Getting Started with the SAS Power and Sample Size Application pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:SAS Institute

出品人:

页数:132

译者:

出版时间:2004-3

价格:$ 22.54

装帧:

isbn号码:9781590473627

丛书系列:

图书标签:

SAS
Power and Sample Size
Statistical Power
Sample Size
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Biostatistics
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Quantitative Research

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具体描述

This book is designed to help users quickly learn the primary features of the PSS application, a point-and-click interface for power analysis and sample size determination. The software provides computations for a variety of statistical analyses, including "t"tests; confidence intervals and equivalence tests for means; exact and approximate tests of proportions; multiple regression and correlation; one-way analysis of variance; linear models; and rank tests for comparing survival curves. The book describes the principal features of the application in detail. It also shows how to perform several standard analyses using the application, including two-sample "t"test, analysis of variance, and two-sample survival rank tests. This title is intended for researchers, analysts, and statisticians who want to use PSS to perform power analysis and sample size determination. Supports releases 9.1 and higher of SAS software.

《数据驱动的决策基础：统计推断与实验设计入门指南》本书简介在当今这个数据爆炸的时代，无论是科学研究、商业分析还是政策制定，有效的数据收集、严谨的统计推断以及精心设计的实验都构成了可靠决策的基石。本书旨在为读者提供一套全面而实用的统计学基础知识和方法论框架，侧重于如何构建恰当的研究设计，理解核心的统计检验，并准确解读结果，从而将原始数据转化为有洞察力的行动指南。本书不涉及特定软件的应用操作，而是专注于理论的构建和实践思维的培养。第一部分：统计思维与数据基础第一章：统计学的核心概念与价值本章首先界定统计学的范畴，阐明它如何作为一门将不确定性量化的科学，在科研与实践中的不可替代性。我们将探讨描述性统计（如集中趋势、离散度）与推断性统计（从样本到总体）之间的本质区别与联系。重点讨论数据驱动决策的价值链，以及统计思维如何帮助个体和组织避免常见的认知偏差，如幸存者偏差、确认偏误等。第二章：测量、变量与数据类型理解数据的本质是进行任何分析的第一步。本章详细区分了不同类型的数据，包括定性数据（名义、次序）和定量数据（区间、比率），并解释了每种类型数据对后续统计方法选择的决定性影响。我们将深入探讨测量误差、信度和效度（Reliability and Validity）的概念，强调高质量数据收集的重要性。此外，本章会介绍数据预处理的基本原则，包括缺失值处理的策略、异常值的识别及其对分析结果的潜在影响。第三章：抽样理论与代表性有效的推断依赖于良好的抽样。本章系统介绍各种抽样方法，从概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）到非概率抽样（方便抽样、判断抽样、配额抽样）。我们将详细分析每种方法的优缺点，并侧重于如何评估样本的代表性。理解抽样的局限性是避免过度推广结论的关键。第二部分：概率论与统计推断的理论支柱第四章：概率论基础与随机变量本章是理解推断统计的理论基石。内容涵盖概率的基本公理、条件概率、独立性概念，以及贝叶斯定理的直观理解。随后，我们将引入离散型随机变量（如二项分布、泊松分布）和连续型随机变量（如正态分布、指数分布），着重阐述正态分布在统计学中的中心地位。第五章：抽样分布与中心极限定理为什么我们可以从小样本中得出关于大群体的结论？本章通过详尽的实例解释了抽样分布的概念，特别是均值的抽样分布。