具体描述
Step-by-Step Basic Statistics Using SAS: Student Guide first introduces you to SAS software, then leads you through a variety of elementary statistical analyses that are commonly used in the social and behavioral sciences. With SAS, you can focus more on conceptual issues in statistical analysis and less on the mechanics of performing mathematical operations by hand. Main topics include how to use the SAS windowing environment to write and submit SAS programs; how to create SAS data sets and modify the variables that they contain; basic descriptive statistics (measures of central tendency and variability, frequency tables, and graphs); correlation and regression; t tests (single-sample, independent and paired samples); analysis of variance (ANOVA), both one-way and factorial; and the chi-square test of independence. Even if you are new to statistics and computers, you soon will be recording research data, writing SAS programs, and interpreting the results. Reinforce what you've learned by completing the exercises in the companion text, Step-by-Step Basic Statistics Using SAS: Exercises.
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用户评价
这本书的出版，为我这样对统计学充满兴趣却苦于无从下手的人们，提供了一条清晰且充满希望的道路。我深知，统计学是理解世界、做出明智决策的关键工具，但其抽象的概念和繁复的计算过程，常常令人生畏。然而，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》的出现，彻底改变了我的认知。作者以一种极其耐心且循序渐进的方式，将统计学的基石——诸如数据类型、度量尺度、概率分布、抽样理论等——一一呈现在读者面前，并且巧妙地将SAS软件的强大功能融入其中，使得理论学习与实践操作无缝衔接。 我尤其欣赏书中对SAS过程的细致讲解。例如，在描述性统计部分，作者不仅详细介绍了`PROC MEANS`和`PROC FREQ`的常规用法，还深入探讨了它们在处理不同类型数据时的细微差别，以及如何通过选项来定制输出结果，使其更具信息量和可读性。当我第一次成功运行SAS代码，看到那些清晰的均值、标准差、频数分布表等结果时，内心的喜悦和自信是难以言表的。 书中关于推断性统计的章节，更是我学习的重点。作者用通俗易懂的语言解释了中心极限定理、置信区间、假设检验的基本原理，并结合SAS实例，演示了如何进行单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、卡方拟合优度检验、卡方独立性检验等。我喜欢书中对每一个假设检验的步骤都进行了清晰的梳理：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择检验方法、设定显著性水平、计算检验统计量、确定p值、做出统计决策以及解释统计结果。这些严谨的步骤，让我能够有条不紊地进行统计分析，避免了盲目操作。 书中对于数据探索性分析（EDA）的强调，也给我留下了深刻的印象。作者鼓励读者在进行正式的统计检验之前，花时间去理解数据本身的特征。通过图表，如箱线图、散点图、直方图等，可以直观地发现数据的分布情况、异常值、趋势和相关性。SAS中的`PROC UNIVARIATE`和`PROC SGPLOT`等过程，在这一环节发挥了巨大的作用，它们提供的丰富可视化选项，使得数据洞察变得更加容易和有趣。 这本书的写作风格非常人性化，语言流畅，避免了不必要的专业术语堆砌，即使是初学者也能轻松阅读。作者在讲解SAS语法时，不仅提供了代码示例，还解释了代码背后的逻辑，以及如何根据具体需求修改代码。这种“授之以渔”的方式，让我不仅学会了如何使用SAS，更培养了独立解决问题的能力。 我个人在学习过程中，经常会遇到一些难以理解的概念，例如在解释p值的时候，我曾有过一些误解。但书中通过大量的实例和详尽的解释，帮助我彻底理清了这些概念。作者还特别强调了统计显著性与实际显著性之间的区别，这对于我们在实际应用中避免过度解读统计结果至关重要。 