A Handbook of Statistical Analyses using SAS, Third Edition pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Geoff Der

出品人:

頁數:391

译者:

出版時間:2008-12-20

價格:USD 54.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781584887843

叢書系列:

圖書標籤:

• SAS
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• 統計分析
• 數據分析
• 統計學
• SAS編程
• 統計方法
• 應用統計
• 第三版
• 統計手冊
• 數據處理

統計分析的實踐指南：SAS方法論精要 本書並非一本介紹《A Handbook of Statistical Analyses using SAS, Third Edition》的概述，而是旨在為您呈現一套嚴謹、實用且深入的統計分析方法論，並側重於如何運用SAS這一強大的統計軟件工具來實現這些分析。它將帶領您從統計學的基本概念齣發，逐步掌握各種高級分析技術，並強調在真實數據環境下進行有效分析的實踐性技能。 核心目標： 本書的核心目標是賦能讀者，使其能夠自信地運用SAS進行數據驅動的決策。無論是學術研究、商業分析、醫學統計還是其他需要數據支撐的領域，掌握一套係統性的統計分析流程至關重要。本書將幫助您： 理解統計學的基本原理： 牢固掌握描述性統計、推斷性統計、假設檢驗等核心概念，為後續更復雜的分析打下堅實基礎。 熟練運用SAS進行數據處理和管理： 數據清洗、轉換、閤並、子集選擇是任何分析的起點。本書將詳細介紹SAS的強大數據管理功能，確保您能夠高效準確地準備分析所需的數據。 掌握各類統計分析方法： 從基礎的迴歸分析到復雜的多元統計技術，本書將逐一講解其理論基礎、適用條件以及SAS實現方法。 解讀和呈現分析結果： 統計分析的最終目的是獲得可解釋的結論並將其有效傳達。本書將指導您如何清晰地理解SAS輸齣，並以恰當的方式呈現分析結果。 培養批判性思維和解決實際問題的能力： 統計分析並非機械地套用公式，而是需要根據具體問題選擇閤適的分析方法，並對結果進行審慎解讀。本書將通過豐富的案例，引導您培養這種批判性思維。 內容詳述： 第一部分：統計分析的基石 數據導論與SAS入門： 數據的類型與測量尺度： 區分定性數據（名義、有序）和定量數據（區間、比例），理解不同數據類型的特點及其對統計分析的影響。 SAS環境與基本操作： 介紹SAS程序的結構（DATA步、PROC步），如何編寫、執行SAS代碼，以及SAS數據集的基本概念（變量、觀測值）。 數據輸入與輸齣： 學習如何從各種來源（如文本文件、Excel）讀取數據到SAS，以及如何將SAS數據集導齣為其他格式。 SAS數據集的管理： 掌握SAS數據集的創建、保存、刪除、重命名等基本操作，以及如何使用 `PROC CONTENTS` 和 `PROC PRINT` 等過程來查看和瞭解數據集。 描述性統計：洞察數據本質： 集中趨勢的度量： 均值、中位數、眾數，理解它們各自的含義和適用場景。 離散程度的度量： 方差、標準差、極差、四分位距，量化數據的分散程度。 分布形態的描述： 偏度、峰度，初步瞭解數據的分布形狀。 SAS實現： 深入講解 `PROC MEANS` 和 `PROC UNIVARIATE` 的功能，包括如何生成頻率錶、百分比、纍積頻率、百分位數、盒須圖等，並重點介紹如何通過這些統計量來初步描述和理解數據。 數據可視化： 散點圖、直方圖、箱綫圖、條形圖等，學習如何使用SAS的 `PROC SGPLOT` 和 `PROC GPLOT` 創建清晰有效的圖形來直觀展示數據特徵。 概率論與統計推斷基礎： 概率的基本概念： 事件、概率、條件概率、獨立性。 重要概率分布： 正態分布、二項分布、泊鬆分布，理解它們的性質和應用。 抽樣分布： 中心極限定理的重要性，以及樣本均值和樣本比例的抽樣分布。 置信區間： 理解置信區間的概念，如何計算總體參數的置信區間。 假設檢驗： 原假設與備擇假設，P值、顯著性水平，第一類錯誤和第二類錯誤，單邊檢驗與雙邊檢驗。 SAS實現： 講解SAS中如何進行概率計算，以及如何使用 `PROC TTEST` 和 `PROC FREQ` 進行基本的假設檢驗。 第二部分：核心統計模型與分析技術 綫性迴歸分析：探尋變量間的關係： 簡單綫性迴歸： 模型構建，迴歸係數的解釋，擬閤優度（R方），殘差分析（假設檢驗、異方差性、自相關性）。 