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出版者:第1版 (2002年1月1日)

作者:刘勤

出品人:

页数:254

译者:

出版时间:2002-9

价格:26.0

装帧:平装

isbn号码:9787309032406

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• 金丕焕
• 课本
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《分类数据的统计分析SAS编程》 内容简介 《分类数据的统计分析SAS编程》一书，聚焦于在数据分析领域中应用日益广泛的分类数据，深入浅出地讲解了如何运用SAS这一强大的统计软件进行高效、准确的分析。本书旨在为统计学、生物统计学、社会学、市场营销、医学研究等领域的学生、研究人员及从业人员提供一套系统性的学习指南，使其能够掌握分类数据的特性，理解相关的统计模型，并熟练运用SAS编程实现数据处理、模型构建、结果解释和报告撰写。 第一部分：分类数据基础与SAS入门 本书的开篇，将首先为读者构建坚实的理论基础。我们将深入探讨什么是分类数据，并对其进行细致的分类，包括名义数据（Nominal Data）和顺序数据（Ordinal Data），以及更复杂的列联表数据（Contingency Table Data）。我们将讨论这些数据类型的特点，它们在实际研究中扮演的角色，以及为什么对它们进行专门的统计分析至关重要。 随后，我们将引导读者步入SAS的世界。对于初学者，我们会详细介绍SAS软件的基本环境，包括SAS Enterprise Guide和SAS Base SAS编程环境，让读者熟悉SAS数据集的创建、导入和基本操作。我们将讲解SAS语言的核心语法，如DATA步（DATA Step）和PROC步（PROC Step），以及常用数据集管理技术，如数据合并（Merging）、连接（Concatenating）和子集化（Subsetting）。通过一系列简单但实用的SAS代码示例，读者将能够快速上手，为后续深入的分类数据分析打下坚实基础。 第二部分：描述性统计与可视化 在掌握了SAS的基本操作后，本书将转向分类数据的描述性统计和可视化。我们将讲解如何使用SAS过程来计算和呈现分类数据的频率分布、百分比、累积频率等关键统计量。例如，如何使用`PROC FREQ`过程生成包含单变量、双变量及多变量频率表的SAS代码，并解释如何从中提取有价值的信息。 可视化是理解数据的重要手段。本书将重点介绍SAS中用于分类数据可视化的强大工具，如条形图（Bar Charts）、堆叠条形图（Stacked Bar Charts）、百分比堆叠条形图（100% Stacked Bar Charts）、饼图（Pie Charts）以及马赛克图（Mosaic Plots）。我们将提供详细的SAS代码示例，演示如何生成清晰、直观的图形，帮助读者有效地展示和沟通研究发现。理解这些图表的含义，以及何时使用哪种图表，将是本书这部分的重要学习目标。 第三部分：列联表分析与卡方检验 列联表是分析两个或多个分类变量之间关系的核心工具。本书将深入讲解如何构建和分析列联表。我们将详细阐述Pearson卡方检验（Pearson Chi-Square Test）的原理、假设以及在SAS中的实现。读者将学会如何使用`PROC FREQ`过程来计算卡方统计量、P值以及各种拟合优度统计量，并理解如何根据检验结果来判断变量之间是否存在统计学上的显著关联。 除了Pearson卡方检验，本书还将介绍Fisher精确检验（Fisher's Exact Test），尤其适用于小样本量的情况，以及似然比卡方检验（Likelihood Ratio Chi-Square Test）。我们将对比不同检验方法的适用条件和解释方式，帮助读者做出最合适的统计推断。