这本书的结构安排得当，章节之间衔接自然，层层递进。从数据管理基础，到描述性统计，再到推断性统计，最后触及一些进阶主题，如方差分析（ANOVA）和简单线性回归，都为读者构建了一个完整的统计学知识框架。 此外，书中对于SAS数据集的管理和操作的讲解也非常到位，包括数据录入、变量转换、缺失值处理、数据筛选和排序等，这些都是进行有效统计分析的基础。 这本书不仅是一本技术手册，更是一本关于如何用数据思考的哲学指南。它教会了我如何从海量数据中提炼出有价值的信息，如何用统计学的方法来回答研究问题，以及如何清晰、准确地沟通分析结果。 我尤其喜欢书中关于SAS宏编程的介绍，虽然只是入门级的，但它让我看到了SAS更广阔的可能性，也激发了我进一步深入学习的动力。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是我近年来阅读过的最实用、最有价值的技术书籍之一。它不仅让我掌握了统计学的基本原理，更让我成为一名熟练的SAS用户，能够自信地运用所学知识解决实际问题。
评分不得不说，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》这本书，是我在学术研究和实际工作中最得力的助手之一。在此之前，我对统计学的认识，就像是隔着一层毛玻璃，虽然知道那里有东西，但却看不真切。而SAS软件，更是让我感到无从下手。然而，这本书的出现，彻底改变了这一切。 作者在书中对SAS软件的介绍，非常系统和详尽。从SAS数据集的结构、变量的类型、SAS程序的编写规则，到如何进行数据管理，如数据的录入、清洗、转换、合并、排序等，书中都给出了非常清晰的步骤和实用的代码示例。我尤其欣赏书中对SAS数据步（DATA Step）的深入讲解，它让我明白了SAS是如何处理和管理数据的，以及如何通过SAS语言来操控数据。 在描述性统计这一块，这本书可谓是“教科书式”的讲解。作者不仅详细介绍了SAS中用于计算各种描述性统计量的过程，如`PROC MEANS`, `PROC UNIVARIATE`, `PROC FREQ`等，更重要的是，他深入浅出地解释了这些统计量的含义，以及如何通过SAS的选项来定制输出结果，使其更具信息量和可读性。例如，当我需要分析一组数据的分布情况时，通过`PROC UNIVARIATE`，我可以得到均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等丰富的描述性统计量，并且还能生成直方图、箱线图等可视化图表，这对于我理解数据有了极大的帮助。 当进入到推断性统计部分，这本书的价值更是得到了充分的体现。作者用清晰的语言和详实的SAS代码示例，讲解了诸如t检验、方差分析、卡方检验等经典统计方法。对于每一个检验，作者都严格遵循了统计推断的规范步骤：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择合适的统计检验方法、确定统计量和计算p值、并最终解释检验结果。例如，在讲解独立样本t检验时，作者会展示如何使用`PROC TTEST`过程，并详细解释输出结果中的t统计量、自由度、p值以及置信区间，并指导我如何根据p值来判断两组样本均值是否存在显著差异。 书中对数据可视化部分的支持也让我印象深刻。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系，从而更好地进行数据探索性分析。 我尤其欣赏本书的语言风格，它平实而不失专业，避免了晦涩难懂的术语，而是用最容易理解的方式解释复杂的统计概念。每一步SAS代码的编写都伴随着清晰的注释和逻辑说明，仿佛有一位贴身的导师在身边指导。 通过学习这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识有效地应用于SAS软件中，从而进行科学的数据分析。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也提升了我解决实际问题的能力。 我曾在一次市场调研项目中，需要分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。通过书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，我能够快速地在SAS中处理数据，并准确地分析出不同渠道的平均销量是否存在显著差异，为后续的广告预算分配提供了科学依据。 这本书的卓越之处在于，它能够将复杂的统计理论转化为可操作的SAS代码，并以一种循序渐进的方式呈现给读者。这让学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣和发现的喜悦。 我还会经常翻阅书中的附录，里面包含了很多SAS常用函数的汇总以及SAS宏编程的入门介绍，这些都为我后续深入学习SAS打下了良好的基础。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是一本我强烈推荐给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者的书籍。它将为你打开一扇通往数据分析世界的大门。
