A Handbook of Statistical Analyses using SAS, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Geoff Der

出品人:

页数:391

译者:

出版时间:2008-12-20

价格:USD 54.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781584887843

丛书系列:

图书标签:

SAS
数据分析
数据
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Textbook
SAS
统计分析
数据分析
统计学
SAS编程
统计方法
应用统计
第三版
统计手册
数据处理

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具体描述

统计分析的实践指南：SAS方法论精要本书并非一本介绍《A Handbook of Statistical Analyses using SAS, Third Edition》的概述，而是旨在为您呈现一套严谨、实用且深入的统计分析方法论，并侧重于如何运用SAS这一强大的统计软件工具来实现这些分析。它将带领您从统计学的基本概念出发，逐步掌握各种高级分析技术，并强调在真实数据环境下进行有效分析的实践性技能。核心目标：本书的核心目标是赋能读者，使其能够自信地运用SAS进行数据驱动的决策。无论是学术研究、商业分析、医学统计还是其他需要数据支撑的领域，掌握一套系统性的统计分析流程至关重要。本书将帮助您：理解统计学的基本原理：牢固掌握描述性统计、推断性统计、假设检验等核心概念，为后续更复杂的分析打下坚实基础。熟练运用SAS进行数据处理和管理：数据清洗、转换、合并、子集选择是任何分析的起点。本书将详细介绍SAS的强大数据管理功能，确保您能够高效准确地准备分析所需的数据。掌握各类统计分析方法：从基础的回归分析到复杂的多元统计技术，本书将逐一讲解其理论基础、适用条件以及SAS实现方法。解读和呈现分析结果：统计分析的最终目的是获得可解释的结论并将其有效传达。本书将指导您如何清晰地理解SAS输出，并以恰当的方式呈现分析结果。培养批判性思维和解决实际问题的能力：统计分析并非机械地套用公式，而是需要根据具体问题选择合适的分析方法，并对结果进行审慎解读。本书将通过丰富的案例，引导您培养这种批判性思维。内容详述：第一部分：统计分析的基石数据导论与SAS入门：数据的类型与测量尺度：区分定性数据（名义、有序）和定量数据（区间、比例），理解不同数据类型的特点及其对统计分析的影响。 SAS环境与基本操作：介绍SAS程序的结构（DATA步、PROC步），如何编写、执行SAS代码，以及SAS数据集的基本概念（变量、观测值）。数据输入与输出：学习如何从各种来源（如文本文件、Excel）读取数据到SAS，以及如何将SAS数据集导出为其他格式。 SAS数据集的管理：掌握SAS数据集的创建、保存、删除、重命名等基本操作，以及如何使用 `PROC CONTENTS` 和 `PROC PRINT` 等过程来查看和了解数据集。描述性统计：洞察数据本质：集中趋势的度量：均值、中位数、众数，理解它们各自的含义和适用场景。离散程度的度量：方差、标准差、极差、四分位距，量化数据的分散程度。分布形态的描述：偏度、峰度，初步了解数据的分布形状。 SAS实现：深入讲解 `PROC MEANS` 和 `PROC UNIVARIATE` 的功能，包括如何生成频率表、百分比、累积频率、百分位数、盒须图等，并重点介绍如何通过这些统计量来初步描述和理解数据。数据可视化：散点图、直方图、箱线图、条形图等，学习如何使用SAS的 `PROC SGPLOT` 和 `PROC GPLOT` 创建清晰有效的图形来直观展示数据特征。概率论与统计推断基础：概率的基本概念：事件、概率、条件概率、独立性。重要概率分布：正态分布、二项分布、泊松分布，理解它们的性质和应用。抽样分布：中心极限定理的重要性，以及样本均值和样本比例的抽样分布。置信区间：理解置信区间的概念，如何计算总体参数的置信区间。假设检验：原假设与备择假设，P值、显著性水平，第一类错误和第二类错误，单边检验与双边检验。 SAS实现：讲解SAS中如何进行概率计算，以及如何使用 `PROC TTEST` 和 `PROC FREQ` 进行基本的假设检验。第二部分：核心统计模型与分析技术线性回归分析：探寻变量间的关系：简单线性回归：模型构建，回归系数的解释，拟合优度（R方），残差分析（假设检验、异方差性、自相关性）。多元线性回归：引入多个预测变量，模型选择（逐步回归、向前选择、向后删除），多重共线性问题及其诊断。 