此外，我们还将探讨连续性校正（Continuity Correction）的应用，以及如何解释列联表中的比率（Odds Ratio）和相对风险（Relative Risk），这些都是衡量关联强度和方向的重要指标。 第四部分：逻辑回归模型 逻辑回归（Logistic Regression）是处理二元分类响应变量（如“是/否”、“成功/失败”）的强大回归模型。本书将详细介绍二元逻辑回归的理论基础，包括Logit变换、Odds Ratio的解释以及模型系数的意义。我们将通过SAS过程`PROC LOGISTIC`，演示如何拟合二元逻辑回归模型，如何进行变量选择（如逐步回归），以及如何评估模型的拟合优度（如Hosmer-Lemeshow检验）。 更进一步，本书还将介绍多项逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）和有序逻辑回归（Ordinal Logistic Regression），分别用于处理具有三个或更多非有序分类响应变量和有序分类响应变量的情况。读者将学习如何使用SAS过程`PROC CATMOD`（用于更通用的广义线性模型，包括某些情况下的多项逻辑回归）或`PROC LOGISTIC`（在支持的情况下），来构建和解释这些模型，从而分析更复杂的分类数据模式。 第五部分：广义线性模型（GLM）与泊松回归 广义线性模型（Generalized Linear Models, GLMs）提供了一个统一的框架，能够处理各种响应变量分布，包括许多分类数据的场景。本书将介绍GLM的核心概念，包括连接函数（Link Function）和方差函数（Variance Function）。我们将重点讲解泊松回归（Poisson Regression），它广泛应用于计数数据（Count Data）的分析，例如事件发生的次数。 读者将学习如何使用SAS过程`PROC GENMOD`来拟合泊松回归模型。我们将详细讲解如何解释泊松回归的模型参数，如何理解Rate Ratio，以及如何进行模型诊断。此外，我们还将简要介绍负二项回归（Negative Binomial Regression），当计数数据存在过度离散（Overdispersion）时，它是一个比泊松回归更合适的选择。 第六部分：其他分类数据分析技术 为了使本书的内容更加全面，我们还将介绍一些其他重要的分类数据分析技术。这可能包括： 卡方检验在多维列联表中的应用： 探讨如何扩展列联表分析到三个或更多变量，并使用SAS进行分析。 Kappa统计量： 用于评估两个或多个观察者之间对分类变量的一致性程度，这在医学诊断和质量控制等领域尤为重要。 生存分析中的分类变量： 简要介绍如何在生存分析模型（如Cox比例风险模型）中纳入分类协变量，以探究其对生存时间的影响。 SAS宏语言的应用（选讲）： 对于需要重复执行复杂分析或自定义报表的读者，我们将简要介绍SAS宏语言的基础，帮助他们提高SAS编程的效率。 第七部分：实际案例分析与报告撰写 理论知识的学习最终需要通过实践来巩固。本书的最后部分将包含多个来自不同领域的实际案例分析。这些案例将涵盖数据导入、数据预处理、选择合适的统计方法、SAS编程实现、结果解释以及撰写统计分析报告的全过程。通过这些案例，读者将能够将所学知识融会贯通，掌握将分类数据分析应用于实际研究问题的能力。 我们还将指导读者如何清晰、准确地撰写统计分析报告，包括结果呈现的规范、图表的选用、统计显著性的说明以及对研究结论的恰当解释。一个好的报告能够有效地传达研究发现，为决策提供支持。 总结 《分类数据的统计分析SAS编程》是一本集理论、方法与实践于一体的综合性教材。本书不仅系统地讲解了分类数据的统计原理，更通过大量的SAS编程示例，手把手地教会读者如何在SAS环境中实现这些分析。无论您是初次接触分类数据分析，还是希望深化SAS在这一领域的应用，本书都将是您不可或缺的参考工具。通过本书的学习，您将能够自信地处理和分析各类分类数据，并从中提取有价值的洞见。

