圖書描述
本書是第一本以問題為導嚮學習的SAS統計工具書，適閤醫學、護理、公共衛生和健康科學相關學生使用。本書內容包含統計概念和分析方法、SAS指令與語法、解讀報錶、匯整錶格及結果判讀與解釋，以真實資料作為範例和課後練習，有效幫助學生學習。
※研究問題為導嚮：使用研究問題來引導學習，讓讀者能迅速且正確地應用於實務操作。
※有係統SAS統計工具書：從提齣研究問題、撰寫假設假定、解釋統計原理、介紹SAS指令，到整理錶格與撰寫結果，符閤基本的研究步驟。
※提供範例和課後練習：以真實研究資料為例，幫助學生學習。
著者信息
作者簡介
李采娟
現職 中國醫藥大學生物統計研究所教授
學曆 密西根大學安娜堡分校 生物統計碩士／流行病學博士
圖書目錄
第01章 SAS 簡介
第02章 資料庫的描述
第03章 適閤度檢定
第04章 符閤性檢定
第05章 單一樣本集中趨勢檢定
第06章 成對樣本集中趨勢的檢定
第07章 兩個獨立樣本集中趨勢的檢定
第08章 三組或三組以上獨立樣本集中趨勢的檢定
第09章 三組或三組以上相依樣本集中趨勢的檢定
第10章 雙因子變異數分析
第11章 共變數分析
第12章 類彆資料分析（I）
第13章 類彆資料分析（Ⅱ）
第14章 簡單綫性迴歸
第15章 迴歸診斷
第16章 相關係數
第17章 羅吉斯迴歸分析
第18章 廣義估計方程式
圖書序言
圖書試讀
用户评价
我必須說，《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本書，給我的感覺就像是收到瞭一份精心準備的“醫療統計分析工具箱”。它不僅僅提供瞭一些統計學理論，更重要的是，它為你提供瞭將這些理論付諸實踐的“工具”——也就是SAS操作指南。我之前在學習統計學理論時，常常會覺得理論與實際脫節，不知道如何將這些知識應用到真實的研究中，這本書恰恰解決瞭我的這一痛點。 書中的內容涵蓋瞭從基礎數據處理到高級統計建模的方方麵麵。讓我印象深刻的是，書中在介紹各種統計方法時，都緊密結閤瞭醫療研究的實際場景。例如，在講解配對t檢驗時，它會舉例說明如何分析乾預前後患者某個指標的變化；在講解卡方檢驗時，它會分析不同治療組之間不良事件發生率的差異。這種接地氣的講解方式，讓我在學習統計知識的同時，也能不斷思考這些方法在實際醫療研究中的應用價值。 讓我特彆受益的是，書中對SAS代碼的編寫非常講究規範性和可讀性。它提供的代碼片段都包含瞭詳細的注釋，並且遵循瞭SAS的最佳實踐。這對於像我這樣需要與他人協作、進行代碼維護的研究者來說，非常有幫助。而且，書中還提供瞭一些SAS宏的示例，這能夠幫助我們自動化一些重復性的任務，大大提高工作效率。 更重要的是，這本書並沒有迴避一些在醫療統計中常見的難題，比如多重比較、缺失數據處理等。它會提供多種方法，並分析它們的優缺點，幫助讀者做齣最佳的選擇。這種深入的探討，讓我能夠更全麵、更嚴謹地進行數據分析。總而言之，這本書是一本集理論、實踐、工具為一體的優秀著作，它能夠幫助我們提升SAS在醫療統計領域的應用能力，並為我們的研究提供堅實的數據支持。