评分要说起《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》这本书，那真是我在数据分析领域一次“拨云见日”的体验。此前，我对统计学的理解，多停留在教科书上那些理论性极强的定义和公式，总觉得它们与实际应用之间隔着一层难以逾越的屏障。然而，这本书就像一位经验丰富且极具耐心的老师，用最接地气的方式，一点点地为我揭开了统计学的神秘面纱。 作者在开篇就以一种非常友好的姿态，介绍了SAS软件的基本环境和操作界面，这对于我这样一个初学者来说，至关重要。避免了上来就直接讲解复杂的统计模型，而是从最基础的数据录入、变量定义、数据管理等操作入手，让我能够以最小的门槛进入SAS的世界。例如，书中对SAS数据集的结构、变量类型（数值型、字符型）、SAS变量命名规则的讲解，清晰明了，让我很快就建立起了对SAS数据存储和处理方式的认知。 随后，在描述性统计这部分，我看到了书中最让我惊艳的部分。作者并没有简单地列举SAS函数，而是通过大量的具体实例，一步步演示了如何利用SAS计算各种描述性统计量，如均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等等。尤其让我受益匪浅的是，书中详细解释了SAS程序语句的每一部分含义，以及如何通过各种选项来定制输出结果，使其更符合分析的需求。例如，在计算描述性统计时，通过`PROC MEANS`语句的`N`, `MEAN`, `STD`, `MIN`, `MAX`等选项，我能够快速获取我想要的数据摘要。 推断性统计是统计学的核心，也是我之前最为头疼的部分。但这本书通过将统计理论与SAS操作完美结合，让我感觉学习过程变得异常顺畅。作者在讲解诸如t检验、方差分析、卡方检验等内容时，不仅会清晰地阐述它们的统计原理、适用条件以及原假设和备择假设的设定，更重要的是，会详细展示如何在SAS中实现这些检验。例如，在进行独立样本t检验时，作者会指导我如何使用`PROC TTEST`过程，如何理解输出结果中的t值、自由度、p值，以及如何根据p值做出是否拒绝原假设的判断。 书中对于数据可视化的篇幅也相当可观。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系。 我特别喜欢书中对SAS代码的注释和解释，它们就像是无声的助手，随时随地为我解答疑问。作者的语言风格非常平实，没有华丽的辞藻，但字字句句都充满了智慧和实用性。 这本书最打动我的地方，在于它真正做到了“step-by-step”。每一个知识点都经过了精心的分解，然后通过SAS实例来巩固和深化。这让我感觉到，学习统计学和SAS并非遥不可及，而是可以一步一个脚印去掌握的。 我曾经在一次项目分析中，需要比较不同用户群体在某个产品上的使用时长。通过这本书中学到的独立样本t检验和方差分析的知识，我能够快速地在SAS中进行数据分析，并得出了具有统计学意义的结论，为产品优化提供了重要的参考依据。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是我数据分析学习道路上的一本宝藏。它不仅教会了我如何使用SAS，更重要的是，它让我深刻理解了统计学的思维方式，并学会了如何用数据来驱动决策。
评分这本书在我学习统计学和SAS的旅程中，扮演了至关重要的角色，它如同黑夜中的明灯，为我指引了方向。在此之前，统计学的世界对我来说，充斥着令人望而生畏的公式和抽象的概念，而SAS软件更是像一个难以接近的黑箱。但《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》以其独有的魅力，将这些挑战一一化解。 作者在书中对SAS软件的介绍，并非仅仅停留在软件的安装和界面展示，而是从根本上阐述了SAS的数据处理逻辑和编程哲学。我理解了SAS数据集的本质，变量和观测值的概念，以及SAS程序的基本结构，这为我后续的学习打下了坚实的基础。书中对SAS数据步（DATA Step）的细致讲解，让我能够掌握数据录入、清洗、转换、合并等基本操作，这是进行任何统计分析的先决条件。 在描述性统计方面，本书提供了对SAS常用统计过程的详尽解析。例如，`PROC FREQ`在处理分类变量时，不仅能给出频数和百分比，还能生成各种图表；`PROC MEANS`和`PROC SUMMARY`在处理数值变量时，能够计算出均值、中位数、标准差、最小值、最大值等多种描述性统计量。更重要的是，作者引导我理解这些统计量的意义，以及如何通过SAS的选项来定制输出，使其更具信息量。 当进入到推断性统计部分，这本书的价值愈发凸显。作者用清晰的语言和详实的SAS代码示例，讲解了诸如t检验、ANOVA、卡方检验等经典统计方法。对于每一个检验，作者都严格遵循了统计推断的规范步骤：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择合适的统计检验方法、确定统计量和计算p值、并最终解释检验结果。例如，在讲解独立样本t检验时，作者会展示如何使用`PROC TTEST`过程，并详细解释输出结果中的t统计量、自由度、p值以及置信区间，并指导我如何根据p值来判断两组样本均值是否存在显著差异。 书中对数据可视化部分的支持也让我印象深刻。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系，从而更好地进行数据探索性分析。 我尤其欣赏本书的语言风格，它平实而不失专业，避免了晦涩难懂的术语，而是用最容易理解的方式解释复杂的统计概念。每一步SAS代码的编写都伴随着清晰的注释和逻辑说明，仿佛有一位贴身的导师在身边指导。 通过学习这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识有效地应用于SAS软件中，从而进行科学的数据分析。