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面向问题的统计学 1 科研设计与统计基础PDF格式电子书版下载

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第1篇 为什么要提出统计思想与强调科研设计3

第1章 如何掀开统计学这座“迷宫”的顶盖3

1.1 统计学究竟是什么3

1.1.1 统计学是定理和公式的代名词吗3

1.1.2 统计学是计算工具吗4

1.1.3 统计学是概念和定义吗4

1.1.4 统计学是化妆品吗4

1.1.5 统计学是敲门砖吗5

1.1.6 统计学是一座“迷宫”吗5

1.1.7 如何正确定义统计学5

1.1.8 学好统计学的要领是什么6

1.2 统计学的整体架构是什么6

1.2.1 统计学整体架构图是什么样的6

1.2.2 什么是统计思想7

1.2.3 什么是科研设计7

1.2.4 什么是统计表达与描述9

1.2.5 什么是统计分析9

1.2.6 如何正确解释计算结果9

1.2.7 如何陈述专业结论10

1.3 学好和正确使用统计学的技巧是什么10

1.3.1 如何给自己准确定位10

1.3.2 正确使用统计学的技巧是什么10

1.4 合理选择统计学方法的技巧是什么11

1.4.1 一般原则是什么11

1.4.2 如何按功能对统计分析方法进行分类和归纳12

1.4.3 合理选择定量资料统计分析方法的要领是什么12

1.4.4 人们分析定量资料时常犯的错误是什么12

1.4.5 合理选择定性资料统计分析方法的要领是什么12

1.4.6 人们分析定性资料时常犯的错误是什么13

1.4.7 进行简单线性相关与回归分析的正确步骤是什么13

1.4.8 人们进行简单线性相关与回归分析时常犯的错误是什么14

1.4.9 如何把握多因素分析方法的分类与合理选用的要领14

1.4.10 如何把握多元统计分析方法的分类与合理选用的要领14

1.5 解决统计计算问题的捷径是什么15

1.6 实战练习15

第2章 如何弘扬正确的统计思想16

2.1 正确的统计思想是什么16

2.2 统计思维模式包含的“八性”是什么17

2.2.1 为什么统计学具有系统性特点17

2.2.2 为什么统计学具有代表性特点17

2.2.3 为什么统计学具有随机性特点18

2.2.4 为什么统计学具有均衡性特点18

2.2.5 为什么统计学具有概括性特点18

2.2.6 为什么统计学具有延展性特点19

2.2.7 为什么统计学具有自悖性特点19

2.2.8 为什么统计学具有相合性特点20

2.3 统计思维模式包含的“八思维”是什么21

2.3.1 为什么统计学期望弱化静态思维强化动态思维21

2.3.2 为什么统计学期望突破正向思维巧用逆向思维23

2.3.3 为什么统计学期望跳出简单思维步入复杂思维23

2.3.4 为什么统计学期望活用横向思维发展纵向思维24

2.4 弘扬正确的统计思想的价值有多大26

2.4.1 为什么统计学理论研究与实际应用之间有鸿沟26

2.4.2 为什么两大强势派需要互相取长补短27

2.4.3 为什么统计思想对所有人都有价值27

2.5 实战练习27

第3章 如何活用三型理论28

3.1 三型理论是什么28

3.1.1 提出三型理论的背景是什么28

3.1.2 什么叫表现型29

3.1.3 什么叫原型29

3.1.4 什么叫标准型29

3.2 三型理论可应用于哪些领域29

3.2.1 三型理论用于典故中30

3.2.2 三型理论用于疾病诊断中30

3.2.3 三型理论用于经济学领域中31

3.2.4 三型理论用于心理学领域中32

3.2.5 三型理论用于资料表达方面33

3.2.6 三型理论用于试验设计方面35

3.2.7 三型理论用于试验设计类型判断方面37

3.2.8 三型理论用于调查研究资料分析中39

3.2.9 三型理论用于多因素分析方面40

3.3 活用三型理论有何实际意义41

3.4 实战练习41

第4章 如何抓住科研设计要点42

4.1 什么是科研设计42

4.1.1 科研设计的内涵是什么42

4.1.2 科研设计由哪几部分组成43

4.1.3 科研设计的作用是什么43

4.1.4 一个完善的科研设计的标志是什么43

4.1.5 如何获得完善的科研设计方案44

4.2 科研设计的正确指导思想是什么45

4.3 科研设计的错误指导思想是什么45

4.3.1 为什么有相当多的科研成果经不起时间和实践的检验45

4.3.2 为什么医生常将临床科研流程倒置45

4.3.3 为什么很多科研工作者常严重忽视统计研究设计46

4.3.4 为什么很多科研人员经常忘记自己是一个正常人46

4.4 科研设计包括哪些主要内容47

4.5 与专业设计有关的概念和问题有哪些48

4.5.1 专业设计由哪些部分组成48

4.5.2 基本常识为何如此重要48

4.5.3 专业知识的作用有多大48

4.6 什么是统计研究设计49

4.6.1 统计研究设计由哪几部分组成49

4.6.2 什么是试验设计49

4.6.3 什么是临床试验设计49

4.6.4 什么是调查设计50

4.7 三种统计研究设计的共性和个性分别是什么50

4.7.1 三种统计研究设计的共性是什么50

4.7.2 三种统计研究设计的个性分别是什么50

4.8 统计研究设计的要领和精髓是什么51

4.9 统计研究设计中应注意哪些问题52

4.10 人们在科研设计中常犯哪些错误53

4.10.1 为什么有些科研项目缺乏完善科研设计方案53

4.10.2 在运用设计类型知识方面人们常犯哪些错误54

4.10.3 人们在把握试验设计三要素方面常犯哪些错误54

4.10.4 人们在遵守试验设计四原则方面常犯哪些错误54

4.11 实战练习55

第5章 如何抓住试验设计要点56

5.1 试验设计的全部内容是什么56

5.1.1 什么是试验设计56

5.1.2 试验设计的目的是什么57

5.1.3 试验设计的意义是什么57

5.1.4 试验设计的原理是什么57

5.1.5 试验设计的核心内容是什么58

5.2 如何把握三要素60

5.2.1 如何把握受试对象60

5.2.2 如何把握影响因素61

5.2.3 如何把握试验效应61

5.3 如何把握四原则62

5.3.1 如何把握随机原则62

5.3.2 如何把握对照原则62

5.3.3 如何把握重复原则63

5.3.4 如何把握均衡原则63

5.4 如何选择合适的试验设计类型63

5.4.1 何为试验设计类型63

5.4.2 选用试验设计类型的指导思想是什么66

5.5 如何制订试验设计方案66

5.5.1 选择什么样的动物（或样品）作为受试对象66

5.5.2 如何确定试验因素及重要非试验因素67

5.5.3 如何确定观察与测量指标67

5.5.4 如何用随机方法选取和分配受试对象67