评分坦白說，《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本書，完全超齣瞭我對一本“操作手冊”的預期。我以為它最多也就是列齣一些SAS命令，然後簡單說明一下用途，但這本書的深度和廣度，讓我驚嘆。它不僅僅是教你怎麼去“操作”SAS，更是讓你理解“為什麼”要這樣做，以及“這樣做的背後”有哪些統計學原理在支撐。 書中的內容安排非常閤理，從SAS的基礎入門，比如界麵介紹、基本語法，一直到各種高級的統計分析技術。讓我感到特彆受用的是，書中針對不同的醫療研究設計，比如橫斷麵研究、隊列研究、病例對照研究，都提供瞭相應的SAS分析範例。這對於我們這些經常需要根據研究類型來選擇統計方法的人來說，簡直是福音。 我特彆欣賞書中對一些復雜統計模型的講解。比如，書中在介紹生存分析時，不僅僅講解瞭Kaplan-Meier麯綫和log-rank檢驗，還深入講解瞭Cox比例風險模型，並且提供瞭SAS的實現和結果解讀。它會告訴你如何設置生存時間、刪失變量，如何選擇協變量，以及如何解釋迴歸係數的含義。這種深入的講解，讓我不僅僅是學會瞭“如何運行”一個模型，更是理解瞭“如何構建”和“如何運用”這個模型。 另外，書中對SAS圖形的生成也有專門的章節，這對於需要製作高質量圖錶來展示研究結果的我們來說，非常重要。無論是描述性統計的圖錶，還是模型擬閤的圖錶，書中都提供瞭清晰的SAS代碼示例，讓我們能夠快速生成專業、美觀的研究圖錶。總而言之，這本書是一本集理論、實踐、應用為一體的優秀著作，它不僅提升瞭我的SAS操作技能，更深化瞭我對醫療統計學的理解。
评分《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本書，給我最直觀的感受就是它的“全麵性”。我之前接觸過一些SAS教程，它們可能側重於某一方麵的操作，但這本書卻涵蓋瞭醫療統計中絕大多數常用的SAS分析技術。從數據導入、清洗、管理，到各種描述性統計、推斷性統計，再到復雜的迴歸分析、生存分析，甚至還有一些專門針對醫療研究設計的分析方法，幾乎無所不包。 我特彆喜歡書中對SAS操作的講解方式。它不僅僅是簡單地羅列SAS命令，而是將每一個命令的使用場景、參數選項以及輸齣結果的解讀都講解得清清楚楚。例如，在講解`PROC FREQ`時，它會詳細說明如何生成列聯錶、如何計算各種統計量（如卡方值、Fisher精確檢驗），以及如何解讀這些結果。這種細緻入微的講解，讓我能夠真正地理解SAS命令的含義和作用，而不是死記硬背。 此外，書中對SAS圖形的繪製也有非常詳盡的介紹。在醫療研究中，高質量的圖錶是展示研究結果、吸引讀者注意力的重要手段。這本書提供瞭多種SAS圖形的繪製方法，從簡單的柱狀圖、餅圖，到復雜的散點圖、生存麯綫圖，都提供瞭清晰的代碼示例。這對於我這種需要製作研究報告和學術論文圖錶的人來說，非常有價值。 讓我感到驚喜的是，書中還涉及瞭一些SAS的高級應用，比如SAS宏的應用、SAS ODS（Output Delivery System）的使用等。這些內容雖然對我來說還有些挑戰，但它為我打開瞭SAS在自動化和定製化分析方麵的新思路。總而言之，這本書是一本不可多得的SAS醫療統計實操指南，它能夠幫助我們從零開始，逐步掌握SAS在醫療研究中的各項應用。
评分這本《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》真是讓我跌破眼鏡！我原本是抱著學習SAS在醫療統計領域應用的期待來翻閱的，畢竟現在醫學研究越來越倚重量化分析，SAS又是業界的標準工具之一。然而，當我深入閱讀後，發現這本書提供的實際操作指導，遠比我預期的要詳盡得多。它不僅僅是講解理論，更是手把手教你如何在SAS環境中完成各種復雜的統計分析。 從最基礎的數據導入、清理、轉換，到中高級的迴歸分析、生存分析、卡方檢驗等，書中都提供瞭清晰的代碼示例和步驟說明。尤其讓我印象深刻的是，它沒有迴避實際研究中常常遇到的數據質量問題，例如缺失值處理、異常值檢測、變量編碼等，都給瞭非常實用的方法和SAS實現。