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名称：现代统计学与SAS应用
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【内容介绍】
近10年来，笔者为医学研究生、医学科技工作者讲授统计课，并为广大科研人员做了大量的统计咨询工作，从中受到了很多启迪。同时，增强了我的紧迫感、危机感和使命感。因为从科研实践中提出来的有些试验设计问题以及与之相匹配的统计分析方法，在现行的统计教科书中未作介绍；很多从事实际工作的同志试图学好统计学，但其中不少人学了好几遍仍不得要领，就更谈不上灵活而又正确地使用了。调查、思考和全面分析后得出如下的认识∶问题的症结出在教材和教学方法上。现行统计教材基本上是按统计方法分门别类一一介绍的，这样 就必然要把处理同一类问题或资料的各种统计方法分散在不同章节中去讲解，但使用者需要处理的试验资料往往是丰富多采的、错综复杂的，既包含定量指标，又包含定性指标；既需作一元统计分析，又需作多元统计分析。实际问题的复杂性与统计教材的系统性之间的矛盾，使实际工作者在选用统计方法时不知所措,感到统计学莫测高深,很难学习和掌握。
如何有效地解决统计教学和统计应用方面存在的弊病，针对实际资料和具体问题讲解和使用统计方法，是编写《现代统计学与ＳＡＳ应用》一书的初衷。因编者水平有限，此书在教材改革方面只是一次初步的尝试，但愿它能起到抛砖引玉之作用。
本书用通俗易懂、化玄为实的编写手法，较全面地介绍了现代统计分析方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大、算法复杂的特点，为便于实际工作者和非数理专业的学生学习和掌握统计知识，本书以美国ＳＡＳ研究所研制的、在国际上享有很高声誉的统计分析系统──ＳＡＳ软件包作为实现复杂统计计算的工具，从而省出了大量的篇幅着重介绍各种试验设计 方法、各种统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下，合理调整教材结构亨写形式，使貌似复杂的统计问题化繁为简，实用方便。
随着电子计算机技术的不断提高，统计学的理论和应用也有了长足的发展。在试验设计方面，可以利用计算机进行辅助设计，如正交设计、均匀设计、直接设计等，使广大实际工作者运用多因素试验设计安排试验成为可能。这些设计方法，可以大大减少花费在试验研究和应用研究上的人力、物力、财力和时间，获得与全面试验接近的最优试验结果，对工农业生产、科学研究和推动国民经济的发展，都是十分有用的。多元统计对揭示多因素、多指标的复杂问题的本质是不可缺少的，本书以ＳＡＳ软件包为计算工具，使实际工作 者分析多指标的试验资料成为可能。
近年来，国内外出版了大量有关统计理论、方法以及现成统计软件包的使用说明书和应用指南等方面的书籍。无疑，它们是产生本书的基础和来源。与这些同类书籍相比，本书具有以下独到之处：
①用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算，便于读者选用；
②面向问题和资料讲授统计方法，有利于读者提高处理实际问题的综合能力；
③介绍的试验设计类型多，讲解详细，具有很强的可操作性；
④为读战便成功的使用ＳＡＳ软件提供了一条有效的捷径。
本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数线性模型等内容。第４篇试验设计与回归分析，介绍了回归分析的种类和选用方法、简单直线回归、多项式回归、简单曲线回归、多元线性回归、协方差分析、直接试验设计及其资料的回归分析等有关内容。第５篇生存分析，介绍了生存资料的特点、生存时间函数和生存分析 方法的分类等基本概念；生存资料的非参数分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和参数模型的回归分析方法。第６篇多元统计分析，介绍了主成分分析、因子分析、对应分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析。
本书第１篇第１～７章由胡良平、代炼忠、姚晨三人编写；第２、３、５、６篇均由胡良平编写；第４篇由胡良平、张学中两人编写；绝大部分练习和参考答案由郭秀花编写。
根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容，本书可用作研究生、本科生、大中专生的统计学教材；可作为高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计 方法的参考书；还可作为用ＳＡＳ软件解决统计问题的实用手册。
本书的问世，与军事医学科学院科技部研究生处和训练处在经济上给予的大力扶是息息相关的；与军事医学科学出版社的热情关心和帮助是坊开的；中国人民解放军军医进修学院姚晨同志对本书内容的取舍和合类排等重要问题提出了很多宝贵的建议；北京高等医学专科学校郭秀花同志为本书的初稿作了大量认真而又细致的校对工作。在此，一并表示衷心的感谢!