5.5.5 如何设置合理的对照组68

5.5.6 为什么要做预试验68

5.5.7 如何估计样本含量68

5.5.8 如何提高组间的均衡性68

5.5.9 如何确定试验设计类型68

5.5.10 如何制订试验过程中的质量控制措施68

5.6 实战练习69

第6章 如何抓住临床试验设计要点70

6.1 何为临床试验70

6.1.1 临床试验的目的与意义是什么70

6.1.2 临床试验的步骤是什么70

6.1.3 如何给临床试验分期72

6.1.4 临床试验相关的重要文件和指导原则有哪些72

6.2 如何考虑伦理道德问题73

6.3 如何制定合理的纳入与排除标准73

6.3.1 如何制定统一的诊断标准74

6.3.2 如何制定统一的纳入标准74

6.3.3 如何制定统一的排除标准74

6.3.4 选择研究对象时应注意的其他事项有哪些74

6.4 如何进行盲法设计75

6.5 如何确定主要疗效与安全性指标75

6.6 如何做好随机化分组76

6.7 如何选择合适的对照77

6.8 如何确定合适的样本量77

6.9 如何提高组间的均衡性78

6.10 如何降低多中心临床试验的中心效应79

6.11 实战练习79

第7章 如何抓住调查设计要点81

7.1 何为调查研究81

7.2 调查实施过程是什么81

7.2.1 如何明确调查研究目的和调查指标82

7.2.2 如何确定调查对象并估计样本含量82

7.2.3 如何明确调查方法和调查方式82

7.2.4 如何进行调查表设计83

7.2.5 如何制订调查组织计划85

7.2.6 如何进行资料的整理和分析85

7.3 常用抽样方法有哪些85

7.4 如何进行调查质量控制87

7.4.1 如何进行研究各阶段的质量控制87

7.4.2 如何进行非抽样误差的控制87

7.5 实战练习88

第8章 如何快速掌握SAS用法90

8.1 SAS是一个什么样的统计软件90

8.2 SAS界面是什么样的90

8.3 SAS过程与SAS程序之区别是什么91

8.3.1 什么是SAS过程91

8.3.2 什么是SAS程序92

8.3.3 SAS过程与SAS程序区别是什么92

8.4 SAS程序的结构是什么样的92

8.5 创建SAS数据集的常用方法有哪些93

8.5.1 SAS数据集的概念是什么93

8.5.2 SAS数据集有哪些种类94

8.5.3 创建SAS数据集有哪些常用方法95

8.6 运行SAS的方法有哪几种99

8.6.1 如何用菜单驱动法运行SAS99

8.6.2 如何用编程法运行SAS100

8.7 实战练习101

第9章 如何巧妙实现各种随机化102

9.1 如何用SAS实现随机抽样102

9.1.1 如何用SAS实现单纯随机抽样102

9.1.2 如何用SAS实现分层随机抽样104

9.1.3 如何用SAS实现系统随机抽样106

9.2 如何用SAS实现随机分组107

9.2.1 如何用SAS将受试对象随机分为两组107

9.2.2 如何用SAS将受试对象随机分为三组109

9.3 如何实现动态随机化110

9.4 实战练习112

第10章 如何设置合理的对照114

10.1 常用的对照形式有哪些114

10.1.1 何为自身对照114

10.1.2 何为空白对照（或正常对照）114

10.1.3 何为试验对照115

10.1.4 何为标准对照（或阳性对照）115

10.1.5 何为相互对照115

10.1.6 何为历史或中外对照115

10.2 何为合理的对照115

10.3 缺乏对照的实例是什么样的116

10.4 假对照的实例是什么样的117

10.5 对照不当的实例是什么样的118

10.6 对照不全的实例是什么样的118

10.7 对照过剩的实例是什么样的120

10.8 实战练习122

第11章 如何估计样本含量125

11.1 估计样本含量的意义何在125

11.2 确定样本含量时应具备什么条件126

11.3 总体均值估计时如何估计样本含量126

11.3.1 计算公式126

11.3.2 应用举例127

11.4 总体率估计时如何估计样本含量127

11.4.1 当π或P接近0或1时127

11.4.2 当π或P接近0.5时128

11.5 单组设计均值与率的检验时如何估计样本含量129

11.5.1 均值的比较129

11.5.2 率的比较130

11.6 配对设计均值与率的检验时如何估计样本含量131

11.6.1 均值的检验131

11.6.2 率的检验131

11.7 成组设计均值与率的差异性检验时如何估计样本含量133

11.7.1 均值的检验133

11.7.2 率的检验135

11.8 成组设计均值与率的等效性检验时如何估计样本含量137

11.8.1 均值的检验137

11.8.2 率的检验140

11.9 成组设计均值与率的非劣效性检验时如何估计样本含量142

11.9.1 均值的检验142

11.9.2 率的检验144

11.10 成组设计均值与率的优效性检验时如何估计样本含量146

11.10.1 均值的检验146

11.10.2 率的检验148

11.11 单因素多水平设计均值与率的检验时如何估计样本含量150

11.11.1 均值的检验150

11.11.2 率的检验152

11.12 实战练习153

第12章 如何把握均衡原则156

12.1 均衡原则的概念与作用是什么156

12.1.1 何为均衡原则156

12.1.2 均衡原则的作用是什么157

12.2 提高均衡性的策略是什么157

12.3 从设计到分析如何做有利于提高均衡性158

12.4 违反均衡原则的同时会伴随违反其他原则158

12.5 如何快速看出试验是否违反均衡原则158

12.6 违反均衡原则的实例是什么样的158

12.6.1 违反随机和均衡原则的实例158

12.6.2 违反对照和均衡原则的实例161

12.6.3 违反随机、对照和均衡原则的实例162

12.6.4 违反随机、对照、重复和均衡原则的实例163

12.6.5 统计分析过程中没有考虑均衡原则163

12.7 实战练习164

第13章 如何选定试验设计类型并付诸实施166

13.1 单组设计、配对设计和单因素K水平设计（K≥2）166

13.1.1 单组设计166

13.1.2 配对设计167

13.1.3 单因素K水平设计（K≥2）168

13.2 有无重复试验的随机区组设计和具有一个重复测量的单因素设计170

13.2.1 无重复试验的随机区组设计170

13.2.2 有重复试验的随机区组设计171

13.2.3 具有一个重复测量的单因素设计172

13.3 平衡不完全随机区组设计与无重复试验的双因素设计172

13.3.1 平衡不完全随机区组设计172

13.3.2 无重复试验的双因素设计173

13.4 无重复取样（试验）与有重复取样（试验）的拉丁方设计与交叉设计174

