SAS 9.1统计软件应用教程

　　本书共有21章，前3章主要介绍了SAS的基础知识；第四章至第十六章介绍了常用的统计学方法，包括：计量资料的描述性统计的内容、两个样本均数比较的方法、方差分析、两变量的直线相关和回归分析、非线性回归分析、多元线性回归分析、X2检验、二项分布、Poisson分布和负二项分布的知识、非参数统计分析方法、协方差分析、logistic回归分析、生存分析以及多元统计分析方法；第十七、十八章介绍目前逐渐受到重视的多水平模型和结构方程模型分析方法；第十九、二十章介绍了统计设计阶段的随机化分组和样本量估计的方法；第二十一章介绍了缺失数据填补的方法。 本书中的所有内容都是编写者根据多年的基于对SAS软件的使用经验和理解编写而成的，经过了多年的实际应用的检验，因此本书具有非常高的实用性。不仅可以作为高等医学院校本科生、研究生软件课的授课教材，还可以作为SAS爱好者的参考书或工具书使用。

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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的显示管理系统
第四节 SAS程序
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的运算符和函数
第一节 SAS的运算符
第二节 SAS的常用函数
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 单变量的描述
第三节 正态性检验
第四节 几何均数的计算
第五章 两样本均数的比较
第一节 均数可信区间的估计
第二节 单样本均数的t检验
第三节 配对资料两样本均数比较的t检验
第四节 成组资料两样本均数比较的t检验
第五节 两样本均数的等效性检验
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
第七章 两变量直线相关和回归分析
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
第八章 非线性回归分析
第一节 指数曲线回归
第二节 对数曲线回归
第九章 多变量回归分析
第一节 多元线性回归
第二节 筛选变量
第十章 x2检验
第一节 四格表资料的x2检验
第二节 R×C表资料的x2检验
第十一章 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
第十二章 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
第十三章 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
第十四章 logistic回归分析
第一节 二分类logistic回归
第二节 多个自变量的二分类logistic回归
第三节 1：M配对资料的条件二分类logistic回归
第四节 有序logistic回归
第五节 多分类logistic回归
第十五章 生存分析
第一节 生存率的计算
第二节 生存曲线比较的log-rank检验
第三节 Cox回归分析
第十六章 多元统计分析
第一节 判别分析
第二节 聚类分析
第三节 主成分分析
第四节 因子分析
第五节 典型相关分析
第十七章 多水平统计模型
第一节 方差成分模型
第二节 随机系数模型
第十八章 结构方程模型
第十九章 随机化分组
第一节 完全随机分组
第二节 区组随机分组
第三节 分段随机分组
第二十章 样本含量的估计
第一节 单个样本均数的t检验的样本含量估计
第二节 两个样本均数的t检验的样本含量估计
第三节 多个样本均数的比较的样本含量估计
第四节 单个样本率的比较的样本含量估计
第五节 两个独立样本率的比较的样本含量估计
第六节 直线相关分析的样本含量估计
第二十一章 缺失数据的多重填补