SAS生物统计分析应用教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周海龙，周开兵 编

图书标签:

• SAS
• 生物统计
• 统计分析
• 医学统计
• 数据分析
• 生物信息学
• 统计学
• 应用教程
• 医学研究
• 健康科学

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122111975

版次：1

商品编码：10691791

包装：平装

开本：小16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：143

正文语种：中文

内容简介

　　《SAS生物统计分析应用教程》通过应用SAS 9．13版软件对生物统计学经典例题进行统计分析，剖析各种统计分析方法的SAS程式结构．讲解SAS程式的套用方法和输出结果判读技巧。重点讲解了SAS软件在绘图、描述性统计、方差分析、一元线性回归与相关分析、多元线性回归与相关分析、非线性回归分析、典型性相关分析、聚类与判别分析、主成分分析和因子分析等过程中的应用。
　　《SAS生物统计分析应用教程》深入浅出、通俗易懂、详略得当、重点突出，读者只需掌握统计方法的基本数学原理就可以学会SAS软件的应用，具有极强的实用性，不同专业和研究方向的研究生、本科生和广大科研工作者可以根据需要选择学习和采用。本书既适合作为生物、农林、医学类专业的生物统计课程教材，也可以作为科研工作者的工具书。

目录

第一章　SAS系统简介
第一节　SAS系统主要窗口
第二节　SAS编程基础
第三节　SAS程式常用语句
第二章　绘图
第一节　绘制散点图
第二节　绘连线图程式
第三节　散点图和连线图在同一坐标系中输出
第三章　描述性统计
第一节　Means过程
第二节　Univariate过程测验变数的正态分布适合程度
第四章　T检验
第一节　单样本平均数为常数的测验程式
第二节　两个样本成组数据的比较分析程式
第三节　成对数据的比较分析程式
第五章　卡方检验——Freq过程检验独立性
第六章　单因素试验的方差分析
第一节　完全随机试验设计
第二节　完全随机区组试验设计
第三节　拉丁方试验设计统计分析程式
第四节　巢式试验设计统计分析程式
第七章　双因素试验统计分析
第一节　不考虑交互效应的双因素试验
第二节　考虑交互效应的完全随机试验设计的双因素试验
第三节　双因素完全随机区组试验设计的统计分析
第四节　裂区试验设计统计分析
第五节　条区试验设计统计分析
第八章　三因素试验统计分析
第一节　三因素完全随机试验统计分析
第二节　三因素完全随机区组试验统计分析
第九章　正交设计试验统计分析
第一节　不考虑交互效应的正交试验的方差分析
第二节　考虑交互效应的正交试验方差分析
第十章　一元线性回归与相关分析程式
第一节　一元线性回归分析程式
第二节　一元线性相关分析
第三节　协方差分析
第十一章　多元线性回归与相关性分析
第一节　多元线性回归分析
第二节　多元逐步线性回归分析
第三节　多元线性相关性分析
第四节　两组变量的典型相关性分析
第十二章　一元非线性回归分析
第一节　一元多项式回归分析
第二节　Logistic曲线方程的分析
第三节　其他一元曲线回归分析
第十三章　多元聚类与判别
第一节　多元聚类分析
第二节　成批调整法多元聚类分析
第三节　Bayes判别分析
第四节　逐步判别程式分析
第十四章　主成分分析法
第十五章　因子分析
参考文献