對於我們這些在臨床一綫做研究的醫生或統計員來說，最頭疼的就是這些“髒數據”，這本書就像及時雨，讓原本繁瑣的工作變得有序可循。 更讓我驚喜的是，書中還針對一些特定的醫療應用場景，比如流行病學研究中的隊列研究、病例對照研究設計，以及臨床試驗中的樣本量計算、療效評估等，提供瞭專門的SAS分析模塊。這些內容讓我看到瞭將統計理論與實際研究緊密結閤的可能性，不再是乾巴巴的公式推導，而是能直接應用於解決具體醫學問題。書中的圖錶和例證也相當豐富，幫助理解抽象的統計概念，而且語言風格也比較接地氣，不像有些教科書那樣枯燥難懂。總的來說，這是一本從理論到實踐，從基礎到進階，都考慮周全的醫療統計SAS操作指南，強烈推薦給所有在醫療領域需要進行數據分析的同仁們！
评分《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本書，讓我感覺就像在參加一個高強度的“SAS實戰訓練營”，內容緊湊，信息量大，而且每一個環節都充滿瞭乾貨。我本身對SAS有所瞭解，但一直覺得自己在實際應用中不夠熟練，尤其是在處理一些復雜的醫療數據時，常常會遇到瓶頸。這本書正好彌補瞭我這方麵的不足。 書中對SAS語言的講解，不是那種碎片化的羅列，而是係統性的介紹。它從SAS的宏觀結構，到微觀的語句語法，都進行瞭清晰的闡述。更重要的是，它將這些語言知識巧妙地融入到瞭統計分析的過程中。比如，在講解數據閤並時，它會同時介紹`PROC SQL`和`DATA`步中的`MERGE`語句，並分析它們在不同場景下的優劣。 我特彆贊賞書中對SAS輸齣結果的解讀。很多時候，SAS會輸齣大量的錶格和統計量，對於初學者來說，解讀這些信息可能會感到睏惑。這本書則會詳細地指導讀者如何去理解SAS輸齣的每一個部分，包括p值、置信區間、R方值等等，並教會我們如何從這些統計量中提取有用的信息，並將其轉化為有意義的醫學結論。 此外，書中還涉及瞭一些SAS的高級編程技巧，比如SAS宏的應用、SAS/GRAPH的使用等。這些內容對於想要深入掌握SAS、提高工作效率的研究者來說，非常有價值。它不僅僅是教你如何去“使用”SAS，更是教你如何去“駕馭”SAS，讓SAS成為你手中強大的數據分析工具。總而言之，這本書是一本非常值得反復閱讀和實踐的SAS教材，它能夠幫助我們從“知道SAS”變成“會用SAS”，從“會用SAS”變成“精通SAS”。
评分拿到《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本書，我簡直看到瞭希望！作為一個在臨床科室工作，需要處理大量臨床數據，但又不是統計專業齣身的醫生，我常常覺得統計學知識和SAS操作是一個遙不可及的門檻。市麵上的統計學教材要麼理論過於深奧，要麼SAS操作講解過於零散。這本書則恰恰解決瞭我的睏境。 它從最基礎的SAS界麵和數據管理開始講起，循序漸進，讓我這個SAS“小白”也能很快上手。比如，它會詳細講解如何創建SAS數據集，如何定義變量的屬性，如何進行數據排序和過濾。這些基礎操作雖然看似簡單，但卻是後續所有復雜分析的前提。 讓我印象深刻的是，書中在講解統計方法時，都會附帶非常具體的SAS代碼示例，並且對代碼的每一部分都進行瞭詳細的注釋。這樣，我不僅能夠看到如何實現某個統計分析，還能理解代碼背後的邏輯。例如，在講解兩組獨立樣本t檢驗時，書中會提供`PROC TTEST`的代碼，並且解釋如何設置`CLASS`語句來指定分組變量，以及如何解讀輸齣結果中的p值和均值差異。 更重要的是，書中將統計方法與具體的醫療應用場景緊密結閤。比如，在講解迴歸分析時，它會用預測患者某種疾病發病風險的例子來闡述邏輯迴歸模型，並指導我們如何解釋模型的Odds Ratio。這些真實的案例，讓我能夠更直觀地理解統計方法的意義，並知道如何將它們應用到自己的研究中。這本書就像一位貼心的輔導老師，循循善誘，讓我逐步剋服瞭對統計學和SAS的恐懼，讓我能夠更自信地進行數據分析。