胡良平
目 录
第１篇 统计学基础知识与SAS软件应用技巧
第１章 绪论
第１节 统计学的理论基础和研究对象
第２节 统计学的任务和作用
第３节 统计学的主要内容
第４节 学习统计方法的捷径
第５节 统计资料的类型
第６节 数据结构与统计方法的匹配
第７节 几个重要的统计名词
第２章 试验设计入门
第１节 试验设计的意义、要素、原则和原理
第２节 试验设计原则的实施办法
第３节 试验设计类型的概述
第３章 统计描述
第１节 统计表
第２节 统计图
第３节 平均指标──度量定量指标的平均水平(或集中趋势)
第４节 变异指标──度量定量指标的变异程度(或离散趋势)
第５节 随机变量及其概率
第６节 平均指标与变异指标的结合使用
第７节 分位数──描述偏态资料的情况和离散趋势
第８节 正态性检验
第９节 相对数──对定性资料进行统计描述
第４章 ＳＡＳ软件应用入门
第１节 ＳＡＳ软件简介
第２节 应用ＳＡＳ的捷径
第３节 使用ＳＡＳ必须了解的几个基本概念
第４节 使用ＳＡＳ必须掌握的几组重要命令
第５节 实际运行ＳＡＳ的步骤
第５章 ＳＡＳ实用程序编写技巧
第１节 数据步流程
第２节 创建数据集的途径
第３节 建立数据集的技巧
第６章 用ＳＡＳ软件实现简单的统计分析
第１节 用ＳＡＳ实现单变量统计分析
第２节 用ＳＡＳ语言编程求小样本率的置信区间
第７章 用ＳＡＳ／ＧＲＡＰＨ模块绘制常用统计图的方法
第１节 条图、圆图和直方图
第２节 散布图、普通线图和半对数线图
第２篇 试验设计与定量资料的统计分析
第１章 基本概念与方法的概述
第１节 假设检验中有关的基本概念
第２节 定量资料统计分析方法的概述
第２章 单组、配对和成组设计及其资料的统计分析
第１节 单组设计及其统计分析
第２节 配对设计及其统计分析
第３节 成组设计及其统计分析
第４节 本章几种试验设计类型的鉴别
第５节 统计资料的类型
第６节 数据结构与统计方法的匹配
第７节 几个重要的统计名词
第３章 误差固定的方差分析设计类型及其定量资料的统计分析
第１节 方差分析的应用场合、基本思想和前提条件
第２节 单因素Ｋ(Ｋ≥３)水平设计及其资料的统计分析
第３节 配伍组设计及其资料的统计分析
第４节 交叉设计及其资料的统计分析
第５节 拉丁方设计及其资料的统计分析
第６节 不完全拉丁方设计及其资料的统计分析
第７节 希腊拉丁方设计及其资料的统计分析
第８节 析因设计及其资料的统计分析
第９节 含区组因素的析因设计及其资料的统计分析
第10节 正交设计及其资料的统计分析
第４章 误差变动的方差分析设计类型及其定量资料的统计分析
第１节 平衡不完全区组设计及其资料的统计分析
第２节 单因素Ｋ(Ｋ≥３)水平设计及其资料的统计分析
第３节 系统分组(或嵌套)设计及其资料的统计分析
第４节 裂区(或分割)设计及其资料的统计分析
第５节 具有重复测量设计及其资料的统计分析
第５章 多个均数或均值向量之间的多重比较
第１节 有关的名词概念和符号的含义
第２节 具有显著性的单因素各水平之间的多重比较
第３节 具有显著性的交互作用项各水平之间的多重比较
第３篇 试验设计与定性资料的统计分析
第１章 ２×２表资料的假设检验
第１节 试验设计及资料的表达格式
第２节 分析２×２表资料的常用公式及应用条件
第３节 应用举例
第４节 对列研究和病例─对照研究资料的分析
第２章 Ｒ×Ｃ表资料的统计分析
第１节 Ｒ×Ｃ表资料的分类
第２节 双向无序Ｒ×Ｃ表资料的统计分析
第３节 单向有序Ｒ×Ｃ表资料的统计分析
第４节 双向有序且属性不同的Ｒ×Ｃ表资料的统计分析
第５节 双向有序且属性相同的Ｒ×Ｃ表资料的统计分析
第６节 Ｒ×Ｃ表资料的分割
第７节 精确分割卡方值及其自由度的方法
第３章 高维列联表资料的统计分析
第１节 用合并法把３维表压缩成２维表
第２节 定性资料的对数线性模型分析
第３节 定性资料的logistic回归分析
第４篇 试验设计与回归分析
第１章 回归分析的种类与简单回归分析
第１节 回归分析的任务和种类
第２节 直线回归与相关分析的概念和要点
第３节 直线回归与相关分析的计算和应用
第４节 具有重复试验数据的直线回归分析
