复杂的数据处理和统计分析，为科学研究、项目决策和行业发展提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

从宏观上看待这部教材，它成功地建立了一个从基础到进阶的完整学习体系，对于初学者而言，它提供了坚实的地基；对于有一定基础的人来说，它则像一本优质的“进阶手册”。我特别关注了它在最新SAS版本特性方面的更新程度，毕竟软件更新迭代速度很快，过时的教材价值会大打折扣。从目录中对某些新函数和新模块的提及来看，编者显然花费了大量精力去追踪和整合最新的软件特性，保证了教材的时效性。特别是它对于统计结果报告规范的讲解部分，不仅教你怎么得出结论，更教你怎么体面、专业地呈现结论，这对于从事需要对外汇报工作的读者来说，价值是无法估量的。它塑造的不仅仅是操作技能，更是一种专业的数据分析素养。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版设计简直是教科书级别的典范，体现了出版方对细节的极致追求。在阅读大量代码和统计输出时，字体的选择、行距的控制、代码块与正文的区分，都直接影响到读者的阅读效率和眼睛的疲劳程度。这里，作者巧妙地运用了不同深度的灰色背景来区分代码输入区、系统输出区和作者的注释区，使得读者在快速浏览时能够立刻锁定所需信息，极大地减少了信息过载带来的认知负担。而且，书中的图表质量非常高，无论是直方图的分布形态展示，还是回归模型的拟合曲线，线条都清晰锐利，即使用A4纸打印出来对照学习，效果也丝毫不打折扣。这种对视觉体验的重视，让整个学习过程变成了一种享受，而不是与模糊不清的图像搏斗。

评分☆☆☆☆☆

作为一部规划教材，其内容的覆盖面和深度都是经过精心校准的。我翻阅了其中关于宏语言（Macro Language）的那一章，这通常是很多入门级教程会一带而过，但在实际复杂数据管理和报告生成中却是效率的关键。这本书对宏的介绍并非仅仅是语法罗列，而是提供了几个非常巧妙的应用场景，比如如何利用宏来自动化处理不同时间段的月度报告，或者如何构建一个可重复使用的复杂数据筛选流程。这种前瞻性的内容设置，意味着这本书的价值不仅仅停留在“学会使用”这个初级阶段，它在引导读者思考如何将SAS工具最大化地集成到日常工作流中。它的案例选择也非常贴近实际工作中的痛点，比如如何处理缺失值（Missing Data）时的不同插补策略及其对结果的影响，处理得既细致又提供了明确的建议，体现了编者深厚的实践经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装看起来就相当专业，那种带着点沉稳的蓝灰色调，一下子就给人一种“靠谱”的感觉，不像有些教材封面花里胡哨的。我特意留意了一下那张附带的CD-ROM，虽然现在大家数据传输都靠网络，但对于需要稳定环境进行软件操作练习的初学者来说，一张光盘带来的安全感是无可替代的，总比我吭哧吭哧在网上找一堆可能版本不对的安装包要省心得多。翻开目录，结构划分得非常清晰，从基础的数据录入、清理，到复杂的统计模型建立，再到最后结果的可视化展示，整个学习路径设计得像一张精心绘制的地图，引导性很强。我尤其欣赏它对SAS基础语法的讲解，没有一下子就抛出晦涩难懂的术语，而是用非常贴近实际案例的方式来阐述每一个命令块的功能，读起来一点也不觉得枯燥，更像是跟着一位经验丰富的老师在一步步演示操作，而不是冷冰冰的官方手册。对于我这种需要快速上手处理实际科研数据的“实干派”来说，这种实用至上的编排方式简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字功底确实值得称赞，它的语言风格在严谨的学术要求和大众化的可读性之间找到了一个绝妙的平衡点。很多技术书籍的通病就是，为了追求“深度”，作者常常会陷入术语的泥沼，让读者读完一遍后感觉自己好像掌握了理论，但实际操作起来依然手足无措。然而，这本教材的叙述方式却非常注重“知行合一”，它不是那种只告诉你“怎么做”的书，更深入地解释了“为什么这么做”。举个例子，在讲解ANOVA（方差分析）时，作者不仅给出了实现代码，还非常详尽地解释了检验背后的统计学假设，并用通俗的比喻来解释P值在实际数据解读中的意义，这对于巩固理论基础至关重要。我感觉作者对教材的使用群体有着非常深刻的理解，知道我们这些非科班出身的人群在学习统计软件时最容易在哪里卡壳，并提前设置好了“避障”设施。那种润物细无声的引导，让复杂的统计过程变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

书很好，质量不错，值得购买。

评分☆☆☆☆☆

很好的书 值得拥有，喜欢大爱

评分☆☆☆☆☆

写得不错，值得认真学习。

评分☆☆☆☆☆

書記很不錯，就是有點貴

评分☆☆☆☆☆

书本权威，质量不错。。。

评分☆☆☆☆☆

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