13.4.1 不可拆分的单个体型无重复取样的拉丁方设计174

13.4.2 可以拆分的单个体型无重复取样的拉丁方设计175

13.4.3 可以拆分的单个体型有重复取样的拉丁方设计176

13.4.4 多个体型无重复试验的拉丁方设计176

13.4.5 多个体型有重复试验的拉丁方设计176

13.4.6 不可拆分的单个体型无重复取样的2×2交叉设计177

13.4.7 可以拆分的单个体型有重复取样的2×2交叉设计177

13.4.8 单个体型有重复试验的2×2交叉设计177

13.4.9 多个体型有重复试验的2×2交叉设计178

13.4.10 拉丁方设计与交叉设计的特点179

13.5 嵌套（系统分组）设计与裂区（分割）设计及重复测量设计179

13.5.1 嵌套（系统分组）设计179

13.5.2 裂区（分割）设计180

13.5.3 重复测量设计183

13.6 析因设计与含区组因素的析因设计及分式析因设计187

13.6.1 析因设计187

13.6.2 含区组因素的析因设计188

13.6.3 分式析因设计189

13.7 正交设计与均匀设计及反应曲面设计191

13.7.1 正交设计191

13.7.2 均匀设计196

13.7.3 反应曲面设计200

13.8 最优设计与混料设计202

13.8.1 最优设计202

13.8.2 混料设计205

13.9 多因素非平衡组合试验208

13.9.1 多因素试验研究现况概述208

13.9.2 多因素非平衡组合试验的实例及处置策略209

13.10 多因素设计类型的辨析211

13.10.1 辨析多因素设计类型的意义211

13.10.2 辨析多因素设计类型的技巧211

13.10.3 改变列表格式突显设计类型211

13.11 实战练习216

第14章 如何辨析统计研究设计方面常见错误220

14.1 如何辨析试验设计方面常见错误220

14.1.1 何为设置了多余的对照组220

14.1.2 何为试验设计违反均衡原则221

14.2 如何辨析临床试验设计方面常见错误222

14.2.1 何为样本含量过小222

14.2.2 何为未设置对照组222

14.2.3 何为试验设计违反均衡原则223

14.2.4 何为试验设计违反伦理道德227

14.2.5 何为试验分组方法不合理228

14.3 如何辨析调查研究设计方面常见错误228

14.3.1 何为调查对象的代表性差228

14.3.2 何为调查对象的选取违反随机原则229

14.4 实战练习229

第2篇 如何进行统计表达与描述235

第15章 如何把握统计资料分类及其常见表现形式235

15.1 四种类型的统计资料分别是什么235

15.1.1 统计资料应具备哪些特征235

15.1.2 如何进行统计资料的分类236

15.2 统计资料常见表现形式是什么237

15.2.1 何为以数据库形式呈现的统计资料237

15.2.2 何为以列联表形式呈现的统计资料238

15.2.3 何为以方差协方差矩阵形式呈现的统计资料239

15.2.4 何为以相关矩阵形式呈现的统计资料240

15.2.5 何为以距离矩阵形式呈现的统计资料240

15.2.6 何为以相似矩阵形式呈现的统计资料241

15.3 实战练习241

第16章 如何掌握离散型随机变量的概率分布244

16.1 何为离散型随机变量244

16.2 何为二项分布245

16.2.1 引言245

16.2.2 定义245

16.2.3 性质246

16.3 何为Poisson分布247

16.3.1 引言247

16.3.2 定义248

16.3.3 性质248

16.4 何为负二项分布249

16.4.1 引言249

16.4.2 定义250

16.4.3 性质250

16.5 何为几何分布251

16.5.1 引言251

16.5.2 定义252

16.5.3 性质252

16.6 何为超几何分布253

16.6.1 引言253

16.6.2 定义253

16.6.3 性质254

16.7 掌握离散型随机变量的概率分布有何用途255

16.8 实战练习256

第17章 如何掌握连续型随机变量的概率分布258

17.1 何为连续型随机变量258

17.1.1 引言258

17.1.2 定义258

17.2 何为正态分布259

17.2.1 引言259

17.2.2 定义259

17.2.3 性质260

17.3 何为t分布260

17.3.1 引言260

17.3.2 定义261

17.3.3 性质261

17.4 何为F分布262

17.4.1 引言262

17.4.2 定义262

17.4.3 性质262

17.5 何为x2分布264

17.5.1 引言264

17.5.2 定义264

17.5.3 性质264

17.6 何为对数正态分布265

17.6.1 引言265

17.6.2 定义265

17.6.3 性质265

17.7 何为指数分布266

17.7.1 引言266

17.7.2 定义266

17.7.3 性质267

17.8 何为威布尔分布267

17.8.1 引言267

17.8.2 定义268

17.8.3 性质268

17.9 掌握连续型随机变量的概率分布有何用途269

17.10 实战练习269

第18章 如何表达与描述统计资料271

18.1 五种常用平均指标分别是什么271

18.1.1 何为算术均数271

18.1.2 何为几何均数272

18.1.3 何为调和均数272

18.1.4 何为中位数273

18.1.5 何为众数273

18.2 两种能消除极端值影响的平均指标分别是什么274

18.2.1 何为切尾均数274

18.2.2 何为Winsor化均数274

18.3 五种变异指标分别是什么275

18.3.1 何为方差275

18.3.2 何为标准差275

18.3.3 何为极差276

18.3.4 何为变异系数276

18.3.5 何为分位数间距276

18.3.6 何为标准误276

18.4 三种稳健尺度分别是什么277

18.5 如何正确使用“？±S”与“？±？”表达定量资料277

18.6 如何正确使用“M（Q1～Q3）”与“M（QR）”表达定量资料277

18.7 如何用SAS实现平均指标与变异指标的计算278

18.8 如何正确使用统计表表达资料279

18.8.1 一般统计表的要素和模式是什么样的279

18.8.2 人们编制统计表时最易犯的错误是什么280

18.8.3 如何编制出有实用价值的频数分布表280

18.9 如何正确使用统计图表达资料281

18.9.1 统计图的概况是什么281

18.9.2 人们绘制统计图时最易犯的错误是什么281

18.9.3 各种常见统计图的适用场合分别是什么281

18.10 如何用SAS绘制常用的统计图283

