A Step-by-Step Approach to Using SAS for Univariate & Multivariate Statistics, 2nd Edition + An Intr pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Norm O'Rourke

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-03-14

价格:USD 160.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780470388006

丛书系列:

图书标签:

• SAS
• Statistics
• Univariate Analysis
• Multivariate Analysis
• Categorical Data Analysis
• Data Analysis
• Statistical Software
• Second Edition
• SAS Programming
• Quantitative Methods

数据分析的基石：掌握统计推断与数据解读 本书旨在为统计学初学者、社会科学研究人员、生物统计学家以及任何需要在实践中应用稳健统计方法的专业人士，提供一个全面且操作性强的指南。 我们将从最基础的概率论和描述性统计概念出发，逐步深入到复杂的回归分析、方差分析（ANOVA）以及高级的时间序列模型。本书的核心目标是确保读者不仅理解统计公式背后的数学原理，更重要的是，能够在真实世界的数据集上独立、准确地执行分析并清晰地解释结果。 第一部分：统计思维与数据准备 在深入模型之前，建立正确的统计思维框架至关重要。本部分将系统地介绍统计学的核心思想。 第一章：统计学导论与数据类型 统计学的角色与伦理： 探讨统计学在现代科学决策中的作用，强调数据收集和分析过程中的透明度和伦理责任。 数据生命周期概览： 从研究设计到结果报告的完整流程。 数据类型与测量尺度： 详细区分定类、定序、定距和定比数据，并讨论每种数据类型对后续统计方法选择的限制与要求。 抽样方法学： 系统介绍简单随机抽样、分层抽样、集群抽样等常见抽样技术，探讨抽样误差的来源及其控制。 第二章：描述性统计与数据可视化 集中趋势与分散程度的度量： 深入讲解均值、中位数、众数，以及方差、标准差、四分位距的计算及其适用场景。特别关注在非正态分布数据中选择鲁棒度量（如中位数和IQR）的重要性。 图形化探索（EDA）： 强调可视化在发现数据结构、异常值和潜在偏态中的关键作用。内容涵盖直方图、箱线图、散点图矩阵（SPLOM）以及密度图的构建与解读。 数据清洗与预处理： 识别和处理缺失值（删除、插补方法如均值/中位数/回归插补），检测和处理异常值（Z-score, IQR法则，Cook's距离初步评估）。 第三章：概率基础与分布理论 概率公理与条件概率： 构建严谨的概率基础。 离散与连续概率分布： 详述二项分布、泊松分布在计数数据中的应用，并深入探讨正态分布（高斯分布）在统计推断中的中心地位。 抽样分布： 详细阐释中心极限定理（CLT）的强大威力，解释为何大样本下的均值分布趋于正态，这是进行参数估计的理论基石。 第二部分：推断性统计与参数估计 本部分聚焦于如何从样本数据推断总体特征，这是统计分析的核心。 第四章：参数估计与置信区间 点估计与区间估计： 理解矩估计法（MLE）和方法论。 构建与解释置信区间： 针对总体均值、总体比例和总体方差，推导和计算t分布、Z分布和卡方分布下的置信区间。重点讲解置信水平（如95%）的实际含义，避免常见的误解。 样本量确定： 根据所需的统计功效（Power）和期望的精度，反推所需的最小样本量。 第五章：假设检验的原理与实践 零假设与备择假设的构建： 学习如何将实际研究问题转化为可检验的统计命题。 I类错误（$alpha$）与II类错误（$eta$）的权衡： 深入理解显著性水平的意义及其对决策的影响。 检验统计量与P值解读： 详细阐述P值的正确解释，强调“P值不是错误发生的概率”。 单样本与双样本检验： 掌握t检验（独立样本、配对样本）和Z检验的应用条件与具体步骤。 非参数检验基础： 当数据不满足正态性或方差齐性假设时，介绍Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等替代方案。 第三部分：模型构建与关系探究 本部分转向分析变量间的相互关系，是统计建模的重点。 第六章：方差分析（ANOVA）的深度应用 单因素方差分析： 检验多组均值是否存在显著差异，分解总变异源（组间与组内）。 多因素方差分析（Factorial ANOVA）： 探究两个或多个因素的独立效应和交互效应。详细讲解如何解释交互项的显著性。 重复测量ANOVA： 处理同一受试者在不同时间点或条件下收集的数据，讲解如何校正重复测量带来的相关性。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 掌握Tukey HSD, Bonferroni校正等方法，用于确定具体是哪几组之间存在差异。 第七章：相关性分析与简单线性回归 皮尔逊相关系数与斯皮尔曼等级相关： 分析线性关系和单调关系，并理解其局限性（相关不代表因果）。 简单线性回归模型： 最小二乘法（OLS）的原理，拟合回归线，解释截距和斜率的统计意义。 模型诊断： 评估模型的拟合优度（$R^2$），残差分析（正态性、独立性、同方差性检验），识别高杠杆点和强影响点。 第八章：多元线性回归（MLR） 多重共线性问题： 识别和处理自变量间的相关性（使用方差膨胀因子 VIF）。 变量选择技术： 探讨逐步回归（Stepwise）、向前选择（Forward Selection）和向后剔除（Backward Elimination）的优缺点及应用策略。 调节（Moderation）与中介（Mediation）分析的初步探讨： 利用回归框架识别复杂关系中的中介效应。 广义线性模型（GLM）导论： 简要介绍当因变量为非正态数据（如计数或二元变量）时，如何过渡到更高级的模型框架。 第四部分：高级专题与模型扩展 本部分将触及更复杂的现实问题，为读者向专业领域迈进打下基础。 第九章：逻辑回归与分类数据分析 胜算比（Odds Ratio）的解释： 掌握逻辑回归模型中系数的指数化转换及其临床/社会科学意义。 二元逻辑回归： 预测二分类结果（如成功/失败、是/否），模型拟合优度评估（伪$R^2$）。 多项逻辑回归： 预测有序或无序的多类别结果。 混淆矩阵与模型性能评估： 精确度、召回率、F1分数以及ROC曲线下面积（AUC）的计算与应用。 第十章：生存分析基础 删失数据（Censoring）： 理解右侧删失的概念及其对分析的影响。 Kaplan-Meier 估计： 非参数方法估计生存函数。 Log-Rank 检验： 比较不同组间的生存曲线是否存在显著差异。 Cox比例风险模型（Proportional Hazards Model）： 建立协变量对生存时间影响的回归模型，并验证比例风险假设。 附录 A：统计软件操作基础 本书的案例分析将采用通用、易于上手的统计软件环境进行演示。附录将提供针对数据导入、清洗、基本描述性统计和核心模型运行的详细步骤指南，确保读者能够无缝地将理论知识转化为实际操作能力。 本书的编写风格注重清晰的逻辑链条和丰富的实例支撑，旨在通过循序渐进的方式，将抽象的统计概念“实例化”，培养读者批判性地审视数据和分析结果的能力，从而在任何需要数据驱动决策的领域内，都能自信、准确地运用统计工具。

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