SAS实现：详细讲解 `PROC REG` 的使用，包括如何进行变量选择，如何生成详细的回归诊断图（残差图、拟合图），以及如何解释SAS输出中的系数、P值、R方等关键信息。回归模型的假设与检查：强调线性回归模型的关键假设（线性关系、误差项独立同分布、误差项方差齐性），以及如何通过残差分析来验证这些假设。方差分析（ANOVA）：比较多组均值：单因素方差分析：检验不同处理组或分组的均值是否存在显著差异。多因素方差分析：考虑两个或多个因素对响应变量的影响，包括主效应和交互效应。事后比较（Post Hoc Tests）： Tukey's HSD, Bonferroni 等，当ANOVA结果显著时，用于确定具体哪些组之间存在差异。 SAS实现：深入讲解 `PROC GLM` 和 `PROC ANOVA` 的功能，如何设置模型，如何解读F检验结果，以及如何进行事后比较。分类数据分析：卡方检验：检验两个分类变量之间是否存在关联性（独立性检验）。 Fisher精确检验：适用于小样本量的数据。列联表的分析： Odds Ratio, Relative Risk 的计算和解释。 SAS实现：重点讲解 `PROC FREQ` 在卡方检验、Fisher精确检验以及 Odds Ratio 和 Relative Risk 计算中的应用。广义线性模型（GLM）：处理非正态分布数据：逻辑回归：用于分析二元响应变量（如成功/失败、疾病/健康），预测事件发生的概率。泊松回归：用于分析计数数据（如事件发生次数）。 SAS实现：详细介绍 `PROC LOGISTIC` 和 `PROC GENMOD` 的使用，包括模型设定、系数解释（Odds Ratio）、模型拟合优度检验等。第三部分：高级统计技术与实践非参数统计：秩和检验： Wilcoxon秩和检验（用于比较两组独立样本）、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验（用于多组独立样本）。符号秩检验： Wilcoxon符号秩检验（用于配对样本）。 SAS实现：介绍 `PROC NPAR1WAY` 和 `PROC SIGNTEST` 等过程，以及它们在非参数统计分析中的应用。时间序列分析基础：时间序列数据的特点：自相关性、趋势、季节性。平稳性检验： ADF检验。 ARIMA模型：自回归（AR）、移动平均（MA）、差分（I）的概念，模型识别、估计与检验。 SAS实现：讲解 `PROC ARIMA` 的基本用法，如何识别和拟合ARIMA模型，以及如何进行预测。主成分分析（PCA）与因子分析：降维技术： PCA用于减少变量的数量，保留大部分信息。探索性因子分析：识别潜在的因子结构。 SAS实现：介绍 `PROC FACTOR` 和 `PROC PRINCOMP` 的功能，如何解释主成分和因子载荷。聚类分析：层次聚类：枝状图（Dendrogram）的解读。 K-均值聚类：确定簇的数量，样本的归属。 SAS实现：介绍 `PROC CLUSTER` 和 `PROC FASTCLUS` 的用法。贯穿全书的特色：大量的SAS代码示例：每个分析方法都配有清晰、可运行的SAS代码，方便读者实践和模仿。真实的案例研究：选用来自不同领域的真实数据集，展示统计分析在实际问题中的应用。结果解读的强调：不仅教授如何操作SAS，更注重如何理解SAS输出的含义，并将其转化为有意义的结论。批判性思考的引导：鼓励读者在选择方法、解释结果时保持审慎和批判的态度。附录与参考资料：提供SAS函数、过程的简要参考，以及推荐的进一步阅读材料。本书适合人群：统计学专业的学生：作为课程学习的辅助工具，加深对理论的理解和实践技能的掌握。数据分析师、统计师：提升SAS在数据分析中的应用能力，拓展分析方法的广度和深度。科研人员：掌握使用SAS进行数据分析和论文写作所需的统计技能。希望通过数据驱动决策的专业人士：无论您来自金融、市场营销、生物医学、社会科学等哪个领域，本书都能为您提供强有力的分析工具。掌握SAS不仅是掌握一款软件，更是掌握一种解决复杂问题的科学方法。本书将竭诚为您铺就这条通往数据洞察的专业之路。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书对实验设计和方差分析（ANOVA）的讲解，简直是为那些从事生物统计或社会科学研究的人量身定做的。我特别喜欢它对因子设计和协方差分析（ANCOVA）的区分和应用场景的界定。作者非常清晰地说明了什么时候应该使用重复测量设计，以及如何通过SAS代码正确地设置‘Repeated’语句，这一点对于科研人员来说至关重要。