深度解析：现代统计学在生命科学研究中的实践指南 图书名称： 深度解析：现代统计学在生命科学研究中的实践指南 作者： （此处可根据实际情况虚构一位资深统计学家或跨学科研究人员的名字，例如：李明 教授，王芳 博士） 出版社： （此处可虚构一家专业学术出版社的名称，例如：科学与技术前沿出版社） --- 内容简介 本书旨在为生命科学领域的研究人员、高级学生以及希望将严谨的统计学方法应用于其数据分析的专业人士，提供一套全面、深入且高度实用的统计学实践指南。我们深知，当代生物学、医学、生态学及农业科学的研究正以前所未有的速度积累海量复杂数据。有效的数据解读和可靠的结论推导，不再仅仅依赖实验设计，更依赖于对复杂统计模型的精确理解与应用能力。本书的核心目标，正是弥合理论统计知识与实际科研问题之间的鸿沟。 本书的结构设计遵循“理论奠基—方法选择—实践操作—结果解释”的逻辑链条，确保读者不仅能“操作”软件，更能“理解”其背后的数学原理和统计假设。我们摒弃了过于抽象和纯数学化的推导，转而采用大量源自真实科研案例的教学材料，使抽象的统计概念具象化。 第一部分：科研数据的统计学基础重构 本部分将彻底梳理和巩固读者在进行高级分析前所需的统计学基石。我们不满足于传统教科书中对概率论和描述性统计的泛泛而谈，而是聚焦于生命科学数据特有的挑战： 1. 数据结构与质量控制： 详细探讨纵向数据、生存数据、高维组学数据（如基因表达矩阵）在数据清洗、缺失值处理（包括多重插补 MICE 的深入应用）和异常值识别中的统计学考量。强调数据分布的检验与转换策略，以及如何根据数据特性选择合适的度量标准。 2. 推断统计的精确边界： 深入剖析 P 值在解释中的局限性，全面介绍效应量（Effect Size）的计算及其在临床和生物学意义上的解读。重点讲解基于置信区间（Confidence Intervals）的推断方法，倡导“区间估计优于点估计”的现代统计学思维。 3. 假设检验的进阶： 除了 T 检验和方差分析（ANOVA）的基础应用，本书将详细讲解非参数检验（如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验）在检验假设不满足正态性或方差齐性时的适用条件与统计效力分析。 第二部分：生命科学核心建模技术与应用 这是本书的核心部分，聚焦于解决生命科学研究中最常见、最复杂的数据分析任务。我们强调模型选择的逻辑性，而非盲目套用： 1. 线性与广义线性模型 (GLM) 的深度探究： 线性模型 (LM)： 详细讲解多重回归的共线性诊断（VIF）、变量选择的最佳实践（逐步法、前向选择、后向剔除的优劣比较），以及模型拟合优度的稳健评估。 广义线性模型 (GLM)： 针对计数数据（泊松回归、负二项回归）、比例数据（逻辑斯谛回归）和二分类数据（Logit/Probit 模型），深入剖析选择合适链接函数和分布族的统计学依据，并结合生物学实例展示如何进行交互项的构建与解释。 2. 方差分析的结构化应用： 重复测量与混合效应模型 (Mixed-Effects Models)： 这是处理纵向研究、交叉设计和多中心试验的关键。本书将清晰区分固定效应和随机效应的设定，讲解如何处理样本内相关性，并为读者提供在不同软件环境下构建和解释层次化模型的详细步骤。 3. 生存数据分析的严谨处理： 重点介绍 Kaplan-Meier 估计和对数秩检验的正确应用。 核心内容聚焦于 Cox 比例风险模型 (Cox PH Model)，包括协变量的纳入标准、模型假设（比例风险检验）的验证，以及如何纳入时间依赖性协变量来提高模型的生物学解释力。 第三部分：处理复杂、高维及特殊数据结构的策略 面对基因组学、代谢组学带来的高通量数据挑战，本书提供了前沿的统计应对策略： 1. 高维数据的降维与筛选： 探讨主成分分析 (PCA) 和因子分析在数据压缩中的应用，并着重介绍偏最小二乘回归 (PLS) 如何应对自变量数量远大于样本量的情况。 2. 时间序列与空间统计基础： 为生态学和环境健康领域的研究者，提供时间序列数据的自相关性检验（如 Durbin-Watson 检验）和简单的时间序列回归模型入门。 3. 贝叶斯统计思维的引入： 鉴于贝叶斯方法在处理先验信息和构建更灵活模型方面的优势，本书将以直观的方式介绍贝叶斯推断的基本框架，特别是其在小样本研究和复杂层级模型构建中的潜力。 