我们着重讲解中心极限定理（Central Limit Theorem）的强大威力及其在实际应用中的意义，这是理解置信区间和假设检验的基础。第六章：估计的艺术：置信区间本章聚焦于参数估计，区分点估计与区间估计。我们详细探讨了如何根据样本数据构建置信区间（Confidence Intervals）——它们究竟代表了什么，以及常犯的解释错误。本章将涵盖均值、比例和方差的置信区间构建方法，并讨论样本量与置信区间的宽度之间的关系。第七章：假设检验的逻辑框架假设检验是统计推断的核心工具。本章清晰地梳理了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的建立过程，以及显著性水平（$alpha$）的意义。我们将详细讲解第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的权衡，以及统计功效（Power）的概念，为后续的检验方法打下坚实基础。第三部分：核心统计检验方法第八章：单样本与双样本均值检验本章专注于最常用的推断工具——$t$检验。我们区分了单样本$t$检验、独立样本$t$检验（比较两组均值）和配对样本$t$检验（比较同一组的两次测量）。在介绍具体计算步骤的同时，重点强调了应用这些检验的前提条件，尤其是正态性和方差齐性（或如何处理不满足这些条件的情况）。第九章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA登场。本章首先解释了F检验的原理，即组间变异与组内变异的比率。我们详细介绍了单因素方差分析（One-Way ANOVA）的逻辑，并解释了为什么不能简单地进行多次$t$检验。此外，本章还将介绍事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）在多重比较问题中的应用。第十章：分类数据分析：卡方检验与关联度对于计数数据，卡方检验是主要的分析工具。本章涵盖了拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence），用于判断分类变量之间是否存在关联。我们将重点讨论列联表（Contingency Tables）的构建，以及如何正确解释卡方统计量和费舍尔精确检验（Fisher's Exact Test）。第十一章：相关性与线性回归基础本部分关注变量间的关系。本章介绍皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）和斯皮尔曼等级相关系数，解释了相关性不等于因果性。随后，本章引入简单线性回归（Simple Linear Regression）模型，重点在于最小二乘法的几何意义、回归线的解释（截距和斜率）、以及残差分析在模型诊断中的作用。第四部分：实验设计与高级概念第十二章：实验设计的原则有效的实验设计是确保因果推断有效性的关键。本章系统阐述了实验设计的三个核心原则：随机化（Randomization）、对照（Control）和重复（Replication）。我们将区分观察性研究和实验性研究的根本差异。第十三章：经典实验设计模式本章深入探讨主要的实验设计结构。内容包括完全随机设计（CRD）、随机化区组设计（RBD），以及交叉设计（Crossover Designs）的优势与应用场景。对于每个设计，本章都强调了其优点、局限性，以及如何选择最适合研究问题的设计方案。第十四章：非参数统计的应用场景当数据不满足参数检验（如$t$检验、ANOVA）的严格假设时，非参数方法提供了稳健的替代方案。本章介绍基于秩的检验，如曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）、克鲁斯卡尔-沃利斯检验（Kruskal-Wallis Test）及其配对数据对应的检验，并说明何时应优先选择它们。第十五章：理解统计功效与样本量估算（理论视角）虽然本书不侧重于软件计算，但理解功效分析的理论框架至关重要。本章将用数学语言和概念框架重申功效（$1-eta$）的定义，并解释影响功效的四个关键因素：效应量（Effect Size）、显著性水平、样本量和变异性。读者将学会如何在设计阶段，根据预期的效应量，理论性地确定所需的最小样本量，为后续的实验规划提供指导。结论：从统计到智慧本书总结了贯穿始终的主题：统计学是一套严谨的工具箱，而非机械的公式执行器。真正的挑战在于选择正确的工具，并在不确定性的背景下，负责任地解释数据所揭示的故事。本书培养的，是一种批判性地看待数据的能力，这种能力远超任何单一软件界面的操作技能。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书给我的整体感觉是极其“有料”，而且是那种经过精心提炼的“有料”。它避开了大量不必要的软件界面截图和菜单导航的冗余描述，而是将笔墨集中在了如何利用该工具来解决那些在实际工作中真正让人头疼的、跨越多个统计领域的复杂问题上。比如，它对如何处理“缺失数据比例对功效的影响”这一块的讲解，就展现了极高的专业水准。它不仅告诉你软件里有一个选项可以设定缺失率，更重要的是，它解释了不同的缺失机制（MCAR, MAR）如何影响你最初的功效估算，并提供了在初步设计阶段就应对这些不确定性的策略。对于一个依赖定量研究来驱动产品迭代的团队来说，这种预见性的风险管理能力至关重要。我发现，读完这本书后，我对“统计功效”这个概念的理解层次已经发生了质变，不再是把它看作一个必须满足的合规性数字，而是将其视为研究设计中的一个关键质量指标和资源分配的基石。这本书无疑是为那些严肃对待数据科学流程的专业人士量身打造的，它提供的知识是坚实、可靠且具有即时应用价值的，绝对值得放在手边随时查阅。