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也提升了我解决实际问题的能力。 我曾在一次市场调研项目中，需要分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。通过书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，我能够快速地在SAS中处理数据，并准确地分析出不同渠道的平均销量是否存在显著差异，为后续的广告预算分配提供了科学依据。 这本书的卓越之处在于，它能够将复杂的统计理论转化为可操作的SAS代码，并以一种循序渐进的方式呈现给读者。这让学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣和发现的喜悦。 我还会经常翻阅书中的附录，里面包含了很多SAS常用函数的汇总以及SAS宏编程的入门介绍，这些都为我后续深入学习SAS打下了良好的基础。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是一本我强烈推荐给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者的书籍。它将为你打开一扇通往数据分析世界的大门。
评分《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》这本书，是我接触统计学和SAS软件的“第一本书”，也是对我影响最深远的一本书。在此之前，我对于统计学总是感到抽象而难以捉摸，而SAS软件更是让我觉得神秘莫测，不知从何入手。但这本书，就像一位耐心细致的导师，一步步地为我揭开了统计学和SAS的神秘面纱。 作者在书中对SAS软件的介绍，非常全面且易于理解。他从SAS的工作环境、基本操作，到数据管理的核心——SAS数据集、变量和观测值的概念，再到数据录入、清洗、转换、合并、筛选等一系列数据处理的实用技巧，都进行了详尽的阐述。书中提供的SAS代码示例，都配有清晰的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用，并且可以自己动手实践，逐步掌握SAS编程的基础。 在描述性统计这部分，这本书堪称是“实操指南”。作者详细介绍了SAS中用于计算各种描述性统计量的过程，例如`PROC MEANS`、`PROC UNIVARIATE`、`PROC FREQ`等。他不仅教我如何使用这些过程，更重要的是，他深入浅出地解释了这些统计量的含义，以及如何通过SAS的选项来定制输出结果，使其更具信息量和可读性。例如，当我需要分析一组数据的分布情况时，通过`PROC UNIVARIATE`，我可以得到均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等丰富的描述性统计量，并且还能生成直方图、箱线图等可视化图表，这对于我理解数据有了极大的帮助。 当进入到推断性统计部分，这本书的价值更是得到了充分的体现。作者用清晰的语言和详实的SAS代码示例，讲解了诸如t检验、方差分析、卡方检验等经典统计方法。对于每一个检验，作者都严格遵循了统计推断的规范步骤：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择合适的统计检验方法、确定统计量和计算p值、并最终解释检验结果。例如，在讲解独立样本t检验时，作者会展示如何使用`PROC TTEST`过程，并详细解释输出结果中的t统计量、自由度、p值以及置信区间，并指导我如何根据p值来判断两组样本均值是否存在显著差异。 书中对数据可视化部分的支持也让我印象深刻。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系，从而更好地进行数据探索性分析。 我尤其欣赏本书的语言风格，它平实而不失专业，避免了晦涩难懂的术语，而是用最容易理解的方式解释复杂的统计概念。每一步SAS代码的编写都伴随着清晰的注释和逻辑说明，仿佛有一位贴身的导师在身边指导。 通过学习这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识有效地应用于SAS软件中，从而进行科学的数据分析。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也提升了我解决实际问题的能力。 我曾在一次市场调研项目中，需要分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。通过书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，我能够快速地在SAS中处理数据，并准确地分析出不同渠道的平均销量是否存在显著差异，为后续的广告预算分配提供了科学依据。 这本书的卓越之处在于，它能够将复杂的统计理论转化为可操作的SAS代码，并以一种循序渐进的方式呈现给读者。这让学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣和发现的喜悦。 我还会经常翻阅书中的附录，里面包含了很多SAS常用函数的汇总以及SAS宏编程的入门介绍，这些都为我后续深入学习SAS打下了良好的基础。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是一本我强烈推荐给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者的书籍。它将为你打开一扇通往数据分析世界的大门。