评分拿到《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本書，我第一眼就被它的目錄吸引住瞭。作為一名在醫療領域從事數據分析工作多年的人，我深知SAS在醫學統計中的重要性，但同時也覺得要將SAS的學習與實際的醫療研究需求結閤起來，並非易事。很多時候，我們可能會遇到一些特定的統計分析問題，但卻不知道如何在SAS中有效地實現，或者不知道如何去解讀SAS輸齣的結果。 這本書恰好彌補瞭這一方麵的空白。它不是一本泛泛而談的SAS教程，也不是一本純理論的統計學著作，而是將兩者完美地融閤在瞭一起。它從醫療研究中最常見、最核心的統計問題齣發，然後逐一講解如何運用SAS來解決這些問題。例如，書中關於臨床試驗數據分析的部分，詳細介紹瞭如何進行基綫特徵的描述性統計，如何計算療效指標，以及如何進行意嚮性治療（ITT）和符閤方案集（per-protocol）的分析，並且提供瞭相應的SAS代碼。 更令我印象深刻的是，書中在講解每一個統計方法時，都非常注重實際操作的可行性。它提供的SAS代碼簡潔明瞭，並且附有詳細的注釋，讓我能夠清晰地理解每一步操作的目的。而且，書中還包含瞭一些非常實用的數據處理技巧，比如如何閤並數據集、如何進行變量重編碼、如何創建衍生變量等，這些都是在實際數據分析中不可或缺的環節。 這本書還有一個優點是，它並沒有迴避一些統計學中的難點，比如多重比較、缺失值處理等，而是提供瞭多種解決方案，並分析瞭它們的優缺點。這對於我們這些需要在實際研究中做齣選擇的人來說，非常有價值。總而言之，《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》是一本非常具有實踐指導意義的書籍，它能夠幫助我們快速掌握SAS在醫療統計領域的應用，並提升數據分析的效率和質量。
评分讀完《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》，我最大的感受就是，這本書真正站在瞭醫療研究者的角度來編寫。我們身處在實際的研究環境中，經常會遇到各種各樣的數據問題和分析挑戰，而這本書就像一位經驗豐富的引路人，為我們提供瞭切實可行的解決方案。它不是那種隻在象牙塔裏“紙上談兵”的書，而是充滿瞭實戰經驗和智慧。 我尤其喜歡書中關於數據預處理的章節。在實際研究中，數據不規範、缺失值、異常值等問題層齣不窮，而如果數據處理不好，後續的統計分析就會變得毫無意義。這本書對這些問題都進行瞭深入的探討，並且提供瞭非常詳細的SAS操作步驟，例如如何識彆和處理異常值，如何進行缺失值的插補，如何進行變量的轉換和閤並等等。這些內容對於提升數據分析的嚴謹性和可靠性至關重要。 此外，書中對一些常用醫療統計分析方法的講解也相當到位。比如，在講解迴歸分析時，它不僅僅是介紹瞭綫性迴歸和邏輯迴歸，還針對一些特殊的醫療場景，比如重復測量數據分析，提供瞭廣義估計方程（GEE）和混閤效應模型（mixed-effects models）的SAS實現方法，並對結果的解釋進行瞭詳細說明。這些高級的分析方法，對於深入挖掘數據信息、發現潛在規律非常有幫助。 更讓我欣喜的是，書中還提供瞭一些關於SAS宏（macro）的介紹。宏在SAS編程中扮演著非常重要的角色，可以極大地提高編程效率。書中通過一些實際的例子，展示瞭如何編寫和使用SAS宏來自動化重復性的分析任務，這對於我們這些需要處理大量數據和進行重復性分析的研究者來說，無疑是寶貴的財富。總而言之，這本書為我打開瞭SAS在醫療統計應用的新視野，讓我能夠更自信、更高效地進行數據分析。
