SAS在統計學的應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• SAS
• 統計學
• 數據分析
• 統計建模
• 迴歸分析
• 方差分析
• 實驗設計
• 生物統計
• 醫學統計
• 數據挖掘

　　1.SAS在統計分析層麵的完整功能介紹.

　　2.結閤統計原理.讓使用者在知其所以然的情境下,靈活運用SAS軟體的操作與解讀報錶.

　　本書教導初學者，從基礎認識SAS的功能。更讓SAS熟習者，對「基礎SAS」有全盤的瞭解。不僅帶您入門，更要您實力突飛猛進，輕鬆成為SAS高手。

　　SAS程式設計者執行4種重要的基礎工作：資料處理、管理、分析、報告
　　以SAS 9.X英文版為例，對SAS操作環境作清楚的介紹
　　透過實例說明，讓您學會靈活應用
　　詳盡的SAS相關統計分析介紹
　　增強SAS程式語言能力
　　統閤匯整SAS程式語法，便利讀者查詢套用

　　本書著重在基礎SAS統計分析程式設計的撰寫及應用，內容包含：

　　分析類彆資料
　　信度分析
　　單因子及雙因子變異數分析
　　共變異數分析
　　多變量變異數分析
　　相關及簡單迴歸分析
　　復迴歸分析
　　SAS程式語法

　　本書可做為國內相關科係開設統計套裝軟體或統計學課程使用，或是研究生資料處理、統計分析及統計報錶解讀相關課程或研究之用，本書經過作者多年親授及校正，減少相關教師摸索規劃之苦，為教師們一本實務優質的參考教材。

作者簡介

周子敬

　　現職：銘傳大學應用統計資訊學係暨教育研究所 助理教授

　　學曆：美國密西西比州立大學農教與實驗統計係 博士

　　研究領域：多變量分析、人力資源　

　　經曆：
　　1.颱灣客壇協會與颱灣金融教育協會『財經立法監督聯盟』之財督盟教授成員
　　2.中原大學商設係兼任助理教授(課程:量化研究)
　　3.SSCI期刊審查委員
　　4.TSSCI期刊審查委員
　　5.JPPS期刊 審查委員
　　6.具審查製度中文期刊審查委員
　　7.國內外學術研討會審查委員、評論委員及主持人
　　8.財團法人颱北市私立得榮社會福利基金會生命教育誌工及教師
　　9.財團法人技專校院入學測驗中心颱北考區第五分區主試委員
　　10.中國技術學院人事主任
　　11.嘉惠人纔發展公司人力資源專案副理

CH1　緒論
壹、SAS 操作環境簡介（以 SAS 9.X 英文版為例）
貳、SAS 功能列介紹
參、SAS 快捷列功能按鈕
肆、SAS 程式語言
伍、實例說明
陸、SAS 程式語言能力的加強
柒、SAS 過程步驟
捌、資料與統計分析之間的關係
玖、問捲項目衡量尺度
拾、統計檢定方法及流程

CH2　描述資料
壹、緒論
貳、描述資料概論
參、其他更多的敘述統計量
肆、直方圖、QQ 圖及機率圖
伍、敘述統計分解為次組彆
陸、次數分配
柒、條狀圖（Bar Graphs）
捌、繪製圖形（Plotting Data）

CH3　分析類彆資料
壹、緒論
貳、問捲設計及分析
參、加入變數標示
肆、加入數值標簽（FORMATS）
伍、資料的再編碼
陸、利用 “FORMAT” 對變數再編碼
柒、二維次數分配錶
捌、從次數計算卡方值
玖、多重卡方錶有用的程式
拾、對於成對資料的 McNemar 檢定
拾壹、計算 Kappa 統計量（同意係數）
拾貳、勝算比（Odds Ratio, OR）
拾參、相對危險（Relative Risk, RR）
拾肆、趨勢的卡方檢定（Chi-Square Test for Trend）
拾伍、分層錶格 Mantel-Haenszel 的卡方檢定及 Meta 分析
拾陸、附錄
習題

CH4　信度分析
壹、信度的定義及種類
貳、信度的理論
參、信度案例說明
肆、效度
伍、因素、變數及項目的區隔
陸、SAS 程式案例 1─信度分析
柒、SAS 程式案例 2─總信度分析
捌、SAS 程式案例 3 及案例 4─提高信度分析
玖、評分者間的信度分析
拾、附錄
習題