18.10.1 条图应用实例283

18.10.2 分段条图应用实例286

18.10.3 百分条图应用实例287

18.10.4 构成图应用实例288

18.10.5 圆图应用实例289

18.10.6 箱式图或盒须图应用实例291

18.10.7 直方图应用实例292

18.10.8 散布图应用实例293

18.10.9 线图应用实例295

18.10.10 P－P图、Q-Q图和概率图应用实例297

18.11 实战练习298

第19章 如何拟合三种常见频数分布300

19.1 如何拟合呈单峰对称分布的资料300

19.2 如何拟合呈单峰正偏态分布的资料306

19.3 如何拟合呈单峰负偏态分布的资料308

19.4 实战练习310

第20章 如何辨析统计表达与描述方面常见错误312

20.1 如何辨析表达平均水平和离散程度方面常见错误312

20.1.1 误用正态分布法描述偏态分布资料312

20.1.2 误用标准误作为变异指标描述定量资料313

20.2 如何辨析用统计表表达资料方面常见错误313

20.2.1 表中数据含义不清313

20.2.2 一张表格中表达多种内容314

20.2.3 横标目用“组别”笼统概括316

20.2.4 计算相对数时分母过小316

20.3 如何辨析用统计图表达数据方面常见错误317

20.3.1 误用条图表达适合用线图表达的资料317

20.3.2 误用线图表达不适合用线图表达的资料318

20.3.3 统计图坐标轴上的刻度值不符合数学原则319

20.4 实战练习320

第3篇 如何进行单因素设计定量资料的统计分析325

第21章 如何把握单因素设计定量资料数据结构与分析方法选择325

21.1 如何把握单因素设计一元定量资料数据结构与分析方法选择325

21.1.1 如何把握单组设计一元定量资料数据结构与分析方法选择325

21.1.2 如何把握配对设计一元定量资料数据结构与分析方法选择326

21.1.3 如何把握成组设计一元定量资料数据结构与分析方法选择327

21.1.4 如何把握单因素多水平设计一元定量资料数据结构与分析方法选择327

21.2 如何把握单因素设计多元定量资料数据结构与分析方法选择328

21.2.1 如何把握单组设计多元定量资料数据结构与分析方法选择328

21.2.2 如何把握配对设计多元定量资料数据结构与分析方法选择329

21.2.3 如何把握成组设计多元定量资料数据结构与分析方法选择330

21.2.4 如何把握单因素多水平设计多元定量资料数据结构与分析方法选择330

21.3 实战练习331

第22章 如何进行单组设计一元定量资料区间估计与差异性检验334

22.1 与单组设计一元定量资料统计分析有关的问题334

22.1.1 何为单组设计334

22.1.2 问题与数据结构是什么样的334

22.1.3 如何分析数据结构334

22.1.4 如何合理选择统计分析方法335

22.2 如何分析单组设计一元定量资料335

22.2.1 如何用SAS实现单组设计一元定量资料t检验335

22.2.2 如何用SAS实现单组设计一元定量资料总体均数置信区间估计337

22.2.3 如何用SAS实现单组设计一元定量资料总体中位数置信区间估计339

22.2.4 如何用SAS实现单组设计一元定量资料预测值区间和容许值区间估计341

22.3 单组设计一元定量资料统计分析的原理是什么342

22.3.1 单组设计一元定量资料差异性检验的原理是什么342

22.3.2 单组设计一元定量资料置信区间估计的原理是什么343

22.3.3 单组设计一元定量资料预测值区间估计的原理是什么344

22.3.4 单组设计一元定量资料容许值区间估计的原理是什么344

22.4 实战练习345

第23章 如何进行配对设计一元定量资料区间估计与差异性检验346

23.1 与配对设计一元定量资料统计分析有关的问题346

23.1.1 何为配对设计346

23.1.2 如何根据具体情况选择合适的配对形式346

23.1.3 问题与数据结构是什么样的347

23.1.4 如何合理选择统计分析方法347

23.2 如何分析配对设计一元定量资料347

23.2.1 如何用SAS实现配对设计一元定量资料t检验347

23.2.2 如何用SAS实现配对设计一元定量资料符号秩和检验350

23.2.3 如何用SAS实现配对设计一元定量资料置信区间估计352

23.3 配对设计一元定量资料统计分析的原理是什么353

23.3.1 配对设计一元定量资料差异性检验的原理是什么353

23.3.2 配对设计一元定量资料置信区间估计的原理是什么353

23.4 实战练习354

第24章 如何进行成组设计一元定量资料区间估计与差异性检验356

24.1 与成组设计一元定量资料统计分析有关的问题356

24.1.1 何为成组设计356

24.1.2 问题与数据结构是什么样的356

24.1.3 如何分析数据结构356

24.1.4 如何合理选择统计分析方法357

24.2 如何分析成组设计一元定量资料357

24.2.1 如何用SAS实现成组设计一元定量资料t检验和区间估计357

24.2.2 如何用SAS实现成组设计一元定量资料近似t检验和区间估计359

24.2.3 如何用SAS实现成组设计一元定量资料秩和检验361

24.2.4 如何用SAS实现成组设计一元定量资料协方差分析362

24.3 成组设计一元定量资料统计分析的原理是什么365

24.3.1 成组设计一元定量资料差异性检验的原理是什么365

24.3.2 成组设计一元定量资料置信区间估计的原理是什么366

24.3.3 成组设计一元定量资料协方差分析的原理是什么367

24.4 实战练习367

第25章 如何进行成组设计一元定量资料平均值的三种特殊检验369

25.1 何为优效性检验以及如何用SAS实现369

25.1.1 何为优效性检验369

25.1.2 问题与数据结构是什么样的369

25.1.3 如何分析数据结构370

25.1.4 如何合理选择统计分析方法370

25.1.5 如何用SAS实现优效性检验370

25.2 何为非劣效性检验以及如何用SAS实现371

25.2.1 何为非劣效性检验371

25.2.2 问题与数据结构是什么样的371

25.2.3 如何分析数据结构371

25.2.4 如何合理选择统计分析方法371

25.2.5 如何用SAS实现非劣效性检验371

25.3 何为等效性检验以及如何用SAS实现372

25.3.1 何为等效性检验372

25.3.2 问题与数据结构是什么样的372

25.3.3 如何分析数据结构372

25.3.4 如何合理选择统计分析方法373

25.3.5 如何用SAS实现等效性检验373

25.4 三种特殊检验的计算原理分别是什么374

25.4.1 所需的背景信息是什么374

