具体描述
本书是第一本以问题为导向学习的SAS统计工具书，适合医学、护理、公共卫生和健康科学相关学生使用。本书内容包含统计概念和分析方法、SAS指令与语法、解读报表、汇整表格及结果判读与解释，以真实资料作为范例和课后练习，有效帮助学生学习。
※研究问题为导向：使用研究问题来引导学习，让读者能迅速且正确地应用于实务操作。
※有系统SAS统计工具书：从提出研究问题、撰写假设假定、解释统计原理、介绍SAS指令，到整理表格与撰写结果，符合基本的研究步骤。
※提供范例和课后练习：以真实研究资料为例，帮助学生学习。
著者信息
作者简介
李采娟
现职 中国医药大学生物统计研究所教授
学历 密西根大学安娜堡分校 生物统计硕士／流行病学博士
图书目录
第01章 SAS 简介
第02章 资料库的描述
第03章 适合度检定
第04章 符合性检定
第05章 单一样本集中趋势检定
第06章 成对样本集中趋势的检定
第07章 两个独立样本集中趋势的检定
第08章 三组或三组以上独立样本集中趋势的检定
第09章 三组或三组以上相依样本集中趋势的检定
第10章 双因子变异数分析
第11章 共变数分析
第12章 类别资料分析（I）
第13章 类别资料分析（Ⅱ）
第14章 简单线性回归
第15章 回归诊断
第16章 相关系数
第17章 罗吉斯回归分析
第18章 广义估计方程式
图书序言
图书试读
用户评价
《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本书，让我感觉就像在参加一个高强度的“SAS实战训练营”，内容紧凑，信息量大，而且每一个环节都充满了干货。我本身对SAS有所了解，但一直觉得自己在实际应用中不够熟练，尤其是在处理一些复杂的医疗数据时，常常会遇到瓶颈。这本书正好弥补了我这方面的不足。 书中对SAS语言的讲解，不是那种碎片化的罗列，而是系统性的介绍。它从SAS的宏观结构，到微观的语句语法，都进行了清晰的阐述。更重要的是，它将这些语言知识巧妙地融入到了统计分析的过程中。比如，在讲解数据合并时，它会同时介绍`PROC SQL`和`DATA`步中的`MERGE`语句，并分析它们在不同场景下的优劣。 我特别赞赏书中对SAS输出结果的解读。很多时候，SAS会输出大量的表格和统计量，对于初学者来说，解读这些信息可能会感到困惑。这本书则会详细地指导读者如何去理解SAS输出的每一个部分，包括p值、置信区间、R方值等等，并教会我们如何从这些统计量中提取有用的信息，并将其转化为有意义的医学结论。 此外，书中还涉及了一些SAS的高级编程技巧，比如SAS宏的应用、SAS/GRAPH的使用等。这些内容对于想要深入掌握SAS、提高工作效率的研究者来说，非常有价值。它不仅仅是教你如何去“使用”SAS，更是教你如何去“驾驭”SAS，让SAS成为你手中强大的数据分析工具。总而言之，这本书是一本非常值得反复阅读和实践的SAS教材，它能够帮助我们从“知道SAS”变成“会用SAS”，从“会用SAS”变成“精通SAS”。
评分说实话，《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本书，在内容呈现方式上，简直是一股清流！我之前接触过不少统计学教材，很多都侧重于理论推导，或者只是简单地提及SAS可以用来实现，但很少有像这本书这样，能够将理论学习和软件实践如此紧密地结合在一起。它不是简单地把SAS命令堆砌起来，而是将每一个统计概念的解释，都穿插了相应的SAS代码示例，并且详细解释了代码的逻辑和作用。 从最基本的描述性统计，比如计算均值、标准差、百分比，到推断性统计，比如t检验、ANOVA，再到更复杂的回归分析，如线性回归、逻辑回归，甚至还有生存分析和时间序列分析，书中几乎涵盖了医疗统计中最常用的分析方法。而且，对于每一种方法，它都不仅仅停留在“怎么做”的层面，还会稍微提及“为什么这样做”，以及在解释结果时需要注意的事项。 让我特别喜欢的是，书中在讲解SAS操作时，非常细致，从如何创建数据集、如何管理变量，到如何运行分析、如何输出结果，都事无巨细地讲解。对于初学者来说，这些基础操作可能是最大的障碍，而这本书恰恰在这方面做得非常到位。它甚至还会提醒读者一些SAS的“小陷阱”，以及如何规避一些常见的错误。这种细致入微的讲解，让我感觉像是有一个经验丰富的“老司机”在旁边指导，大大降低了学习SAS的门槛。 更重要的是，书中所有的例子都紧密围绕着医疗应用场景，比如分析疾病患病率、评估药物疗效、预测患者预后等。这些真实的研究背景，让我在学习SAS操作的同时，也能不断反思统计方法在实际医疗研究中的意义和应用价值。读完这本书，我感觉我对SAS的掌握程度又上了一个台阶，也对如何运用SAS解决实际医疗问题有了更清晰的认识。