CH5　單因子及雙因子變異數分析
壹、一般綫性模式傢族
貳、單因子變異數分析
參、雙因子變異數分析
肆、不平衡設計（Proc GLM 的應用）
伍、附錄
習題

CH6　共變異數分析
壹、變數分析
貳、1-Way ANCOVA 實例
參、附錄
習題

CH7　多變量變異數分析
壹、MANOVA 的理論與準則
貳、MANOVA 分析流程及準則
參、資料處理
肆、附錄
習題

CH8　相關及簡單迴歸分析
壹、概論
貳、簡單綫性迴歸分析相關公式
參、相關係數分析計算實例
肆、簡單迴歸分析計算實例
伍、附錄
習題

CH9　復迴歸分析
壹、復迴歸分析計算實例
貳、實驗性質的迴歸
參、非實驗性質的迴歸
肆、類彆資料作為自變數
伍、自我相關檢測
陸、使用 VIF 及 TOL 的 SAS 指令來檢測復共綫性的問題
柒、附錄
捌、研究議題（腦力激盪─颱灣可以做的相對應迴歸模式）
習題

CH10　程式語法

评分☆☆☆☆☆

《SAS在統計學的應用》這本書，它最打動我的地方在於，它不僅僅是告訴你“做什麼”，更重要的是它告訴你“為什麼這麼做”，以及“這樣做有什麼意義”。以書中關於聚類分析的章節來說，我之前對聚類分析的認知，僅限於把相似的數據點歸為一類。但這本書，它詳細介紹瞭層次聚類和K-means聚類等不同的聚類方法，並且解釋瞭它們各自的優缺點以及適用場景。它會教你如何在SAS中進行數據標準化，如何計算樣本間的距離，以及如何利用SAS的PROC CLUSTER和PROC FASTCLUS來執行聚類分析。我尤其喜歡書中對於聚類結果的解讀部分，它不僅展示瞭如何評估聚類的質量，更重要的是，它教你如何根據聚類結果來發現數據中隱藏的模式和群體，並將其應用於實際的業務決策中，比如市場細分或者用戶分組。這本書讓我明白，聚類分析不僅僅是一種技術，更是一種發現和理解數據內部結構的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

《SAS在統計學的應用》這本書，對於我這樣一個長期與數據打交道的人來說，它的價值體現在“效率”和“準確性”的提升上。在講解主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的章節，我學到瞭很多以前從未接觸過的概念和方法。我之前在處理高維數據時，常常會因為變量太多，難以發現其中的內在結構而感到頭疼。這本書提供瞭使用SAS進行PCA和FA的詳細步驟，並且深入淺齣地解釋瞭特徵值、特徵嚮量、公因子方差等概念。它教我如何利用SAS來降低數據的維度，提取齣影響變量的主要因素，從而更好地理解數據的結構和關係。我特彆欣賞書中對於因子鏇轉的講解，它讓我明白，在進行因子分析時，如何通過適當的鏇轉來提高因子載荷的可解釋性。這本書不僅提供瞭技術層麵的指導，更重要的是，它啓發瞭我從新的角度去審視和分析數據，從而能夠更有效地解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

翻開《SAS在統計學的應用》，我其實是帶著一點兒忐忑的。SAS這個名字，對於許多剛踏入統計學領域的朋友來說，可能就像一座巍峨的山，遙不可及，又帶著幾分神秘。我之前在學校裏接觸過一些基礎的統計課程，也零星看過幾本統計學的書籍，但總覺得理論與實踐之間似乎隔著一層紗，尤其是涉及到實際的數據分析操作時，那種無力感就更強瞭。直到我無意間看到這本書的介紹，它承諾瞭“SAS在統計學的應用”，這正是我迫切需要的“橋梁”。我期待著這本書能將那些抽象的統計概念，通過SAS這個強大的工具，變得具體、可操作。我希望它不僅僅是講解SAS的語法和函數，更重要的是，能讓我明白在實際的研究場景中，如何運用SAS來解決統計學上的難題。比如，麵對一大堆紛繁復雜的數據，我應該如何著手？不同的統計方法，SAS又是如何實現的？以及最重要的，如何解讀SAS輸齣的結果，並將其轉化為有意義的結論？這本書的封麵設計也挺吸引人的，給人一種專業而又不失親和的感覺，這讓我對內容的期待又增添瞭幾分。我個人在學習技術性較強的書籍時，最怕的就是枯燥的理論堆砌，希望這本書能夠用案例引導，讓我在實踐中學習，在解決問題的過程中掌握SAS的精髓。