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我阅读这本书的体验，就好比在迷雾中找到了一盏指引方向的灯塔。这本书的章节编排逻辑性极强，从宏观的统计学概念引入，到微观的SAS代码实现，层层递进，衔接得天衣无缝。对于我们这些长期在数据分析一线摸爬滚打的人来说，最宝贵的不是那些基础的命令，而是如何将复杂的统计模型优雅地转化为高效可靠的程序。这本书在这方面做得极其出色，它没有停留在理论的表面，而是深入到不同类型数据分布的特性，以及如何针对性地选择最恰当的统计检验方法。书中的案例选择非常贴合实际工作场景，每一个例子都像是在复盘一个真实的项目，读完后，我立刻就能将学到的知识应用到手头的工作中，效率得到了显著提升。特别是关于缺失值处理和异常值识别的那几章，简直是为我解决了燃眉之急，那种醍醐灌顶的感觉，难以言喻。

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这本书的排版和图文配合堪称业界典范，这对于需要长时间阅读技术文档的读者来说，简直是一种福音。页边距的合理留白，代码块和文字描述的清晰区分，都极大地减轻了阅读疲劳。更值得称赞的是，书中对于SAS的特定版本兼容性问题也做了标注，这在快速迭代的软件环境中显得尤为贴心。我个人尤其关注其在非正态分布数据处理上的策略，书中的非参数检验方法介绍得非常详尽，并且给出了在SAS中实现这些方法的实用技巧。它没有回避复杂性，而是坦然地将复杂的统计理论，用易于实践的编程语言桥接起来。读完之后，我感觉自己对处理那些“棘手”的数据集，不再感到束手无策，心中充满了掌控感和解决问题的自信。这本书无疑是我书架上最常被翻阅的一本工具书。

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这本书的封面设计得相当朴实，一看就知道内容是扎扎实实的干货。拿到手里沉甸甸的，感觉就像捧着一本武功秘籍，那种对知识的敬畏感油然而生。我最欣赏的是它对SAS语言基础的铺垫非常到位，即便是初学者，也能跟着作者的节奏，一步步建立起对数据处理的信心。书中对数据清洗和预处理的讲解，简直是教科书级别的范本，那些常见的陷阱和疑难杂症，都被作者用清晰易懂的笔触一一剖析，让人读起来如沐春风，茅塞顿开。尤其是一些高级数据操作的技巧，那些看似繁复的循环和宏定义，在作者的阐述下，变得逻辑分明，易于掌握。我感觉自己仿佛真的在和一个经验丰富的老手并肩作战，面对复杂的数据挑战时，心中多了一份笃定。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一份实用的操作指南，随时可以翻阅，随时都能从中汲取力量。

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说实话，我一开始对技术类书籍的阅读兴致并不高，总觉得枯燥乏味，但这本书彻底颠覆了我的看法。作者的叙述风格非常活泼，充满了对数据科学的热情，读起来一点都不觉得吃力。它最吸引我的地方在于，它把原本冰冷的数据和抽象的统计公式，赋予了鲜活的生命力。书中对数据可视化部分的着墨也不少，那些通过SAS图形输出的图表，配上作者的精妙解读，让数据背后的故事得以淋漓尽致地展现出来。我特别喜欢它对不同统计假设前提的强调，这体现了作者严谨的学术态度。很多时候，我们只顾着跑出结果，却忘了检验前提是否满足，这本书时刻提醒我们，分析的深度和可靠性，源于对细节的尊重。这不仅仅是教你如何编程，更是在培养你作为一名合格分析师的职业素养。

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这本书的价值，在于它提供了一种思考数据的全新视角。我尝试过很多同类的书籍，但很多都流于表面，只停留在展示代码的堆砌。然而，这本书却注重“为什么”和“怎么办”。比如在讨论回归分析时，它不仅给出了PROC REG的代码，更深入探讨了多重共线性、异方差等问题在SAS中的诊断与修正步骤，每一步都有详细的解释和相应的代码支撑。对于那些追求精益求精的读者来说，这本书简直是“宝藏”级别的存在。我发现，通过这本书，我开始有意识地去审视自己过去的工作流程，找出那些潜在的优化点。每一次翻阅，都会有新的领悟，仿佛书中的每一行代码都蕴含着前辈们无数次踩坑和试错的经验结晶，这种厚重感，是无法用金钱衡量的。

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