评分說實話，《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本書，在內容呈現方式上，簡直是一股清流！我之前接觸過不少統計學教材，很多都側重於理論推導，或者隻是簡單地提及SAS可以用來實現，但很少有像這本書這樣，能夠將理論學習和軟件實踐如此緊密地結閤在一起。它不是簡單地把SAS命令堆砌起來，而是將每一個統計概念的解釋，都穿插瞭相應的SAS代碼示例，並且詳細解釋瞭代碼的邏輯和作用。 從最基本的描述性統計，比如計算均值、標準差、百分比，到推斷性統計，比如t檢驗、ANOVA，再到更復雜的迴歸分析，如綫性迴歸、邏輯迴歸，甚至還有生存分析和時間序列分析，書中幾乎涵蓋瞭醫療統計中最常用的分析方法。而且，對於每一種方法，它都不僅僅停留在“怎麼做”的層麵，還會稍微提及“為什麼這樣做”，以及在解釋結果時需要注意的事項。 讓我特彆喜歡的是，書中在講解SAS操作時，非常細緻，從如何創建數據集、如何管理變量，到如何運行分析、如何輸齣結果，都事無巨細地講解。對於初學者來說，這些基礎操作可能是最大的障礙，而這本書恰恰在這方麵做得非常到位。它甚至還會提醒讀者一些SAS的“小陷阱”，以及如何規避一些常見的錯誤。這種細緻入微的講解，讓我感覺像是有一個經驗豐富的“老司機”在旁邊指導，大大降低瞭學習SAS的門檻。 更重要的是，書中所有的例子都緊密圍繞著醫療應用場景，比如分析疾病患病率、評估藥物療效、預測患者預後等。這些真實的研究背景，讓我在學習SAS操作的同時，也能不斷反思統計方法在實際醫療研究中的意義和應用價值。讀完這本書，我感覺我對SAS的掌握程度又上瞭一個颱階，也對如何運用SAS解決實際醫療問題有瞭更清晰的認識。
评分老實說，最初拿到《醫療應用統計學：SAS操作與資料分析》這本厚實的書，我的心情是有點忐忑的。統計學這玩意兒，對很多人來說就像一座難以逾越的高山，而SAS又是一個需要花時間去掌握的軟件。我本身就不是統計學背景齣身，雖然在醫療研究中經常會用到統計分析，但很多時候都是依賴統計學傢或者直接套用模闆，對於其中的原理和操作細節總是模模糊糊。 然而，這本書的齣現，真的顛覆瞭我對“統計學”和“SAS”這兩個詞的固有印象。它不是那種隻羅列公式、概念的書，而是把SAS的操作步驟融入到瞭每一個統計方法的講解中。我感覺就像是在一個經驗豐富的老師的指導下，一步一步地敲擊鍵盤，看著數據在SAS窗口中被處理、分析，然後得齣結果。書中提供的代碼片段都非常實用，而且都有詳細的注釋，即使是像我這樣對SAS不太熟悉的讀者，也能很容易地理解代碼的含義和用途。 最讓我印象深刻的是，作者在講解一些進階的統計模型時，比如多層綫性模型（multilevel modeling）或者廣義估計方程（GEE），並沒有把它們講得高不可攀。而是通過一個又一個貼近醫療實際的例子，比如分析不同醫院、不同科室對患者預後的影響，或者研究疾病復發的時間序列數據，來闡述這些模型的適用性和SAS的實現方法。這些例子非常有啓發性，讓我能更好地理解統計方法在解決復雜醫療問題中的價值。這本書就像一位耐心的嚮導，引領我走進瞭SAS統計分析的世界，讓我不再畏懼那些看似復雜的統計分析。
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