评分老实说，最初拿到《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本厚实的书，我的心情是有点忐忑的。统计学这玩意儿，对很多人来说就像一座难以逾越的高山，而SAS又是一个需要花时间去掌握的软件。我本身就不是统计学背景出身，虽然在医疗研究中经常会用到统计分析，但很多时候都是依赖统计学家或者直接套用模板，对于其中的原理和操作细节总是模模糊糊。 然而，这本书的出现，真的颠覆了我对“统计学”和“SAS”这两个词的固有印象。它不是那种只罗列公式、概念的书，而是把SAS的操作步骤融入到了每一个统计方法的讲解中。我感觉就像是在一个经验丰富的老师的指导下，一步一步地敲击键盘，看着数据在SAS窗口中被处理、分析，然后得出结果。书中提供的代码片段都非常实用，而且都有详细的注释，即使是像我这样对SAS不太熟悉的读者，也能很容易地理解代码的含义和用途。 最让我印象深刻的是，作者在讲解一些进阶的统计模型时，比如多层线性模型（multilevel modeling）或者广义估计方程（GEE），并没有把它们讲得高不可攀。而是通过一个又一个贴近医疗实际的例子，比如分析不同医院、不同科室对患者预后的影响，或者研究疾病复发的时间序列数据，来阐述这些模型的适用性和SAS的实现方法。这些例子非常有启发性，让我能更好地理解统计方法在解决复杂医疗问题中的价值。这本书就像一位耐心的向导，引领我走进了SAS统计分析的世界，让我不再畏惧那些看似复杂的统计分析。
评分拿到《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本书，我第一眼就被它的目录吸引住了。作为一名在医疗领域从事数据分析工作多年的人，我深知SAS在医学统计中的重要性，但同时也觉得要将SAS的学习与实际的医疗研究需求结合起来，并非易事。很多时候，我们可能会遇到一些特定的统计分析问题，但却不知道如何在SAS中有效地实现，或者不知道如何去解读SAS输出的结果。 这本书恰好弥补了这一方面的空白。它不是一本泛泛而谈的SAS教程，也不是一本纯理论的统计学著作，而是将两者完美地融合在了一起。它从医疗研究中最常见、最核心的统计问题出发，然后逐一讲解如何运用SAS来解决这些问题。例如，书中关于临床试验数据分析的部分，详细介绍了如何进行基线特征的描述性统计，如何计算疗效指标，以及如何进行意向性治疗（ITT）和符合方案集（per-protocol）的分析，并且提供了相应的SAS代码。 更令我印象深刻的是，书中在讲解每一个统计方法时，都非常注重实际操作的可行性。它提供的SAS代码简洁明了，并且附有详细的注释，让我能够清晰地理解每一步操作的目的。而且，书中还包含了一些非常实用的数据处理技巧，比如如何合并数据集、如何进行变量重编码、如何创建衍生变量等，这些都是在实际数据分析中不可或缺的环节。 这本书还有一个优点是，它并没有回避一些统计学中的难点，比如多重比较、缺失值处理等，而是提供了多种解决方案，并分析了它们的优缺点。这对于我们这些需要在实际研究中做出选择的人来说，非常有价值。总而言之，《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》是一本非常具有实践指导意义的书籍，它能够帮助我们快速掌握SAS在医疗统计领域的应用，并提升数据分析的效率和质量。
评分这本《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》真是让我跌破眼镜！我原本是抱着学习SAS在医疗统计领域应用的期待来翻阅的，毕竟现在医学研究越来越倚重量化分析，SAS又是业界的标准工具之一。然而，当我深入阅读后，发现这本书提供的实际操作指导，远比我预期的要详尽得多。它不仅仅是讲解理论，更是手把手教你如何在SAS环境中完成各种复杂的统计分析。 从最基础的数据导入、清理、转换，到中高级的回归分析、生存分析、卡方检验等，书中都提供了清晰的代码示例和步骤说明。尤其让我印象深刻的是，它没有回避实际研究中常常遇到的数据质量问题，例如缺失值处理、异常值检测、变量编码等，都给了非常实用的方法和SAS实现。对于我们这些在临床一线做研究的医生或统计员来说，最头疼的就是这些“脏数据”，这本书就像及时雨，让原本繁琐的工作变得有序可循。 更让我惊喜的是，书中还针对一些特定的医疗应用场景，比如流行病学研究中的队列研究、病例对照研究设计，以及临床试验中的样本量计算、疗效评估等，提供了专门的SAS分析模块。这些内容让我看到了将统计理论与实际研究紧密结合的可能性，不再是干巴巴的公式推导，而是能直接应用于解决具体医学问题。书中的图表和例证也相当丰富，帮助理解抽象的统计概念，而且语言风格也比较接地气，不像有些教科书那样枯燥难懂。总的来说，这是一本从理论到实践，从基础到进阶，都考虑周全的医疗统计SAS操作指南，强烈推荐给所有在医疗领域需要进行数据分析的同仁们！