评分《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》这本书，在我接触数据分析的初期，绝对是我最宝贵的学习资源。此前，我对于统计学总有一种“只可远观，不可亵玩”的感觉，各种公式和概念仿佛横亘在我与数据之间的鸿沟。而SAS软件，对我来说更是陌生而神秘。但这本书，就像一位经验丰富的老船长，用最平实易懂的语言，为我指引了穿过迷雾的航线。 作者在书中对SAS软件的介绍，非常细致入微。他从SAS的工作环境、基本操作，到数据管理的核心——SAS数据集、变量和观测值的概念，再到数据录入、清洗、转换、合并、筛选等一系列数据处理的实用技巧，都进行了详尽的阐述。书中提供的SAS代码示例，都配有清晰的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用，并且可以自己动手实践，逐步掌握SAS编程的基础。 在描述性统计这部分，这本书堪称是“实操指南”。作者详细介绍了SAS中用于计算各种描述性统计量的过程，如`PROC MEANS`, `PROC UNIVARIATE`, `PROC FREQ`等。他不仅教我如何使用这些过程，更重要的是，他深入浅出地解释了这些统计量的含义，以及如何通过SAS的选项来定制输出结果，使其更具信息量和可读性。例如，当我需要分析一组数据的分布情况时，通过`PROC UNIVARIATE`，我可以得到均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等丰富的描述性统计量，并且还能生成直方图、箱线图等可视化图表，这对于我理解数据有了极大的帮助。 当进入到推断性统计部分，这本书的价值更是得到了充分的体现。作者用清晰的语言和详实的SAS代码示例，讲解了诸如t检验、方差分析、卡方检验等经典统计方法。对于每一个检验，作者都严格遵循了统计推断的规范步骤：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择合适的统计检验方法、确定统计量和计算p值、并最终解释检验结果。例如，在讲解独立样本t检验时，作者会展示如何使用`PROC TTEST`过程，并详细解释输出结果中的t统计量、自由度、p值以及置信区间，并指导我如何根据p值来判断两组样本均值是否存在显著差异。 书中对数据可视化部分的支持也让我印象深刻。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系，从而更好地进行数据探索性分析。 我尤其欣赏本书的语言风格，它平实而不失专业，避免了晦涩难懂的术语，而是用最容易理解的方式解释复杂的统计概念。每一步SAS代码的编写都伴随着清晰的注释和逻辑说明，仿佛有一位贴身的导师在身边指导。 通过学习这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识有效地应用于SAS软件中，从而进行科学的数据分析。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也提升了我解决实际问题的能力。 我曾在一次市场调研项目中，需要分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。通过书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，我能够快速地在SAS中处理数据，并准确地分析出不同渠道的平均销量是否存在显著差异，为后续的广告预算分配提供了科学依据。 这本书的卓越之处在于，它能够将复杂的统计理论转化为可操作的SAS代码，并以一种循序渐进的方式呈现给读者。这让学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣和发现的喜悦。 我还会经常翻阅书中的附录，里面包含了很多SAS常用函数的汇总以及SAS宏编程的入门介绍，这些都为我后续深入学习SAS打下了良好的基础。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是一本我强烈推荐给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者的书籍。它将为你打开一扇通往数据分析世界的大门。
评分《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》这本书，对我来说，不仅仅是一本教材，更像是我在统计学和SAS软件学习道路上的一位“引路人”。在此之前，我对统计学的理解，就像是隔着一层厚厚的窗户纸，模糊不清，而SAS软件更是让我望而却步。但这本书，用它清晰的逻辑和丰富的实践案例，让我一步步地走进了统计学的殿堂。 作者在书中对SAS软件的介绍，非常全面且易于理解。他从SAS的工作环境、基本操作，到数据管理的核心——SAS数据集、变量和观测值的概念，再到数据录入、清洗、转换、合并、筛选等一系列数据处理的实用技巧，都进行了详尽的阐述。书中提供的SAS代码示例，都配有清晰的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用，并且可以自己动手实践，逐步掌握SAS编程的基础。 在描述性统计这部分，这本书堪称是“实操指南”。