评分☆☆☆☆☆

在閱讀《SAS在統計學的應用》的過程中，我有一個深刻的體會：這本書不隻是一本關於SAS操作的書，它更是一本關於“如何用統計思維解決實際問題”的書。以書中關於生存分析的章節為例，我之前對於生存分析的瞭解僅限於“計算生存率”這個非常淺顯的概念。但這本書，它詳細介紹瞭Kaplan-Meier生存麯綫的繪製和解讀，並且深入講解瞭Cox比例風險模型。它會教你如何在SAS中輸入生存數據，如何定義生存時間和事件狀態，以及如何利用PROC PHREG來擬閤Cox模型，並分析不同協變量對生存期的影響。我印象深刻的是，書中通過一個醫學臨床試驗的案例，來分析藥物治療對患者生存期的影響。它一步一步地演示瞭如何構建Cox模型，如何解讀風險比，以及如何評估模型的擬閤優度。這本書讓我認識到，生存分析在醫學、工程、保險等領域都有廣泛的應用，並且SAS提供瞭強大的工具來支持這些分析。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《SAS在統計學的應用》這本書，它的厚度和目錄就足以讓人望而卻步，但當我真正坐下來，逐頁翻閱時，我纔意識到，這種“厚重”恰恰是其價值的體現。我印象最深刻的是書中關於迴歸分析的那幾章。在大學課堂上，迴歸分析的概念總是被講得雲裏霧裏，什麼殘差、係數、P值，聽得頭昏腦脹，總也抓不住重點。而這本書，它沒有直接給我一堆公式，而是從一個實際的商業案例齣發，比如分析廣告投入與銷售額之間的關係。它一步一步地引導讀者如何用SAS來構建這個模型，從數據預處理，到模型擬閤，再到模型診斷。最關鍵的是，它詳細地解釋瞭SAS輸齣報告的每一個部分，每一個數值都意味著什麼，是如何影響我們的判斷的。比如，它會告訴你R-squared代錶模型解釋瞭多少變異，係數的意義是什麼，以及如何根據P值來判斷自變量是否顯著。這本書的厲害之處在於，它將抽象的統計理論，通過SAS這個工具，落地到瞭實實在在的數據分析流程中。我感覺就像是有人在旁邊一步一步地帶著我做，我不再是一個旁觀者，而是親手操作，真正理解瞭迴歸分析的邏輯和SAS的強大之處。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，統計學是一門既嚴謹又充滿魅力的學科，《SAS在統計學的應用》這本書，很好地展現瞭這一點。在講解假設檢驗的部分，我學到瞭很多以前沒有注意到的細節。書中對於各種常見假設檢驗的介紹，從T檢驗、卡方檢驗，到F檢驗，它不僅詳細闡述瞭它們的統計原理，更重要的是，它結閤SAS的實際操作，演示瞭如何在SAS中執行這些檢驗，以及如何解讀檢驗結果。我特彆欣賞書中關於P值的解釋，以及它在統計決策中的作用。它會教你如何根據P值來判斷是否拒絕原假設，並且還會提醒你注意多重比較的問題。這本書還通過一些實際的案例，比如比較不同教學方法對學生成績的影響，來展示假設檢驗的實際應用。它讓我明白，假設檢驗不僅僅是為瞭得齣“是”或“否”的結論，更是為瞭在不確定性中做齣更科學的判斷。這本書的講解方式，讓我能夠更深入地理解統計學的核心思想，並將其靈活地應用於各種實際場景。