第四部分：结果的可靠性与报告规范 统计分析的终点是科学的传播。本部分强调了结果的透明度和可重复性： 1. 统计功效分析 (Power Analysis)： 讲解如何进行先验功效分析以确定所需的最小样本量，以及如何进行事后功效分析来评估阴性结果的可靠性。 2. 统计报告的标准化： 遵循国际主流期刊（如 ICMJE 标准）的要求，指导读者如何清晰、无歧义地报告模型参数、拟合优度指标、检验统计量、自由度和 P 值，确保统计结论的完全透明性。 3. 诊断与模型稳健性检验： 详细介绍回归诊断图的解读，以及通过重采样技术（如Bootstrap）来评估模型稳定性和参数估计的稳健性，这是从“得到结果”到“确认结果可靠”的关键一步。 --- 本书特色： 实践驱动： 全书结合 R 语言（或 JMP/SPSS 等主流统计软件）的实际操作代码和数据示例，确保读者可立即上手。 概念清晰： 采用大量的类比和图示来解释复杂的统计概念，降低学习曲线。 面向应用： 所有案例均取材于生物医学、临床试验、生态监测等生命科学核心领域，高度贴合研究人员的实际需求。 本书适合读者： 生物医学研究人员、研究生（硕士及博士）、生物信息学初学者、公共卫生与临床流行病学工作者，以及任何需要通过严谨统计方法来解读生命科学实验数据的专业人士。掌握本书内容，将使您具备构建、实施和批判性评估生命科学研究中复杂统计模型的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一本令人惊艳的著作，它成功地将复杂的生物统计学概念与强大的SAS软件相结合，为读者提供了一个全面而实用的学习平台。作者以一种极其清晰和有条理的方式，引导读者一步步掌握在生物统计分析中运用SAS的关键技术。我尤其赞赏书中关于数据可视化部分的讲解，例如如何使用PROC SGPLOT创建高质量的统计图表，这对于清晰地展示研究结果至关重要。书中还涉及了许多在实际生物统计工作中非常重要的主题，例如多重比较、缺失数据处理以及效应量估计等，并且提供了详细的SAS实现方案。每一次阅读，我都会发现新的洞见，都会对SAS在生物统计分析中的强大功能有更深的认识。书中的案例研究设计得非常贴合实际，能够很好地帮助读者将所学知识应用于解决真实世界的问题。虽然我目前才刚刚接触这本书不久，但我已经能预见到它将对我未来的研究工作产生深远的影响。这是一本值得反复研读的参考书，它不仅教会了我“如何做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，让我对生物统计分析有了更深层次的理解。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在生物统计领域摸爬滚打了几年的人，我一直寻求能够深化我对SAS应用理解的资源。这本书的出现，无疑填补了我知识体系中的一些空白。它不仅仅是关于SAS语法的堆砌，而是真正地将SAS工具与生物统计学的核心方法论巧妙地结合起来。我尤其欣赏作者在介绍复杂统计模型时，是如何用SAS代码来一一实现的，这让我对抽象的理论有了具象化的认知。例如，在讨论广义线性模型时，书中提供的SAS实现，清晰地展示了如何设定模型、如何解释输出结果，以及如何根据研究目的调整模型参数。书中对各种数据管理技巧的讲解也相当到位，比如如何高效地合并、拆分数据集，如何进行数据清洗和转换，这些都是实际工作中不可或缺的技能，而这本书提供了非常实用的解决方案。此外，书中还涉及了一些高级分析技术，比如纵向数据分析和因果推断的SAS实现，这些内容对于我这样希望进一步提升专业技能的研究者来说，价值非凡。虽然某些章节的深度对我来说略显挑战，但这正好促使我进行更深入的学习和探索。这本书更像是一本优秀的“工具箱”和“路线图”，指引我如何在SAS中更高效、更准确地解决生物统计难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我通往生物统计世界的大门！之前对SAS的了解仅限于听说，但这本书用一种非常循序渐进的方式，让我这个完全的新手也能跟上节奏。作者的语言风格非常亲切，像是老朋友在手把手教你一样，丝毫没有那种冰冷枯燥的技术手册感。