我们都知道，ANOVA的结果解释起来非常微妙，特别是涉及到多重比较校正时，比如Tukey's HSD和Bonferroni的权衡，书里用非常简洁的语言和对应的代码输出来展示了不同校正方法对最终结论的影响。我记得有一次我的研究涉及到多个处理组和不同的时间点，数据结构非常复杂，我差点要把协方差分析和多因素方差分析搞混。但这本书通过一个详细的农业实验案例，把这两个概念的适用边界画得非常清楚，让我立刻明白了我的数据应该采用哪种模型，避免了后续分析方向的重大偏差。它强调的不是跑出数字，而是确保你选择的方法在统计学上是“正当的”。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的另一个深刻印象是它在“非参数统计”部分所投入的篇幅和深度。在现实世界的研究中，数据很少能完美地符合正态分布的假设，尤其是在人文社科和小样本研究中。很多教材对非参数方法往往一笔带过，只提一下Kruskal-Wallis或Wilcoxon检验。但这本书却非常细致地介绍了秩和检验、符号检验以及它们的SAS实现，并对比了它们与参数检验在效率上的取舍。最让我受益的是它对“何时使用非参数方法”的判断标准进行了详细的讨论，而不是简单地将其视为参数方法的“备胎”。它甚至探讨了如何处理排序数据或等级数据，这在市场调研和心理测量学中非常常见。这种对统计工具箱的全面性和实用性的关注，体现了作者团队的丰富经验。读完这一部分，我感觉自己面对不理想数据时的信心大增，不再是遇到非正态数据就束手无策，而是能自信地选择最合适的统计工具来解决问题，让研究结果更具鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解回归分析的部分，简直是一场视觉和概念的盛宴，特别是对于异方差和多重共线性的处理，作者没有停留在理论推导上，而是非常务实地给出了在SAS程序代码中的具体应对策略。我个人最欣赏的是，它没有简单地罗列PROC REG的结果输出，而是深入剖析了那些关键的F检验值、P值以及R平方调整值的实际意义，并配有大量的实例输出截图，让你能清晰地将代码执行的结果和统计学概念联系起来。很多时候，看教科书感觉学的是数学，看这本书感觉学的是如何“打仗”。它不仅教你如何运行模型，更重要的是教你如何“解读”模型，哪些输出是需要警惕的信号，哪些结果是可靠的支撑。有一次我做了一个时间序列的预测模型，结果拟合度看起来不错，但书里关于残差分析的那一节提醒了我，我忽略了自相关性的问题，导致我之前所有的判断都可能存在偏误。这种从实践经验中提炼出的洞察力，是其他很多偏理论的著作无法比拟的。它真的让你学会了如何对模型结果“吹毛求疵”，而不是盲目接受软件给出的结论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是相当朴实，蓝白相间的配色，一看就是那种工具书的风格，没有太多花哨的装饰，直接点明了主题——SAS统计分析。光是看着这个厚度，就让人对里面内容的详实程度有了一个初步的期待。我印象最深的是，它很早就把SAS系统的基本操作流程和数据准备的步骤讲得非常透彻，对于初学者来说，这部分内容简直是救命稻草。很多教材上来就直奔复杂的模型，让人摸不着头脑，但这本书不同，它会耐心地带你走过“如何把数据喂给SAS”这个最基础也最容易出错的环节。而且，它对于不同数据类型的处理建议非常具体，比如缺失值怎么插补、分类变量怎么编码，这些细节在实际操作中是决定成败的关键。我记得有一次处理一个非常庞大且结构混乱的数据集，我完全卡住了，就是靠着书里关于数据预处理的那几章，才理清了头绪，重新搭建了分析框架。这本书的结构逻辑性很强，从基础的数据管理到描述性统计，再到更高级的回归分析，层层递进，环环相扣，读起来很有条理感，不会觉得知识点过于跳跃。

评分☆☆☆☆☆

如果说前面对统计方法的讲解是内功心法，那么这本书关于报告和图表生成的章节，就是实战中的“武器装备”。SAS图形化输出的能力一直被诟病，但这本书却展示了如何利用PROC SGPLOT和PROC GPLOT（尽管后者有些老了，但了解其原理很有用）创造出专业级别的图表。我特别关注了它关于散点图矩阵和箱线图的定制化技巧。它不仅仅是教你如何调颜色和坐标轴标签，而是教你如何通过图形有效地传达统计信息。例如，如何通过调整箱线的透明度来突出不同组别的分布差异，或者如何在散点图上叠加回归线并用不同的标记区分出异常值。这对于撰写研究报告或准备会议幻灯片时来说，简直是能立刻提升档次的内容。我的一个同事就因为图表制作得非常专业，获得了评审专家的高度评价。这本书的理念似乎是：再好的统计结果，如果不能清晰地被看到，那就是失败的沟通。它把“如何向非统计专业人士展示数据的故事”这一环考虑进去了，这在很多严肃的统计教材中是缺失的。

评分☆☆☆☆☆