多元綫性迴歸： 引入多個預測變量，模型選擇（逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後刪除），多重共綫性問題及其診斷。 SAS實現： 詳細講解 `PROC REG` 的使用，包括如何進行變量選擇，如何生成詳細的迴歸診斷圖（殘差圖、擬閤圖），以及如何解釋SAS輸齣中的係數、P值、R方等關鍵信息。 迴歸模型的假設與檢查： 強調綫性迴歸模型的關鍵假設（綫性關係、誤差項獨立同分布、誤差項方差齊性），以及如何通過殘差分析來驗證這些假設。 方差分析（ANOVA）：比較多組均值： 單因素方差分析： 檢驗不同處理組或分組的均值是否存在顯著差異。 多因素方差分析： 考慮兩個或多個因素對響應變量的影響，包括主效應和交互效應。 事後比較（Post Hoc Tests）： Tukey's HSD, Bonferroni 等，當ANOVA結果顯著時，用於確定具體哪些組之間存在差異。 SAS實現： 深入講解 `PROC GLM` 和 `PROC ANOVA` 的功能，如何設置模型，如何解讀F檢驗結果，以及如何進行事後比較。 分類數據分析： 卡方檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯性（獨立性檢驗）。 Fisher精確檢驗： 適用於小樣本量的數據。 列聯錶的分析： Odds Ratio, Relative Risk 的計算和解釋。 SAS實現： 重點講解 `PROC FREQ` 在卡方檢驗、Fisher精確檢驗以及 Odds Ratio 和 Relative Risk 計算中的應用。 廣義綫性模型（GLM）：處理非正態分布數據： 邏輯迴歸： 用於分析二元響應變量（如成功/失敗、疾病/健康），預測事件發生的概率。 泊鬆迴歸： 用於分析計數數據（如事件發生次數）。 SAS實現： 詳細介紹 `PROC LOGISTIC` 和 `PROC GENMOD` 的使用，包括模型設定、係數解釋（Odds Ratio）、模型擬閤優度檢驗等。 第三部分：高級統計技術與實踐 非參數統計： 秩和檢驗： Wilcoxon秩和檢驗（用於比較兩組獨立樣本）、Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis檢驗（用於多組獨立樣本）。 符號秩檢驗： Wilcoxon符號秩檢驗（用於配對樣本）。 SAS實現： 介紹 `PROC NPAR1WAY` 和 `PROC SIGNTEST` 等過程，以及它們在非參數統計分析中的應用。 時間序列分析基礎： 時間序列數據的特點： 自相關性、趨勢、季節性。 平穩性檢驗： ADF檢驗。 ARIMA模型： 自迴歸（AR）、移動平均（MA）、差分（I）的概念，模型識彆、估計與檢驗。 SAS實現： 講解 `PROC ARIMA` 的基本用法，如何識彆和擬閤ARIMA模型，以及如何進行預測。 主成分分析（PCA）與因子分析： 降維技術： PCA用於減少變量的數量，保留大部分信息。 探索性因子分析： 識彆潛在的因子結構。 SAS實現： 介紹 `PROC FACTOR` 和 `PROC PRINCOMP` 的功能，如何解釋主成分和因子載荷。 聚類分析： 層次聚類： 枝狀圖（Dendrogram）的解讀。 K-均值聚類： 確定簇的數量，樣本的歸屬。 SAS實現： 介紹 `PROC CLUSTER` 和 `PROC FASTCLUS` 的用法。 貫穿全書的特色： 大量的SAS代碼示例： 每個分析方法都配有清晰、可運行的SAS代碼，方便讀者實踐和模仿。 真實的案例研究： 選用來自不同領域的真實數據集，展示統計分析在實際問題中的應用。 結果解讀的強調： 不僅教授如何操作SAS，更注重如何理解SAS輸齣的含義，並將其轉化為有意義的結論。 批判性思考的引導： 鼓勵讀者在選擇方法、解釋結果時保持審慎和批判的態度。 附錄與參考資料： 提供SAS函數、過程的簡要參考，以及推薦的進一步閱讀材料。 本書適閤人群： 統計學專業的學生： 作為課程學習的輔助工具，加深對理論的理解和實踐技能的掌握。 數據分析師、統計師： 提升SAS在數據分析中的應用能力，拓展分析方法的廣度和深度。 科研人員： 掌握使用SAS進行數據分析和論文寫作所需的統計技能。 希望通過數據驅動決策的專業人士： 無論您來自金融、市場營銷、生物醫學、社會科學等哪個領域，本書都能為您提供強有力的分析工具。 掌握SAS不僅是掌握一款軟件，更是掌握一種解決復雜問題的科學方法。本書將竭誠為您鋪就這條通往數據洞察的專業之路。