作者详细介绍了SAS中用于计算各种描述性统计量的过程，例如`PROC MEANS`、`PROC UNIVARIATE`、`PROC FREQ`等。他不仅教我如何使用这些过程，更重要的是，他深入浅出地解释了这些统计量的含义，以及如何通过SAS的选项来定制输出结果，使其更具信息量和可读性。例如，当我需要分析一组数据的分布情况时，通过`PROC UNIVARIATE`，我可以得到均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等丰富的描述性统计量，并且还能生成直方图、箱线图等可视化图表，这对于我理解数据有了极大的帮助。 当进入到推断性统计部分，这本书的价值更是得到了充分的体现。作者用清晰的语言和详实的SAS代码示例，讲解了诸如t检验、方差分析、卡方检验等经典统计方法。对于每一个检验，作者都严格遵循了统计推断的规范步骤：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择合适的统计检验方法、确定统计量和计算p值、并最终解释检验结果。例如，在讲解独立样本t检验时，作者会展示如何使用`PROC TTEST`过程，并详细解释输出结果中的t统计量、自由度、p值以及置信区间，并指导我如何根据p值来判断两组样本均值是否存在显著差异。 书中对数据可视化部分的支持也让我印象深刻。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系，从而更好地进行数据探索性分析。 我尤其欣赏本书的语言风格，它平实而不失专业，避免了晦涩难懂的术语，而是用最容易理解的方式解释复杂的统计概念。每一步SAS代码的编写都伴随着清晰的注释和逻辑说明，仿佛有一位贴身的导师在身边指导。 通过学习这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识有效地应用于SAS软件中，从而进行科学的数据分析。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也提升了我解决实际问题的能力。 我曾在一次市场调研项目中，需要分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。通过书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，我能够快速地在SAS中处理数据，并准确地分析出不同渠道的平均销量是否存在显著差异，为后续的广告预算分配提供了科学依据。 这本书的卓越之处在于，它能够将复杂的统计理论转化为可操作的SAS代码，并以一种循序渐进的方式呈现给读者。这让学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣和发现的喜悦。 我还会经常翻阅书中的附录，里面包含了很多SAS常用函数的汇总以及SAS宏编程的入门介绍，这些都为我后续深入学习SAS打下了良好的基础。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是一本我强烈推荐给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者的书籍。它将为你打开一扇通往数据分析世界的大门。
评分《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》这本书，是我统计学学习道路上的一次“启蒙”。在此之前，我对统计学的印象，多是停留在晦涩的公式和抽象的概念上，总觉得它们离我所处的现实世界很远。而SAS软件，更是让我感到不知所措。直到我翻开这本书，我才真正体会到，统计学原来是可以如此清晰、如此实用，而SAS软件也可以是如此的易于掌握。 作者在书中对SAS软件的介绍，简直是新手福音。他从最基础的SAS环境设置、数据录入、变量的定义和管理开始，一步步地引领我进入SAS的世界。我尤其喜欢书中对SAS数据步（DATA Step）的详细讲解，它让我明白了SAS是如何处理和管理数据的，比如如何进行数据的清洗、转换、合并、筛选等等，这些都是进行任何统计分析的基石。书中提供的代码示例，都配有详细的注释，让我在学习过程中，能够轻松地理解每一行代码的作用。 在描述性统计这部分，这本书可谓是“面面俱到”。作者详细介绍了SAS中用于计算各种描述性统计量的过程，例如`PROC MEANS`、`PROC UNIVARIATE`、`PROC FREQ`等。他不仅教我如何使用这些过程，更重要的是，他深入浅出地解释了这些统计量的含义，以及如何通过SAS的选项来定制输出结果，使其更具信息量和可读性。例如，当我需要分析一组数据的分布情况时，通过`PROC UNIVARIATE`，我可以得到均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等丰富的描述性统计量，并且还能生成直方图、箱线图等可视化图表，这对于我理解数据有了极大的帮助。 当进入到推断性统计部分，这本书的价值更是得到了充分的体现。作者用清晰的语言和详实的SAS代码示例，讲解了诸如t检验、方差分析、卡方检验等经典统计方法。对于每一个检验，作者都严格遵循了统计推断的规范步骤：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择合适的统计检验方法、确定统计量和计算p值、并最终解释检验结果。