每一章的例子都设计得非常巧妙，紧密结合了实际的生物统计学问题，比如如何处理临床试验数据、如何进行生存分析等等。我特别喜欢书中对各个SAS过程的讲解，不是简单罗列语法，而是深入剖析了每个参数的含义以及它们在实际分析中的作用。读完一章，我不仅学会了如何写SAS代码，更能理解为什么这么写，以及这样做带来的意义。而且，书中还附带了大量的代码示例，可以直接复制粘贴运行，这对于初学者来说简直是福音，省去了大量的试错时间。当然，这本书也并非一蹴而就，有些概念我需要反复阅读和思考，但每次重读，都能有新的领悟，这种成就感是无法言喻的。总的来说，如果你和我一样，对生物统计分析感到好奇，或者正在寻找一本能够带你入门SAS的实用教程，那么这本书绝对不会让你失望。它不仅传授了技能，更点燃了我对这个领域的热情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常人性化，对于像我这样有一定SAS基础，但希望在生物统计应用方面更上一层楼的读者来说，是一个非常棒的选择。它没有像许多入门书籍那样，一开始就让你迷失在海量的代码细节中，而是先宏观地梳理了生物统计分析的流程和常见问题，然后才逐步引入SAS的解决方案。我特别喜欢书中关于假设检验和区间估计的章节，作者不仅仅是展示了如何用SAS的PROC TTEST或PROC MEANS来实现，更深入地解释了这些统计量的背后逻辑，以及在生物统计研究中如何正确地选择和解释它们。此外，书中对于回归分析的讲解也十分到位，涵盖了线性和非线性的回归模型，并且着重强调了模型诊断和解释的重要性。我甚至发现了一些我以前在SAS中从未接触过的非常有用的宏或技巧，这些都极大地提高了我的工作效率。这本书的语言风格也很专业，但又不失严谨，读起来非常流畅。我感觉作者是一位经验丰富的生物统计学家，他将自己多年的实践经验毫无保留地分享了出来。如果你也和我一样，对如何利用SAS进行严谨、科学的生物统计分析感到困惑，那么这本书绝对值得你拥有。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读这本书之前，我曾对SAS在生物统计领域的应用感到一丝畏惧，觉得它过于专业和难以掌握。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常友善和易于理解的笔触，将SAS的强大功能和生物统计学的精髓融合在一起。我最喜欢的部分是书中关于方差分析（ANOVA）的详细讲解，它不仅展示了如何用SAS的PROC GLM来执行各种ANOVA模型，还深入探讨了模型的假设、结果的解读以及如何进行事后检验。这对于理解不同实验设计的统计分析至关重要。此外，书中对于生存分析的介绍也让我受益匪浅，我学习到了如何使用PROC LIFETEST和PROC PHREG来分析生存数据，并理解了Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型的应用场景。这本书的优点在于，它不只提供代码，更注重解释代码背后的统计原理和实际意义，这对于建立扎实的生物统计学基础非常有帮助。我感觉这本书更像是一本“生物统计学家的SAS实战指南”，充满了实用技巧和深刻的见解。我强烈推荐这本书给任何希望在生物统计分析领域运用SAS的读者。

评分☆☆☆☆☆

正好适合生物统计应用,有运行结果分析 ,不错

评分☆☆☆☆☆

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还不错吧~还不错啊~~~

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好书

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SAS生物统计分析应用教程 不错

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不错

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入门级学习用书，不会用SAS就先看看它吧。

评分☆☆☆☆☆

不错，京东信的过 不错，京东信的过