SAS統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用大全

第1章  SAS的安裝與啟動(dòng)                  
 1. 1  SAS的安裝                  
 1. 2  SAS系統(tǒng)的啟動(dòng)                  
 1. 3  SAS的專用功能鍵                  
 第2章  SAS系統(tǒng)功能簡介                  
 2. 1  SAS自身的程序結(jié)構(gòu)(即過程)                  
 2. 2  SAS的基本命令(即過程行)                  
 第3章  SAS的數(shù)據(jù)定義與數(shù)據(jù)變換                  
 3. 1  SAS的數(shù)據(jù)定義                  
 3. 2  定義自由格式的數(shù)據(jù)                  
 3. 3  定義固定格式的數(shù)據(jù)                  
 3. 4  一行多個(gè)觀察值(自由格式的擴(kuò)充)                  
 3. 5  數(shù)據(jù)的讀取與顯示                  
 3. 6  用INFILE命令調(diào)用外部數(shù)據(jù)文件                  
 3. 7  用IF進(jìn)行條件轉(zhuǎn)換                  
 3. 8  用DELETE作有條件的刪除                  
 3. 9  用GOTO作有條件的"轉(zhuǎn)移"                  
 3. 10  用LABEL命令定義變量標(biāo)簽                  
 3. 11  用FORMAT過程定義數(shù)值標(biāo)簽                  
 3. 12  用RETAIN命令預(yù)置變量值                  
 3. 13  創(chuàng)造新變量以及用SUM等函數(shù)求和                  
 3. 14  數(shù)據(jù)重新編碼                  
 3. 15  本章知識(shí)摘要                  
 第4章  采用SAS對(duì)話框進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入管理與統(tǒng)計(jì)                  
 4. 1  Analysis對(duì)話框(第1個(gè)視窗)                  
 4. 2  ASSIST視窗                  
 4. 3  LAB視窗                  
 4. 4  在LAB視窗新建SAS數(shù)據(jù)集的利弊                  
 4. 5  在Work工作區(qū)中直接輸入SAS數(shù)據(jù)集                  
 第5章  SAS基本統(tǒng)計(jì)概念                  
 5. 1  總體與樣本                  
 5. 2  參數(shù)與統(tǒng)計(jì)量                  
 5. 3  正態(tài)分布                  
 5. 4  經(jīng)驗(yàn)規(guī)則的應(yīng)用                  
 5. 5  正態(tài)性的假設(shè)與檢驗(yàn)                  
 5. 6  顯著性水平與a(Alpha)值                  
 第6章  SAS程序設(shè)計(jì)技巧及報(bào)表的漢化                  
 6. 1  PUT語句                  
 6. 2  用SET定義(復(fù)制)數(shù)據(jù)集                  
 6. 3  數(shù)據(jù)集定義(DATA語句)與BY語句                  
 6. 4  用NULL快速運(yùn)行程序                  
 6. 5  用END=FINAL顯示觀測數(shù)(個(gè)案數(shù))                  
 6. 6  注釋行PUT語句和PRINT格式                  
 6. 7  輸出結(jié)果的漢化                  
 第7章　　數(shù)據(jù)行排序                  
 7. 1  數(shù)據(jù)行排序的語法規(guī)則                  
 7. 2　　采用ASSIST視窗中的Sort菜單排序                  
 第8章　　SAS平面圖形                  
 8. 1  曲線式散點(diǎn)圖的制作                  
 8. 2  調(diào)用CHART過程的VBAR及HBAR命令畫條形圖                  
 8. 3  調(diào)用CHART過程的BLOCK命令繪制區(qū)域圖(即BLOCK圖)                  
 8. 4  實(shí)心圓形圖的制作                  
 第9章  頻數(shù)統(tǒng)計(jì)                  
 9. 1  采用Analyst中的對(duì)話框統(tǒng)計(jì)頻數(shù)                  
 9. 2  調(diào)用FREQ過程中的TABLES命令作sex和edc變量的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)                  
 9. 3  調(diào)用Univarite過程進(jìn)行詳盡的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)                  
 第10章  交叉匯總表及相關(guān)測量                  
 10. 1  采用Analyst對(duì)話框進(jìn)行雙變量的交叉匯總分析                  
 10. 2  簡單易學(xué)的編程法                  
 10. 3  多變量交叉匯總表及結(jié)合測量                  
 10. 4  分析交叉匯總表中的數(shù)據(jù)特征                  
 10. 5  兩個(gè)地區(qū)老年人與受教育水平相互關(guān)系的比較                  
 第11章  調(diào)用MEANS作描述性統(tǒng)計(jì)                  
 11. 1  首先采用Analyst中的對(duì)話框統(tǒng)計(jì)                  
 11. 2  采用PROCMEANS計(jì)算均值分布                  
 11. 3  結(jié)果分析                  
 第12章  相關(guān)分析                  
 12. 1  相關(guān)分析概述                  
 12. 2  皮爾遜積差相關(guān)(比例-比例變量)                  
 12. 3  皮爾遜二分"點(diǎn)-距"相關(guān)(二分變量-區(qū)間以上變量)                  
 12. 4  肯氏(Kendall)等級(jí)相關(guān)Ib("次序-次序"等級(jí)變量)                  