25.4.2 优效性检验和非劣效性检验与差异性检验中的单侧检验有何区别374

25.4.3 等效性检验与差异性检验中的双侧检验有何区别374

25.4.4 优效性检验的计算原理是什么375

25.4.5 非劣效性检验的计算原理是什么375

25.4.6 等效性检验的计算原理是什么376

25.5 实战练习376

第26章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料方差和协方差分析379

26.1 与单因素多水平设计一元定量资料参数检验有关的问题379

26.1.1 何为单因素多水平设计379

26.1.2 问题与数据结构是什么样的380

26.1.3 如何分析数据结构380

26.1.4 如何合理选择统计分析方法381

26.2 如何分析单因素多水平设计一元定量资料381

26.2.1 如何用SAS实现单因素多水平设计一元定量资料方差分析381

26.2.2 如何用SAS实现单因素多水平设计一元定量资料协方差分析384

26.3 单因素多水平设计一元定量资料统计分析的原理是什么386

26.3.1 用多次t检验取代方差分析意味着什么386

26.3.2 单因素多水平设计一元定量资料方差分析的原理是什么386

26.3.3 单因素多水平设计一元定量资料协方差分析的原理是什么387

26.4 实战练习387

第27章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料Kruskal-Wallis秩和检验389

27.1 与单因素多水平设计一元定量资料秩和检验有关的问题389

27.1.1 什么条件下需要采用秩和检验取代方差分析389

27.1.2 问题与数据结构是什么样的389

27.1.3 如何分析数据结构390

27.1.4 如何合理选择统计分析方法390

27.2 如何用SAS实现Kruskal-Wallis秩和检验390

27.2.1 实现Kruskal－Wallis秩和检验的SAS程序是什么样的390

27.2.2 如何解释Kruskal－Wallis秩和检验的SAS输出结果391

27.3 Kruskal-Wallis秩和检验计算原理是什么394

27.4 实战练习394

第28章 如何进行单因素设计一元定量生存资料差异性检验397

28.1 与单因素设计一元定量生存资料统计分析有关的问题397

28.1.1 生存资料有何特点397

28.1.2 问题与数据结构是什么样的398

28.1.3 如何分析数据结构398

28.1.4 如何合理选择统计分析方法398

28.2 如何用SAS实现单因素设计一元定量生存资料的差异性检验398

28.2.1 所需要的SAS程序是什么样的398

28.2.2 如何解释SAS输出结果399

28.3 单因素设计一元定量生存资料差异性检验的计算原理是什么404

28.3.1 生存概率与生存率的区别是什么404

28.3.2 一元定量生存资料非参数分析计算原理是什么404

28.4 实战练习406

第29章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料平均值之间多重比较407

29.1 多重比较方法有多少种407

29.2 如何用SAS实现两两比较408

29.2.1 如何用SAS实现单因素多水平设计多个均值间一般两两比较408

29.2.2 如何用SAS实现单因素多水平设计多个均值间多级检验411

29.2.3 如何用SAS实现单因素多水平设计多个处理均值与一个对照均值间Dunnett's t检验412

29.3 两两比较方法的计算原理是什么414

29.3.1 一般两两比较方法的计算原理是什么415

29.3.2 多级检验方法的计算原理是什么417

29.3.3 Dunnett's t检验法的计算原理是什么418

29.3.4 常被人们选用的两两比较方法分别是什么419

29.4 实战练习419

第30章 如何进行单因素多水平设计一元定量资料平均秩之间的两两比较421

30.1 与单因素多水平设计一元定量资料统计分析有关的问题421

30.1.1 何时需要在Kruskal-Wallis秩和检验之后进行平均秩之间的两两比较421

30.1.2 问题与数据结构是什么样的421

30.1.3 如何分析数据结构422

30.1.4 如何合理选择统计分析方法422

30.2 如何用SAS实现多个平均秩间的两两比较422

30.2.1 如何分多步来分析单因素3水平设计一元定量资料422

30.2.2 如何检查单因素3水平设计一元定量资料是否满足参数检验前提条件422

30.2.3 如何用SAS实现单因素3水平设计一元定量资料秩和检验424

30.2.4 如何用SAS实现单因素3水平设计一元定量资料多个平均秩间两两比较425

30.2.5 如何用SAS实现单因素3水平设计一元定量资料非参数检验的全过程426

30.3 多个平均秩间两两比较的计算原理是什么430

30.4 实战练习430

第31章 如何辨析定量资料统计分析方面常见错误433

31.1 误将定性资料当做定量资料433

31.2 忽视参数检验的前提条件435

31.3 将配对设计与成组设计混为一谈437

31.4 误用单因素分析方法处理多因素设计定量资料438

31.5 实战练习440

第4篇 如何进行单因素设计定性资料统计分析445

第32章 如何把握单因素设计定性资料数据结构与分析方法选择445

32.1 如何把握单因素两水平设计定性资料的数据结构与分析方法选择445

32.1.1 何为来自横断面研究的单因素两水平设计定性资料445

32.1.2 何为来自队列研究的单因素两水平设计定性资料447

32.1.3 何为来自病例对照研究的单因素两水平设计定性资料448

32.2 如何把握单因素多水平设计定性资料的数据结构与分析方法选择449

32.2.1 何为原因变量为多值名义变量且结果变量为二值变量的定性资料449

32.2.2 何为原因变量为多值名义变量且结果变量为多值名义变量的定性资料449

32.2.3 何为原因变量为多值名义变量且结果变量为多值有序变量的定性资料450

32.2.4 何为原因变量为多值有序变量且结果变量为二值变量的定性资料450

32.2.5 何为原因变量为多值有序变量且结果变量为多值名义变量的定性资料451

32.2.6 何为原因变量为多值有序变量且结果变量为多值有序变量的定性资料451

32.3 如何把握配对设计定性资料的数据结构与分析方法选择452

32.3.1 何为二分类配对设计定性资料452

32.3.2 何为多分类配对设计定性资料454

32.4 实战练习455

第33章 如何进行单组设计定性资料区间估计与差异性检验458

33.1 与单组设计定性资料统计分析有关的问题458

33.1.1 何为单组设计定性资料458

33.1.2 问题与数据结构是什么样的458

33.1.3 如何分析数据结构458