评分拿到《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本书，我简直看到了希望！作为一个在临床科室工作，需要处理大量临床数据，但又不是统计专业出身的医生，我常常觉得统计学知识和SAS操作是一个遥不可及的门槛。市面上的统计学教材要么理论过于深奥，要么SAS操作讲解过于零散。这本书则恰恰解决了我的困境。 它从最基础的SAS界面和数据管理开始讲起，循序渐进，让我这个SAS“小白”也能很快上手。比如，它会详细讲解如何创建SAS数据集，如何定义变量的属性，如何进行数据排序和过滤。这些基础操作虽然看似简单，但却是后续所有复杂分析的前提。 让我印象深刻的是，书中在讲解统计方法时，都会附带非常具体的SAS代码示例，并且对代码的每一部分都进行了详细的注释。这样，我不仅能够看到如何实现某个统计分析，还能理解代码背后的逻辑。例如，在讲解两组独立样本t检验时，书中会提供`PROC TTEST`的代码，并且解释如何设置`CLASS`语句来指定分组变量，以及如何解读输出结果中的p值和均值差异。 更重要的是，书中将统计方法与具体的医疗应用场景紧密结合。比如，在讲解回归分析时，它会用预测患者某种疾病发病风险的例子来阐述逻辑回归模型，并指导我们如何解释模型的Odds Ratio。这些真实的案例，让我能够更直观地理解统计方法的意义，并知道如何将它们应用到自己的研究中。这本书就像一位贴心的辅导老师，循循善诱，让我逐步克服了对统计学和SAS的恐惧，让我能够更自信地进行数据分析。
评分读完《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》，我最大的感受就是，这本书真正站在了医疗研究者的角度来编写。我们身处在实际的研究环境中，经常会遇到各种各样的数据问题和分析挑战，而这本书就像一位经验丰富的引路人，为我们提供了切实可行的解决方案。它不是那种只在象牙塔里“纸上谈兵”的书，而是充满了实战经验和智慧。 我尤其喜欢书中关于数据预处理的章节。在实际研究中，数据不规范、缺失值、异常值等问题层出不穷，而如果数据处理不好，后续的统计分析就会变得毫无意义。这本书对这些问题都进行了深入的探讨，并且提供了非常详细的SAS操作步骤，例如如何识别和处理异常值，如何进行缺失值的插补，如何进行变量的转换和合并等等。这些内容对于提升数据分析的严谨性和可靠性至关重要。 此外，书中对一些常用医疗统计分析方法的讲解也相当到位。比如，在讲解回归分析时，它不仅仅是介绍了线性回归和逻辑回归，还针对一些特殊的医疗场景，比如重复测量数据分析，提供了广义估计方程（GEE）和混合效应模型（mixed-effects models）的SAS实现方法，并对结果的解释进行了详细说明。这些高级的分析方法，对于深入挖掘数据信息、发现潜在规律非常有帮助。 更让我欣喜的是，书中还提供了一些关于SAS宏（macro）的介绍。宏在SAS编程中扮演着非常重要的角色，可以极大地提高编程效率。书中通过一些实际的例子，展示了如何编写和使用SAS宏来自动化重复性的分析任务，这对于我们这些需要处理大量数据和进行重复性分析的研究者来说，无疑是宝贵的财富。总而言之，这本书为我打开了SAS在医疗统计应用的新视野，让我能够更自信、更高效地进行数据分析。