第５节 加权直线回归的应用──半数效量的估计
第６节 可直线化的简单曲线拟合
第７节 一般多项式曲线拟合
第８节 非线性曲线拟合
第９节 再用１个实例复习曲线拟合的全过程
第２章 多元线性回归分析
第１节 多元线性回归分析的概述
第２节 应用举例
第３节 变量筛选方法
第４节 回归诊断
第５节 用各种筛选变量方法编程的技巧
第６节 与回归分析有关的重要统计术语和统计量的注解
第３章 协方差分析
第１节 协方差分析的概述
第２节 一元协方差分析应用举例
第３节 多元协方差分析应用举例
第４章 直接试验设计与回归分析
第１节 回归分析试验设计方法的发展
第２节 各因素水平数相同时的直接试验设计
第３节 各因素水平数不同时的直接试验设计
第４节 关于直接试验设计的几点说明与解释
第５节 直接试验设计的ＳＡＳ源程序
第６节 直接试验设计ＳＡＳ程序的运行
第７节 应用举例
第８节 设计矩阵均匀性函数简介
第５篇 生 存 分 析
第１章 基本概念
第１节 生存资料的特点
第２节 生存时间函数
第３节 生存分析方法的分类
第２章 生存资料的非参数统计方法
第１节 统计描述与非参数分析概述
第２节 用LIFETEST过程实现统计计算
第３节 生存资料非参数统计方法中的有关计算公式
第３章 ＣＯＸ模型回归分析
第１节 ＣＯＸ回归模型(半参数回归模型)
第２节 ＣＯＸ模型回归分析应用举例
第４章 参数模型回归分析
第１节 参数回归模型
第２节 参数模型回归分析应用举例
第６篇 多 元 统 计 分 析
第１章 主成分分析
第１节 基本概念与数据结构
第２节 主成分的表达式与性质
第３节 用PRINCOMP过程实现主成分分析
第４节 合成资料的主成分分析
第２章 因子分析
第１节 基本概念
第２节 因子模型
第３节 因子分析的基本定理与任务
第４节 用FACTOR过程实现因子分析
第３章 对应分析
第１节 方法的概述
第２节 对应分析中的变量变换方法
第３节 用CORRESP过程实现对应分析
第４章 聚类分析
第１节 方法的概述
第２节 用VARCLUS过程实现变量聚类分析
第３节 用CLUSTER过程实现样品聚类分析
第４节 用FASTCLUS过程实现大样本样品聚类分析
第５节 用ACECLUS过程对需作样品聚类分析的资料进行预处理
第６节 用SAS/GRAPH模块绘制样品聚类图的SAS程序
第５章 判别分析
第１节 离散(定性)资料的判别分析
第２节 定量资料的逐步判别分析(考虑变量筛选)
第３节 一般判别分析(不考虑变量筛选)
第６章 典型相关分析
第１节 方法的概述
第２节 用CANCORR过程实现典型相关分析
全书附录
附录１ 各篇练习题及参考答案
第１篇练习题
第２篇练习题
第３篇练习题
第４篇练习题
第５篇练习题
第６篇练习题
第１篇参考答案
第２篇参考答案
第３篇参考答案
第４篇参考答案
第５篇参考答案
第６篇参考答案
附录２ 统计用表及产生这些表所需的SAS程序
2.1 统计用表
表2.1 ｔ、ｒ、ｒs、χ2临界值
表2.2 F临界值(方差齐性检验用，双侧概率为0.05)( )
表2.3 F临界值(方差分析用，单侧概率为0.05)( )
表2.4 F临界值(方差分析用，单侧概率为0.01)( )
2.2 产生上述表所需的SAS程序
产生t临界值表所需的SAS程序━TLJZ.PRG
产生χ2临界值表所需的SAS程序━KFLJZ.PRG
产生F临界值表所需的SAS程序━FLJZ.PRG
附录３ 估计样本含量的常用公式
附录４ 三个常用的离散型随机变量的概率
附录５ 与ＳＡＳ软件有关的内容
5.1 ＳＡＳ表达式简介
5.2 ＳＡＳ函数简介
5.3 ＳＡＳ语句简介
5.4 ＳＡＳ过程简介
5.5 ＳＡＳ命令简介
5.6 ＳＡＳ中宏知识简介
附录６ 中英文对照索引
附录７ 参考文献
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squarekiss 金钱 +30 好文章 2008-9-4 16:31:13
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