33.1.4 如何合理选择统计分析方法459

33.2 如何用SAS实现单组设计定性资料区间估计与假设检验459

33.2.1 如何用SAS实现频数资料的区间估计459

33.2.2 如何用SAS实现数据库结构资料的区间估计460

33.2.3 如何用SAS实现不同置信水平的区间估计和假设检验461

33.2.4 如何用SAS实现单组设计定性资料的一般假设检验463

33.2.5 如何用SAS实现单组设计定性资料的精确假设检验463

33.3 单组设计定性资料区间估计与假设检验计算原理是什么464

33.3.1 置信区间的概念及计算原理是什么464

33.3.2 置信区间与假设检验的关系是什么466

33.3.3 单组设计定性资料假设检验的原理是什么466

33.4 实战练习467

第34章 如何进行配对设计定性资料区间估计与假设检验469

34.1 与配对设计定性资料统计分析有关的问题469

34.1.1 何为配对设计定性资料469

34.1.2 如何分析数据结构470

34.1.3 如何合理选择统计分析方法470

34.2 如何用SAS实现配对设计定性资料区间估计与假设检验470

34.2.1 如何用SAS实现配对设计定性资料假设检验470

34.2.2 如何用SAS实现配对设计定性资料区间估计471

34.2.3 如何用SAS实现配对设计定性资料一致性检验472

34.2.4 如何用SAS实现配对设计定性资料差异性检验与一致性检验473

34.2.5 如何用SAS实现配对设计定性资料总体率的区间估计474

34.2.6 如何用SAS对方表定性资料进行对称性检验与加权Kappa检验475

34.3 配对设计定性资料统计分析的计算原理是什么477

34.3.1 配对设计2×2表资料的表达形式是什么样的477

34.3.2 配对设计2×2表资料差异性检验计算原理是什么477

34.3.3 配对设计2×2表资料两个率之差的置信区间估计计算原理是什么477

34.3.4 配对设计2×2表资料的一致性检验计算原理是什么478

34.3.5 配对设计扩大形式方表资料的一致性检验计算原理是什么478

34.3.6 配对设计扩大形式方表资料的加权Kappa检验计算原理是什么479

34.3.7 配对设计扩大形式方表资料的对称性检验计算原理是什么480

34.3.8 选用简单Kappa检验与加权Kappa检验的理由是什么480

34.4 实战练习481

第35章 如何进行成组设计定性资料区间估计与假设检验483

35.1 与成组设计定性资料统计分析有关的问题483

35.1.1 何为来自横断面研究设计2×2表资料483

35.1.2 何为来自队列研究设计2×2表资料484

35.1.3 何为来自病例对照研究设计2×2表资料484

35.1.4 何为结果变量为多值名义变量的2×C表资料485

35.1.5 何为结果变量为一般多值有序变量的2×C表资料485

35.1.6 何为结果变量为数值型多值有序变量的2×C表资料486

35.2 如何用SAS实现各种成组设计定性资料的统计分析486

35.2.1 如何用SAS实现横断面研究设计2×2表资料的区间估计与假设检验486

35.2.2 如何用SAS分析来自队列研究设计2×2表资料488

35.2.3 如何用SAS分析来自病例对照研究设计2×2表资料489

35.2.4 如何用SAS分析结果变量为多值名义变量的2×C表资料491

35.2.5 如何用SAS分析结果变量为一般多值有序变量的2×C表资料492

35.2.6 如何用SAS分析结果变量为数值型多值有序变量的2×C表资料493

35.3 分析各种成组设计定性资料的计算原理是什么495

35.3.1 横断面研究设计的2×2表资料计算原理是什么495

35.3.2 队列研究设计的2×2表资料计算原理是什么496

35.3.3 病例对照研究设计的2×2表资料计算原理是什么496

35.3.4 2×C列联表资料线性趋势检验计算原理是什么497

35.3.5 队列研究与病例对照研究是否仅适合用四格表资料来反映499

35.3.6 为什么说队列研究比病例对照研究所得结论更可信499

35.4 实战练习499

第36章 如何进行成组设计定性资料率或比的三种特殊检验501

36.1 如何进行优效性检验501

36.1.1 何为优效性检验501

36.1.2 问题与数据结构是什么样的501

36.1.3 如何用SAS实现优效性检验502

36.2 如何进行非劣效性检验503

36.2.1 何为非劣效性检验503

36.2.2 问题与数据是什么样的503

36.2.3 如何用SAS实现非劣效性检验504

36.3 等效性检验505

36.3.1 何为等效性检验505

36.3.2 问题与数据结构是什么样的505

36.3.3 如何用SAS实现等效性检验505

36.4 三种特殊检验计算原理分别是什么507

36.4.1 数据结构与常用符号是什么样的507

36.4.2 优效性检验（率之差）的计算原理是什么507

36.4.3 优效性检验（率之比）的计算原理是什么508

36.4.4 非劣效性检验（率之差）的计算原理是什么508

36.4.5 非劣效性检验（率之比）的计算原理是什么509

36.4.6 等效性检验（率之差）的计算原理是什么509

36.4.7 等效性检验（率之比）的计算原理是什么509

36.5 实战练习510

第37章 如何进行单因素多水平设计定性资料统计分析513

37.1 与单因素多水平设计定性资料统计分析有关的问题513

37.1.1 如何处置双向无序的R×C列联表资料513

37.1.2 如何处置结果变量为有序的R×C列联表资料514

37.1.3 如何处置双向有序且属性不同的R×C列联表资料514

37.1.4 如何处置原因变量为R值名义变量的R×2列联表资料515

37.1.5 如何处置原因变量为R值有序变量的R×2列联表资料515

37.2 如何用SAS分析单因素多水平设计定性资料516

37.2.1 如何用SAS实现双向无序的R×C列联表资料的独立性检验516

37.2.2 如何用SAS实现结果变量为有序的R×C列联表资料的秩和检验517

37.2.3 如何用SAS实现双向有序且属性不同的R×C列联表资料的秩相关分析518

37.2.4 如何用SAS实现原因变量为R值名义变量的R×2列联表资料的独立性检验519

37.2.5 如何用SAS实现原因变量为R值有序变量的R×2列联表资料的线性趋势检验520

37.3 分析单因素多水平设计定性资料的计算原理是什么521

37.3.1 分析双向无序的R×C列联表资料的计算原理是什么521

37.3.2 分析结果变量有序的单向有序R×C列联表资料的计算原理是什么522

37.3.3 分析双向有序且属性不同的R×C列联表资料的计算原理是什么522

37.3.4 分析原因变量有序的R×2列联表资料的计算原理是什么524

37.4 实战练习525