评分☆☆☆☆☆

从编辑和排版的角度来看，这本书的质感简直是教科书级别的典范。我尤其想提一下它的语言风格，它有一种非常沉稳、严谨，但绝不晦涩的学术气场。它很少使用那种浮夸的营销词汇来烘托自己的价值，而是完全依靠内容的深度和逻辑的严密性来赢得读者的尊重。我注意到，在处理那些容易引起争议的统计学哲学问题时，比如频率学派和贝叶斯方法的交汇点，作者的处理方式是极其审慎和平衡的。他会清晰地指出，在这个特定应用场景下，推荐使用哪种框架进行功效评估，而不是强行推销某种单一的理论立场。这种中立且专业的态度，对于需要向非技术背景的同事或领导解释研究设计依据的我来说，提供了极大的帮助。书中的图表设计也值得称赞，它们没有被过度美化到失真，而是保持了统计图表应有的信息密度和清晰度，每一个坐标轴的标注、每一个色块的含义，都精确无误，这在处理需要向监管机构提交的报告时，是至关重要的品质。总而言之，这本书散发着一种“久经考验”的可靠感。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书最独特的地方在于，它似乎对“为什么”的追问给予了和“怎么做”同等的重视。许多同类书籍，在讲解完一个功能后，便戛然而止，留给读者一个“结果是这样，你用吧”的冷冰冰的结论。而这本书则不然，它总是在介绍完一个计算步骤后，会立刻回归到统计假设的层面进行反思。例如，在展示如何计算“最小可检测效应”（MDE）时，它没有止步于输入参数得到数值，而是花了不少篇幅去讨论，在实际业务中，什么样的MDE才是“可接受的”或“有意义的”，这其中涉及到商业价值判断与统计显著性的权衡。这种深度融合了统计学理论、应用场景和决策科学的写作手法，使得这本书不仅仅是一本关于软件操作的书，更像是一部关于“科学决策制定”的入门教材。阅读过程中，我时常会停下来，对照我目前手头正在进行的项目，思考我们之前的样本量设定是否合理，是否无意中犯了过度保守或过于激进而导致资源浪费的错误。这种自我审视和反思的触发机制，是任何一本纯粹的工具书都无法提供的深度价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得极为高明，它不像某些技术文档那样，将所有知识点平均分配，导致重点不突出。相反，它采取了一种螺旋上升的学习路径。初期，它用极大的篇幅聚焦于最核心、最常用的那些统计功效和样本量确定场景，比如基本的T检验和方差分析的场景，确保读者能迅速在自己的工作中找到立足点。接着，它才缓缓地引入更复杂的模型，比如混合效应模型或者生存分析中的功效评估。这种结构的好处在于，它避免了新手在初期被信息过载淹没，同时保证了资深用户也不会觉得内容过于基础而乏味。我特别欣赏它在每一章末尾设置的“陷阱与对策”小节，这些内容显然是作者在实际咨询中反复踩过的坑。比如，关于多重比较校正对功效的影响，如果只是看标准教科书，很容易忽略这种细微但关键的调整。这本书却用非常精炼的语言，指出了在不同设计下，应该如何预先调整原假设的强度，以应对后续的统计检验压力。这种前瞻性的指导，远超出了一个普通软件教程的范畴，它更像是一本资深统计师的“实战备忘录”，充满了对实践中复杂性的深刻洞察和务实的解决方案。阅读体验是一种逐步解锁高阶技能的愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

我最近试用了几款数据分析工具的配套软件，说实话，很多时候那些“入门”级别的指南，读起来简直是煎熬，充满了晦涩难懂的术语和跳跃式的逻辑。我抱着一种“死马当活马医”的心态接触了这本关于某统计软件强大功能的应用指南，没想到，它的呈现方式相当地直观和人性化。书里最让我眼前一亮的是它对基础概念的梳理，那种感觉就像是，一个经验丰富的老教授，耐心地在你耳边，把那些原本高高在上、令人望而生畏的统计学原理，用日常生活的例子给你掰开了揉碎了讲。它没有上来就堆砌公式，而是巧妙地将复杂的设计思路融入到实际的操作流程中。举个例子，它在讲解如何构建一个前瞻性的研究设计时，并没有直接抛出样本量计算的公式，而是先模拟了一个临床试验的场景，让我们真切地体会到，如果样本量不足，研究结果可能会出现多大的偏差，这种情境化的教学方法，极大地降低了初学者的认知门槛。而且，书中的配图和步骤截图清晰得令人发指，即便是对着电脑屏幕操作时，也几乎不需要猜测下一步该点击哪里。这种对手册级别的细节关注，让我在尝试自己搭建复杂模型时，信心倍增。它不仅仅是一个“操作手册”，更像是一个“思维引导者”，帮助读者建立起正确的、以解决实际问题为导向的分析框架。对我来说，这本读物真正做到了“上手即用”，而不是“看了也白看”。

评分☆☆☆☆☆