评分☆☆☆☆☆

我之前在工作中接觸到一些項目，需要用到時間序列分析，但每次都是感覺無從下手。《SAS在統計學的應用》這本書，在這方麵給予瞭我極大的幫助。它在時間序列分析的章節，從最基礎的平穩性檢驗開始，循序漸進地介紹瞭ARIMA模型、季節性ARIMA模型等。我之前一直對ARIMA模型的“AR”、“MA”、“I”這些概念感到睏惑，總覺得它們很抽象。但這本書通過非常具體的SAS代碼和實例，一步一步地展示瞭如何識彆時間序列的自相關和偏自相關函數，如何選擇閤適的模型階數，以及如何利用SAS來擬閤和預測。我尤其喜歡書中對於模型診斷的講解，它會教你如何通過殘差分析來判斷模型的擬閤效果，以及如何利用SAS輸齣的統計量來評估模型的優劣。這讓我不再是盲目地套用模型，而是能夠有意識地去選擇和優化模型。對於需要進行銷售預測、股票價格分析或者其他時間序列相關的研究的朋友來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

這本書的篇幅確實不小，但我發現，即便是最基礎的章節，也隱藏著許多我之前忽略的細節。《SAS在統計學的應用》在講解數據清洗和預處理的章節，讓我受益匪淺。我以前總覺得數據分析的第一步就是直接套用統計模型，但這本書卻強調瞭數據質量的重要性。它詳細介紹瞭SAS中處理缺失值、異常值，以及如何進行數據轉換和變量創建的方法。舉個例子，書中有一個關於用戶行為數據的分析，涉及到瞭時間序列數據的處理。我之前遇到這類數據時，常常會因為日期格式的不一緻或者時間單位的混亂而束手無策。但這本書提供瞭一套清晰的SAS代碼和講解，告訴我如何統一日期格式，如何提取年、月、日等時間特徵，甚至是如何處理節假日的影響。這不僅僅是技術上的指導，更是思維上的啓發。它讓我明白，一個好的統計分析，往往是從一個乾淨、規整的數據集開始的。這本書的講解方式，不是生硬的語法羅列，而是結閤實際場景，告訴你“為什麼”要這樣做，“怎麼”這樣做，並且“這樣做”能帶來什麼好處。這對於我這種更偏嚮實踐的學習者來說，簡直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我本來以為《SAS在統計學的應用》這本書會是一本純粹的技術手冊，充斥著各種代碼和命令，但齣乎我意料的是，它在統計學理論的闡述上也做得相當紮實。以書中關於方差分析（ANOVA）的章節為例，它並沒有直接跳到SAS的ANOVA過程，而是先詳細地解釋瞭ANOVA的原理，包括總平方和、組間平方和、組內平方和這些概念的由來，以及F檢驗的邏輯。它還對比瞭單因素ANOVA和多因素ANOVA的區彆，以及它們各自的適用場景。然後，它纔將這些理論知識巧妙地轉化為SAS的實現。我印象特彆深刻的是，書中通過一個農業實驗的案例，來講解如何使用SAS的PROC GLM來分析不同肥料對作物産量的影響。它不僅給齣瞭詳細的SAS代碼，更重要的是，它一步一步地教我如何解讀ANOVA錶的輸齣，如何判斷不同處理組之間是否存在顯著差異，以及如何進行事後多重比較。這本書的優點在於，它將理論與實踐完美地結閤起來，讓我在理解統計原理的同時，也能熟練地運用SAS來完成相應的分析。這對於我來說，是跨齣瞭很大一步。

评分☆☆☆☆☆

《SAS在統計學的應用》這本書，與其說它是一本工具書，不如說它是一本“方法論”的書。它不僅僅教會我如何操作SAS，更重要的是，它教會我如何思考統計問題。在講解抽樣調查的部分，我學到瞭很多寶貴的方法。我一直覺得抽樣調查是一門很深的學問，涉及到各種抽樣方法，比如簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等等，理論非常復雜。這本書並沒有迴避這些難點，而是用非常清晰的語言，結閤SAS的實際操作，來闡述這些抽樣方法的原理和應用。它會告訴你，在什麼情況下，應該選擇哪種抽樣方法，以及每種方法在SAS中對應的具體實現。更讓我驚喜的是，書中還探討瞭樣本量設計的相關問題，這對我平時工作中需要進行市場調研時非常有幫助。以往我總是憑感覺來確定樣本量，現在我有瞭更科學的依據。這本書的講解方式，讓我感覺到作者對統計學的理解非常透徹，並且能夠將其以一種易於理解和應用的方式傳達給讀者。