评分《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本书，给我最直观的感受就是它的“全面性”。我之前接触过一些SAS教程，它们可能侧重于某一方面的操作，但这本书却涵盖了医疗统计中绝大多数常用的SAS分析技术。从数据导入、清洗、管理，到各种描述性统计、推断性统计，再到复杂的回归分析、生存分析，甚至还有一些专门针对医疗研究设计的分析方法，几乎无所不包。 我特别喜欢书中对SAS操作的讲解方式。它不仅仅是简单地罗列SAS命令，而是将每一个命令的使用场景、参数选项以及输出结果的解读都讲解得清清楚楚。例如，在讲解`PROC FREQ`时，它会详细说明如何生成列联表、如何计算各种统计量（如卡方值、Fisher精确检验），以及如何解读这些结果。这种细致入微的讲解，让我能够真正地理解SAS命令的含义和作用，而不是死记硬背。 此外，书中对SAS图形的绘制也有非常详尽的介绍。在医疗研究中，高质量的图表是展示研究结果、吸引读者注意力的重要手段。这本书提供了多种SAS图形的绘制方法，从简单的柱状图、饼图，到复杂的散点图、生存曲线图，都提供了清晰的代码示例。这对于我这种需要制作研究报告和学术论文图表的人来说，非常有价值。 让我感到惊喜的是，书中还涉及了一些SAS的高级应用，比如SAS宏的应用、SAS ODS（Output Delivery System）的使用等。这些内容虽然对我来说还有些挑战，但它为我打开了SAS在自动化和定制化分析方面的新思路。总而言之，这本书是一本不可多得的SAS医疗统计实操指南，它能够帮助我们从零开始，逐步掌握SAS在医疗研究中的各项应用。
评分我必须说，《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本书，给我的感觉就像是收到了一份精心准备的“医疗统计分析工具箱”。它不仅仅提供了一些统计学理论，更重要的是，它为你提供了将这些理论付诸实践的“工具”——也就是SAS操作指南。我之前在学习统计学理论时，常常会觉得理论与实际脱节，不知道如何将这些知识应用到真实的研究中，这本书恰恰解决了我的这一痛点。 书中的内容涵盖了从基础数据处理到高级统计建模的方方面面。让我印象深刻的是，书中在介绍各种统计方法时，都紧密结合了医疗研究的实际场景。例如，在讲解配对t检验时，它会举例说明如何分析干预前后患者某个指标的变化；在讲解卡方检验时，它会分析不同治疗组之间不良事件发生率的差异。这种接地气的讲解方式，让我在学习统计知识的同时，也能不断思考这些方法在实际医疗研究中的应用价值。 让我特别受益的是，书中对SAS代码的编写非常讲究规范性和可读性。它提供的代码片段都包含了详细的注释，并且遵循了SAS的最佳实践。这对于像我这样需要与他人协作、进行代码维护的研究者来说，非常有帮助。而且，书中还提供了一些SAS宏的示例，这能够帮助我们自动化一些重复性的任务，大大提高工作效率。 更重要的是，这本书并没有回避一些在医疗统计中常见的难题，比如多重比较、缺失数据处理等。它会提供多种方法，并分析它们的优缺点，帮助读者做出最佳的选择。这种深入的探讨，让我能够更全面、更严谨地进行数据分析。总而言之，这本书是一本集理论、实践、工具为一体的优秀著作，它能够帮助我们提升SAS在医疗统计领域的应用能力，并为我们的研究提供坚实的数据支持。
评分坦白说，《医疗应用统计学：SAS操作与资料分析》这本书，完全超出了我对一本“操作手册”的预期。我以为它最多也就是列出一些SAS命令，然后简单说明一下用途，但这本书的深度和广度，让我惊叹。它不仅仅是教你怎么去“操作”SAS，更是让你理解“为什么”要这样做，以及“这样做的背后”有哪些统计学原理在支撑。 书中的内容安排非常合理，从SAS的基础入门，比如界面介绍、基本语法，一直到各种高级的统计分析技术。让我感到特别受用的是，书中针对不同的医疗研究设计，比如横断面研究、队列研究、病例对照研究，都提供了相应的SAS分析范例。这对于我们这些经常需要根据研究类型来选择统计方法的人来说，简直是福音。 我特别欣赏书中对一些复杂统计模型的讲解。比如，书中在介绍生存分析时，不仅仅讲解了Kaplan-Meier曲线和log-rank检验，还深入讲解了Cox比例风险模型，并且提供了SAS的实现和结果解读。它会告诉你如何设置生存时间、删失变量，如何选择协变量，以及如何解释回归系数的含义。这种深入的讲解，让我不仅仅是学会了“如何运行”一个模型，更是理解了“如何构建”和“如何运用”这个模型。 另外，书中对SAS图形的生成也有专门的章节，这对于需要制作高质量图表来展示研究结果的我们来说，非常重要。无论是描述性统计的图表，还是模型拟合的图表，书中都提供了清晰的SAS代码示例，让我们能够快速生成专业、美观的研究图表。总而言之，这本书是一本集理论、实践、应用为一体的优秀著作，它不仅提升了我的SAS操作技能，更深化了我对医疗统计学的理解。
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