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這本書在講解迴歸分析的部分，簡直是一場視覺和概念的盛宴，特彆是對於異方差和多重共綫性的處理，作者沒有停留在理論推導上，而是非常務實地給齣瞭在SAS程序代碼中的具體應對策略。我個人最欣賞的是，它沒有簡單地羅列PROC REG的結果輸齣，而是深入剖析瞭那些關鍵的F檢驗值、P值以及R平方調整值的實際意義，並配有大量的實例輸齣截圖，讓你能清晰地將代碼執行的結果和統計學概念聯係起來。很多時候，看教科書感覺學的是數學，看這本書感覺學的是如何“打仗”。它不僅教你如何運行模型，更重要的是教你如何“解讀”模型，哪些輸齣是需要警惕的信號，哪些結果是可靠的支撐。有一次我做瞭一個時間序列的預測模型，結果擬閤度看起來不錯，但書裏關於殘差分析的那一節提醒瞭我，我忽略瞭自相關性的問題，導緻我之前所有的判斷都可能存在偏誤。這種從實踐經驗中提煉齣的洞察力，是其他很多偏理論的著作無法比擬的。它真的讓你學會瞭如何對模型結果“吹毛求疵”，而不是盲目接受軟件給齣的結論。

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如果說前麵對統計方法的講解是內功心法，那麼這本書關於報告和圖錶生成的章節，就是實戰中的“武器裝備”。SAS圖形化輸齣的能力一直被詬病，但這本書卻展示瞭如何利用PROC SGPLOT和PROC GPLOT（盡管後者有些老瞭，但瞭解其原理很有用）創造齣專業級彆的圖錶。我特彆關注瞭它關於散點圖矩陣和箱綫圖的定製化技巧。它不僅僅是教你如何調顔色和坐標軸標簽，而是教你如何通過圖形有效地傳達統計信息。例如，如何通過調整箱綫的透明度來突齣不同組彆的分布差異，或者如何在散點圖上疊加迴歸綫並用不同的標記區分齣異常值。這對於撰寫研究報告或準備會議幻燈片時來說，簡直是能立刻提升檔次的內容。我的一個同事就因為圖錶製作得非常專業，獲得瞭評審專傢的高度評價。這本書的理念似乎是：再好的統計結果，如果不能清晰地被看到，那就是失敗的溝通。它把“如何嚮非統計專業人士展示數據的故事”這一環考慮進去瞭，這在很多嚴肅的統計教材中是缺失的。

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我對這本書的另一個深刻印象是它在“非參數統計”部分所投入的篇幅和深度。在現實世界的研究中，數據很少能完美地符閤正態分布的假設，尤其是在人文社科和小樣本研究中。很多教材對非參數方法往往一筆帶過，隻提一下Kruskal-Wallis或Wilcoxon檢驗。但這本書卻非常細緻地介紹瞭秩和檢驗、符號檢驗以及它們的SAS實現，並對比瞭它們與參數檢驗在效率上的取捨。最讓我受益的是它對“何時使用非參數方法”的判斷標準進行瞭詳細的討論，而不是簡單地將其視為參數方法的“備胎”。它甚至探討瞭如何處理排序數據或等級數據，這在市場調研和心理測量學中非常常見。這種對統計工具箱的全麵性和實用性的關注，體現瞭作者團隊的豐富經驗。讀完這一部分，我感覺自己麵對不理想數據時的信心大增，不再是遇到非正態數據就束手無策，而是能自信地選擇最閤適的統計工具來解決問題，讓研究結果更具魯棒性。

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這本書的封麵設計倒是相當樸實，藍白相間的配色，一看就是那種工具書的風格，沒有太多花哨的裝飾，直接點明瞭主題——SAS統計分析。光是看著這個厚度，就讓人對裏麵內容的詳實程度有瞭一個初步的期待。我印象最深的是，它很早就把SAS係統的基本操作流程和數據準備的步驟講得非常透徹，對於初學者來說，這部分內容簡直是救命稻草。很多教材上來就直奔復雜的模型，讓人摸不著頭腦，但這本書不同，它會耐心地帶你走過“如何把數據喂給SAS”這個最基礎也最容易齣錯的環節。而且，它對於不同數據類型的處理建議非常具體，比如缺失值怎麼插補、分類變量怎麼編碼，這些細節在實際操作中是決定成敗的關鍵。我記得有一次處理一個非常龐大且結構混亂的數據集，我完全卡住瞭，就是靠著書裏關於數據預處理的那幾章，纔理清瞭頭緒，重新搭建瞭分析框架。這本書的結構邏輯性很強，從基礎的數據管理到描述性統計，再到更高級的迴歸分析，層層遞進，環環相扣，讀起來很有條理感，不會覺得知識點過於跳躍。

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這本書對實驗設計和方差分析（ANOVA）的講解，簡直是為那些從事生物統計或社會科學研究的人量身定做的。我特彆喜歡它對因子設計和協方差分析（ANCOVA）的區分和應用場景的界定。作者非常清晰地說明瞭什麼時候應該使用重復測量設計，以及如何通過SAS代碼正確地設置‘Repeated’語句，這一點對於科研人員來說至關重要。我們都知道，ANOVA的結果解釋起來非常微妙，特彆是涉及到多重比較校正時，比如Tukey's HSD和Bonferroni的權衡，書裏用非常簡潔的語言和對應的代碼輸齣來展示瞭不同校正方法對最終結論的影響。我記得有一次我的研究涉及到多個處理組和不同的時間點，數據結構非常復雜，我差點要把協方差分析和多因素方差分析搞混。但這本書通過一個詳細的農業實驗案例，把這兩個概念的適用邊界畫得非常清楚，讓我立刻明白瞭我的數據應該采用哪種模型，避免瞭後續分析方嚮的重大偏差。它強調的不是跑齣數字，而是確保你選擇的方法在統計學上是“正當的”。

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