第38章 如何辨析定性资料统计分析方面常见错误527

38.1 忽视x2检验的前提条件将意味着什么527

38.2 忽视结果变量的有序性将意味着什么529

38.3 误用x2检验回答相关性问题将意味着什么531

38.4 将高维列联表资料简单拆分成几个二维列联表来分析将意味着什么533

38.5 实战练习536

第5篇 如何进行单组设计二元定量资料相关与回归分析543

第39章 如何把握单组设计二元定量资料数据结构与分析方法选择543

39.1 近似呈双变量正态分布的单组设计二元定量资料是什么样的543

39.1.1 以二维频数分布表形式呈现二元定量资料有何作用543

39.1.2 何为以数据库形式直接呈现二元定量资料545

39.2 偏离双变量正态分布单组设计二元定量资料是什么样的545

39.2.1 一个或两个定量变量属于定性变量的资料是什么样的545

39.2.2 两个定量变量在其取值范围内的数据分布很不均匀应如何处置546

39.3 实战练习547

第40章 如何合理进行三种简单相关分析549

40.1 与简单相关分析有关的问题549

40.1.1 何为单组设计二元定量资料549

40.1.2 选择具体的相关分析方法的依据是什么549

40.1.3 问题与数据结构是什么样的550

40.1.4 如何分析数据结构550

40.1.5 如何合理选择统计分析方法551

40.2 如何用SAS实现三种相关分析551

40.2.1 如何用SAS实现Pearson相关分析551

40.2.2 如何用SAS实现Spearman秩相关分析554

40.2.3 如何用SAS实现Kendall秩相关分析558

40.3 三种相关分析的计算原理是什么559

40.3.1 Pearson相关分析计算原理是什么559

40.3.2 Spearman秩相关分析计算原理是什么560

40.3.3 Kendall秩相关分析计算原理是什么561

40.4 实战练习562

第41章 如何用直线回归方程描述两定量变量间依赖关系564

41.1 与简单线性回归分析有关的问题564

41.1.1 问题与数据结构是什么样的564

41.1.2 如何分析数据结构565

41.1.3 如何合理选择统计分析方法565

41.2 如何用SAS实现简单线性回归分析565

41.2.1 如何用SAS实现最简洁的直线回归分析565

41.2.2 如何用SAS实现全面的直线回归分析567

41.2.3 如何巧妙地将直线回归分析用于配对设计定量资料以实现一致性评价569

41.3 简单线性回归分析计算原理和作用是什么571

41.3.1 简单线性回归分析的计算原理是什么571

41.3.2 简单线性回归分析的作用是什么575

41.4 实战练习575

第42章 如何用加权直线回归方程描述量效关系577

42.1 与研究量效关系有关的问题577

42.1.1 何为研究量效关系中的简单数据结构577

42.1.2 何为研究量效关系中的较复杂数据结构578

42.2 如何用SAS实现量效关系分析579

42.2.1 如何用SAS中加权回归分析方法研究量效关系579

42.2.2 如何用SAS同时计算多个药物所对应的各自半数效量581

42.2.3 如何用SAS实现多个半数效量间的两两比较584

42.3 与加权直线回归分析有关的概念与计算原理是什么586

42.3.1 概率单位的概念586

42.3.2 何为半数效量586

42.3.3 何为概率单位法（或Bliss法）586

42.4 实战练习587

第43章 如何进行有重复试验的回归分析588

43.1 与重复试验回归分析有关的问题588

43.1.1 问题与数据结构是什么样的588

43.1.2 如何分析数据结构589

43.1.3 如何合理选择统计分析方法589

43.2 如何用SAS实现有重复试验回归分析589

43.2.1 如何用SAS实现小样本有重复试验回归分析589

43.2.2 如何用SAS实现大样本有重复试验回归分析591

43.3 有重复试验回归分析计算原理是什么593

43.3.1 如何建立直线回归方程593

43.3.2 如何检验直线回归方程拟合效果593

43.4 实战练习595

第44章 如何通过直线化实现两变量曲线回归分析598

44.1 与可直线化曲线回归分析有关的问题598

44.1.1 问题与数据结构是什么样的598

44.1.2 如何分析数据结构599

44.1.3 如何合理选择统计分析方法599

44.2 如何用SAS实现曲线拟合599

44.2.1 何为曲线直线化法599

44.2.2 如何尝试用3种曲线回归方程拟合问题44－1中的资料599

44.2.3 如何比较用3种曲线回归方程拟合问题44－1中资料的拟合效果601

44.2.4 如何尝试用指数曲线回归方程拟合问题44－2中的资料603

44.2.5 如何尝试用logistic曲线回归方程拟合问题44-3中的资料604

44.3 用曲线直线化法拟合曲线回归方程的计算原理是什么606

44.3.1 基本步骤有哪些606

44.3.2 可直线化的常见曲线类型有哪些606

44.3.3 可采取的变量变换方法有哪些608

44.3.4 如何检验拟合优度609

44.3.5 如何进行残差分析609

44.3.6 相关指数及其作用是什么610

44.4 实战练习610

第45章 如何直接实现两变量曲线回归分析612

45.1 与复杂曲线回归分析有关的问题612

45.1.1 问题与数据结构是什么样的612

45.1.2 如何分析数据结构613

45.1.3 如何合理选择统计分析方法613

45.2 如何用SAS实现复杂曲线拟合614

45.2.1 如何拟合二项式曲线——对问题45－1的解析614

45.2.2 如何拟合Gompertz曲线——对问题45－2的解析616

45.2.3 如何拟合二项型指数曲线——对问题45－3的解析619

45.2.4 如何拟合三项型指数曲线——对问题45－4的解析625

45.3 复杂曲线拟合的计算原理是什么631

45.3.1 多项式曲线回归分析基本原理是什么631

45.3.2 Gompertz曲线回归分析基本原理是什么632

45.3.3 多项型指数曲线回归分析基本原理是什么633

45.4 实战练习637

第46章 如何辨析相关与回归分析方面常见错误639

46.1 如何辨析简单相关分析方面常见错误639

46.1.1 关联性分析中滥用Pearson列联系数意味着什么639

46.1.2 误用Pearson列联系数代替Spearman秩相关系数意味着什么640

46.1.3 将不同质的对象放在一起进行相关性分析意味着什么641

46.1.4 仅根据散点图即下结论意味着什么641

46.2 如何辨析回归分析方面常见错误642

46.2.1 误用简单回归分析代替多重回归分析意味着什么642

46.2.2 误用直线回归代替曲线回归意味着什么643