例如，在讲解独立样本t检验时，作者会展示如何使用`PROC TTEST`过程，并详细解释输出结果中的t统计量、自由度、p值以及置信区间，并指导我如何根据p值来判断两组样本均值是否存在显著差异。 书中对数据可视化部分的支持也让我印象深刻。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系，从而更好地进行数据探索性分析。 我尤其欣赏本书的语言风格，它平实而不失专业，避免了晦涩难懂的术语，而是用最容易理解的方式解释复杂的统计概念。每一步SAS代码的编写都伴随着清晰的注释和逻辑说明，仿佛有一位贴身的导师在身边指导。 通过学习这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识有效地应用于SAS软件中，从而进行科学的数据分析。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也提升了我解决实际问题的能力。 我曾在一次市场调研项目中，需要分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。通过书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，我能够快速地在SAS中处理数据，并准确地分析出不同渠道的平均销量是否存在显著差异，为后续的广告预算分配提供了科学依据。 这本书的卓越之处在于，它能够将复杂的统计理论转化为可操作的SAS代码，并以一种循序渐进的方式呈现给读者。这让学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣和发现的喜悦。 我还会经常翻阅书中的附录，里面包含了很多SAS常用函数的汇总以及SAS宏编程的入门介绍，这些都为我后续深入学习SAS打下了良好的基础。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是一本我强烈推荐给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者的书籍。它将为你打开一扇通往数据分析世界的大门。
评分《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》这本书，在我与数据打交道的过程中，扮演了一个无可替代的角色。在此之前，我总是觉得统计学是一门高深莫测的学问，而SAS软件则更是遥不可及。然而，这本书以一种非常独特且有效的方式，将两者完美地结合在一起，为我开启了一个全新的视角。 我尤其欣赏书中对SAS软件入门的详尽介绍。作者并没有直接跳入复杂的统计模型，而是从SAS软件的安装、基本界面、数据集的概念、变量的类型（数值型、字符型）、SAS程序的结构等最基础的内容开始讲解。这让我这样一个完全的初学者，也能轻松上手，建立起对SAS环境的初步认识。书中对SAS数据步（DATA Step）的深入剖析，教会了我如何进行数据的录入、清洗、转换、合并、筛选等操作，这些都是进行任何有效数据分析的基础。 在描述性统计这部分，本书可谓是“干货满满”。作者不仅仅是列举了SAS中的各种统计函数，而是通过大量的具体实例，一步步地演示了如何利用SAS计算各种描述性统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等。更让我受益匪浅的是，书中详细解释了SAS程序语句的每一部分含义，以及如何通过各种选项来定制输出结果，使其更具信息量和可读性。例如，在计算描述性统计时，通过`PROC MEANS`语句的`N`, `MEAN`, `STD`, `MIN`, `MAX`等选项，我能够快速获取我想要的数据摘要。 当进入到推断性统计部分，这本书的价值更是得到了淋漓尽致的体现。作者用清晰的语言和详实的SAS代码示例，讲解了诸如t检验、方差分析、卡方检验等经典统计方法。对于每一个检验，作者都严格遵循了统计推断的规范步骤：明确研究问题、设定原假设和备择假设、选择合适的统计检验方法、确定统计量和计算p值、并最终解释检验结果。例如，在讲解独立样本t检验时，作者会展示如何使用`PROC TTEST`过程，并详细解释输出结果中的t统计量、自由度、p值以及置信区间，并指导我如何根据p值来判断两组样本均值是否存在显著差异。 书中对数据可视化部分的支持也让我印象深刻。作者详细介绍了SAS中用于绘制各种统计图的程序，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并提供了丰富的示例，展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。更重要的是，作者引导我思考“为什么”要选择某种特定的图表类型，以及如何通过图表来更直观地理解数据分布和变量之间的关系，从而更好地进行数据探索性分析。 我尤其欣赏本书的语言风格，它平实而不失专业，避免了晦涩难懂的术语，而是用最容易理解的方式解释复杂的统计概念。每一步SAS代码的编写都伴随着清晰的注释和逻辑说明，仿佛有一位贴身的导师在身边指导。 通过学习这本书，我不仅掌握了统计学的基本原理，更重要的是，我学会了如何将这些理论知识有效地应用于SAS软件中，从而进行科学的数据分析。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也提升了我解决实际问题的能力。 我曾在一次市场调研项目中，需要分析不同广告投放渠道对产品销量的影响。