46.3 实战练习644

第6篇 SAS语言基础与高级编程技术651

第47章 如何学习和使用数据步中最常用的语句651

47.1 如何使用DATA语句与CARDS语句651

47.1.1 DATA语句有哪些写法651

47.1.2 CARDS语句有何作用653

47.2 如何使用DO语句与END语句654

47.2.1 DO语句有哪些组合形式654

47.2.2 END语句656

47.3 如何使用FILE语句与INFILE语句657

47.3.1 FILE语句的功能与用法是什么657

47.3.2 INFILE语句的功能与用法是什么659

47.4 如何使用FORMAT语句与INFORMAT语句660

47.4.1 FORMAT语句的功能与用法是什么660

47.4.2 INFORMAT语句的功能与用法是什么660

47.5 如何使用IF语句与WHERE语句661

47.5.1 IF语句有哪些组合形式661

47.5.2 WHERE语句的功能与用法是什么662

47.6 如何使用INPUT语句、OUTPUT语句与PUT语句663

47.6.1 INPUT语句有哪些书写形式663

47.6.2 OUTPUT语句的功能与用法是什么665

47.6.3 PUT语句的功能与用法是什么666

47.7 如何使用LABEL语句与LENGTH语句667

47.7.1 LABLE语句的功能与用法是什么667

47.7.2 LENGTH语句的功能与用法是什么668

47.8 如何使用MERGE语句与SET语句668

47.8.1 MERGE语句的功能与用法是什么668

47.8.2 SET语句的功能与用法是什么670

47.8.3 MERGE语句与SET语句的异同点是什么671

47.9 如何使用RUN语句与QUIT语句672

47.9.1 RUN语句的功能与用法是什么672

47.9.2 QUIT语句的功能与用法是什么673

47.9.3 RUN语句与QUIT语句的异同点是什么673

47.10 实战练习673

第48章 如何学习和使用全程通用语句中最常用的语句676

48.1 注释语句的功能与用法是什么676

48.2 FILENAME语句的功能与用法是什么677

48.3 如何使用FOOTNOTE语句与TITLE语句679

48.3.1 FOOTNOTE语句的功能与用法是什么679

48.3.2 TITLE语句的功能与用法是什么679

48.4 LIBNAME语句的功能与用法是什么680

48.5 OPTIONS语句的功能与用法是什么682

48.6 实战练习683

第49章 如何学习和使用常用SAS函数685

49.1 如何使用算术函数685

49.1.1 常用算术函数有哪些685

49.1.2 如何在SAS程序中调用算术函数685

49.2 如何使用截取函数687

49.2.1 常用截取函数有哪些687

49.2.2 如何在SAS程序中调用截取函数687

49.3 如何使用数学函数688

49.3.1 常用数学函数有哪些688

49.3.2 如何在SAS程序中调用数学函数688

49.4 如何使用概率函数689

49.4.1 常用概率函数有哪些689

49.4.2 如何在SAS程序中调用概率函数690

49.5 如何使用分位数函数691

49.5.1 常用分位数函数有哪些691

49.5.2 如何在SAS程序中调用分位数函数692

49.6 如何使用样本统计量函数693

49.6.1 常用样本统计量函数有哪些693

49.6.2 如何在SAS程序中调用样本统计量函数693

49.7 实战练习694

第50章 如何学习和使用SAS宏695

50.1 SAS宏是什么695

50.1.1 为何从一个简单SAS程序讲起695

50.1.2 宏变量的定义与作用是什么696

50.2 如何定义与使用宏／宏函数698

50.2.1 什么是函数698

50.2.2 什么是系统定义的宏函数698

50.2.3 什么是用户定义宏（函数）701

50.2.4 什么是带宏参数的宏（函数）702

50.2.5 什么是带显示宏参数的宏（函数）702

50.3 如何使用宏语句703

50.3.1 宏语句有哪些703

50.3.2 重要的宏语句有哪些704

50.3.3 宏与其他程序步的接口有哪些705

50.4 实战练习707

第51章 如何学习和使用SAS SQL708

51.1 SQL语言与SAS的SQL过程的联系与区别是什么708

51.2 如何使用几个重点SQL语句709

51.2.1 SQL语句有哪些709

51.2.2 如何使用create table语句710

51.2.3 如何使用insert语句710

51.2.4 如何使用select语句711

51.2.5 如何使用delete语句712

51.2.6 如何使用update语句712

51.2.7 如何使用alter table语句713

51.3 实战练习713

第52章 如何学习和使用SAS ODS714

52.1 SAS ODS的功能与作用是什么714

52.1.1 什么是ODS714

52.1.2 SAS为什么引入ODS714

52.1.3 SAS怎样使用ODS715

52.2 SAS ODS有哪些种类715

52.2.1 哪些属于游离于data步和proc步之外的ods控制语句715

52.2.2 哪些是可在data步中使用的ODS语句716

52.2.3 ODS的两个专用proc步是什么716

52.3 如何使用重要ODS语句716

52.3.1 ODS语句概况是什么716

52.3.2 如何使用ods listing和ods result语句717

52.3.3 如何使用ods output语句719

52.3.4 如何使用ODS的第三方格式输出语句721

52.3.5 如何在data步中使用ODS语句722

52.4 实战练习723

第53章 如何学习和使用SAS数组724

53.1 SAS数组的概况724

53.1.1 什么是数组724

53.1.2 SAS为什么淡化了数组724

53.1.3 在什么情况下需要使用SAS数组725

53.2 SAS数组的语法结构是什么725

53.2.1 什么是SAS数组725

53.2.2 如何声明SAS数组726

53.2.3 SAS数组有哪些种类727

53.3 实战练习730

第54章 如何学习和使用SAS/IML731

54.1 SAS/IML的内容与功能731

54.1.1 SAS/IML概况731

54.1.2 IML过程的语法结构是什么733

54.2 如何使用IML过程中的函数、模块和语句741

54.2.1 如何使用IML过程中的函数和子程序741

54.2.2 如何使用IML过程中的模块743

54.2.3 如何使用IML过程中的语句744

54.3 实战练习744

附录 胡良平统计学专著及配套软件简介746