通过书中关于方差分析（ANOVA）的讲解，我能够快速地在SAS中处理数据，并准确地分析出不同渠道的平均销量是否存在显著差异，为后续的广告预算分配提供了科学依据。 这本书的卓越之处在于，它能够将复杂的统计理论转化为可操作的SAS代码，并以一种循序渐进的方式呈现给读者。这让学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣和发现的喜悦。 我还会经常翻阅书中的附录，里面包含了很多SAS常用函数的汇总以及SAS宏编程的入门介绍，这些都为我后续深入学习SAS打下了良好的基础。 总而言之，《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》是一本我强烈推荐给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者的书籍。它将为你打开一扇通往数据分析世界的大门。
评分这本《Step-By-Step Basic Statistics Using SAS》在我漫长的学术探索之路上，无疑是一座及时出现的灯塔，为我指引了前进的方向。在此之前，我对统计学的认识，如同在迷雾中摸索，那些抽象的概念和复杂的公式常常让我望而却步。直到我翻开这本书，那些曾经令人头疼的统计学基本概念，如均值、中位数、众数、标准差、方差、置信区间、假设检验等等，都变得清晰而有条理。作者用极其详尽的步骤，一步步地引导我如何在SAS环境中实现这些统计分析。不仅仅是概念的解释，更重要的是，书中提供的SAS代码示例，是如此的实用和具有指导意义。我可以通过亲手敲击键盘，运行这些代码，观察结果，从而深刻理解每一个统计量是如何计算出来的，以及它们在实际数据分析中代表的含义。 书中的案例选取也非常贴合实际，从最基础的数据录入、数据清洗，到描述性统计量的计算，再到推断性统计的入门，每一个环节都循序渐进，没有任何跳跃。例如，在讲解如何计算描述性统计量时，作者不仅展示了`PROC MEANS`和`PROC UNIVARIATE`这两个SAS过程的用法，还详细解释了每个输出项的含义，以及如何解释这些输出结果。当涉及到假设检验时，作者并没有止步于理论的阐述，而是通过具体的例子，例如t检验、卡方检验等，演示了如何在SAS中进行这些检验，并且指导读者如何解读p值、置信区间等关键信息，从而做出科学的判断。 这本书的语言风格也非常平易近人，尽管涉及的是专业领域，但作者避免了过于生涩的术语，取而代之的是清晰、简洁的语言。即便是对于我这样统计学背景不深厚的读者来说，也能够轻松理解。最让我印象深刻的是，书中对于SAS语法的解释，并非仅仅是罗列命令，而是深入浅出地讲解了SAS语言的设计理念和逻辑，使得我不仅学会了如何使用SAS，更理解了SAS的“为什么”。例如，在数据处理部分，作者详细介绍了SAS数据集的概念、变量和观测值的概念，以及如何使用`DATA`步进行数据筛选、排序、合并等操作。这些基础知识的扎实掌握，为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。 我特别喜欢书中关于数据可视化的章节。在现代数据分析中，图表的重要性不言而喻，它能够更直观地展现数据特征和分析结果。这本书提供了SAS中常用的图形过程，如`PROC SGPLOT`、`PROC GPLOT`等，并通过大量示例展示了如何绘制直方图、散点图、箱线图、条形图等。作者不仅教我如何生成这些图形，更重要的是，指导我如何选择合适的图表类型来展示特定类型的数据，以及如何解读图表中所包含的信息。 这本书的内容组织结构清晰，逻辑性强，每一个章节都建立在前一章节的基础上，形成了一个完整的学习体系。从最基础的数据录入和管理，到描述性统计，再到推断性统计的初步探索，以及简单的回归分析，这本书几乎涵盖了初学者需要掌握的核心统计概念和SAS操作。这种循序渐进的学习方式，让我感到非常有成就感，每掌握一个新概念，就能够自信地将其应用于SAS练习中。 这本书的附录部分也相当实用，包含了SAS常用函数的总结、SAS运算符的介绍，以及SAS宏编程的入门。这些内容虽然不是核心的统计学知识，但对于提升SAS编程效率和灵活性却至关重要。作者以一种非常友好的方式介绍了SAS宏编程，让我这个初学者也能窥探到SAS更高级的功能，并激发了我进一步学习的兴趣。 在我实际工作中，我曾遇到过需要对一批产品数据进行质量检测的情况。通过运用书中学到的卡方检验知识，我能够分析不同生产批次之间是否存在显著差异，从而找出影响产品质量的关键因素。书中提供的SAS代码，我可以直接拿来修改和应用，大大节省了我的工作时间，并且保证了分析的准确性。 对于那些想要将统计理论与实际操作相结合的学习者而言，这本书无疑是最佳的选择。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，耐心细致地指导你完成每一个步骤。它教会我如何将理论知识转化为可执行的SAS代码，以及如何解读SAS输出的结果，最终将数据转化为有价值的信息。 我强烈推荐这本书给任何希望掌握基础统计学知识并熟练使用SAS进行数据分析的学习者。无论你是学生、研究人员，还是希望提升数据分析能力的职场人士，这本书都能为你提供坚实的理论基础和实用的操作技能。 这本书的魅力在于，它将枯燥的理论知识变得生动有趣，并且通过大量实际案例的演练，让我真正体会到了统计学在解决实际问题中的强大力量。它不仅仅是关于SAS的使用，更是关于如何用数据说话，如何从数据中挖掘洞察。
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