 12. 5  計(jì)算次序-比率數(shù)據(jù)的肯氏相關(guān)系數(shù)                  
 12. 6  斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)("次序-次序"等級(jí)變量)                  
 12. 7  Phi( )系數(shù)和尸系數(shù)("定類-定類"變量)                  
 12. 8  Cronbach的Alpha系數(shù)                  
 12. 9  Hoeffding的相關(guān)系數(shù)D                  
 12. 10  調(diào)用PROCCORR過程作各種相關(guān)分析(編程法)                  
 第13章  采用GLM過程進(jìn)行回歸分析和協(xié)方差分析                  
 13. 1  最小二乘法的原理                  
 13. 2  GLM中各語句的格式                  
 13. 3  GLM程序各語句的使用說明                  
 13. 4  調(diào)用GLM程序作一元線性回歸                  
 13. 5  調(diào)用GLM程序進(jìn)行多元線性回歸分析                  
 13. 6  調(diào)用GLM程序作多項(xiàng)式回歸                  
 13. 7  虛擬變量的用法                  
 第14章  采用REG過程進(jìn)行多元線性回歸分析                  
 14. 1  采用Analyst等對(duì)話框進(jìn)行多元線性回歸分析                  
 14. 2  REG過程的語句格式                  
 14. 3  REG程序的進(jìn)一步實(shí)例                  
 14. 4  MAXR回歸法和RSQUARE回歸法                  
 第15章  方差分析(過程ANOVA)                  
 15. 1  概述                  
 15. 2  關(guān)于ANOVA(方差分析)的主對(duì)話框                  
 15. 3  One-Way ANOVA(單因素方差分析)實(shí)例                  
 15. 4  雙因素方差分析(ANOVA)                  
 15. 5  多元(多因變量)方差分析--MANOVA                  
 15. 6  方差反復(fù)測量(Repeated ANOVA)                  
 第16章  過程FACTOR                  
 16. 1  具有共性值的元素                  
 16. 2  因子分析模型                  
 16. 3  因子分析的步驟                  
 16. 4  析取因子(Factor extraction)                  
 16. 5  前三個(gè)因子                  
 16. 6  對(duì)前三個(gè)因子的進(jìn)一步研究                  
 16. 7  轉(zhuǎn)軸方式                  
 16. 8  解釋因子與因子得分                  
 16. 9  運(yùn)行過程FACTOR                  
 16. 10  因子得分(FACTOR  SCORE)語句格式                  
 第17章  主成分分析(過程PRINCOMP)                  
 17. 1  主成分分析實(shí)例(犯罪率實(shí)例)                  
 17. 2  采用Analyst對(duì)話框進(jìn)行主成分分析                  
 17. 3  采用編程法(語句)進(jìn)行主成分分析                  
 第18章  聚類分析                  
 18. 1  四種聚類方法(四個(gè)聚類過程)                  
 18. 2  CLUSTER凝聚算法                  
 18. 3  CLUSTER過程的語句命令                  
 18. 4  大樣本的觀察值聚類法  (過程FASTCLUS的應(yīng)用)                  
 18. 5  對(duì)變量的聚類                  
 18. 6  樹形結(jié)構(gòu)圖                  
 第19章  獨(dú)立組樣本與成對(duì)組樣本的T檢驗(yàn)                  
 19. 1  從獨(dú)立組樣本中概括數(shù)據(jù)                  
 19. 2  獨(dú)立組樣本TTEST的假設(shè)與檢驗(yàn)                  
 19. 3  兩組獨(dú)立樣本的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)                  
 19. 4  從成對(duì)組樣本中概括數(shù)據(jù)                  
 19. 5  成對(duì)差值的T檢驗(yàn)                  
 19. 6  成對(duì)差值的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)                  
 19. 7  兩組比較的總結(jié)                  
 19. 8  試對(duì)圖19. 15的結(jié)果進(jìn)行男女生兩組成績的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn).                   
 第20章  計(jì)劃與統(tǒng)計(jì)表  (過程TABULATE)                  
 20. 1  表格的維                  
 20. 2  運(yùn)行過程TABULATE                  
 20. 3  統(tǒng)計(jì)表命令小結(jié)                  
 第21章  SAS調(diào)用FoxBASE. DBASE和SPSS的數(shù)據(jù)                  
 21. 1  用PROCDBF過程的語句調(diào)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)                  
 21. 2  在SAS對(duì)話框中調(diào)用數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)                  
 21. 3  在SAS對(duì)話框中調(diào)用SPSS數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)                  
 第22章  SAS數(shù)據(jù)集文件轉(zhuǎn)換為SPSS文件                  
 22. 1  采用對(duì)話框?qū)AS數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為SPSS的*. SAV數(shù)據(jù)                  
 22. 2  TOSPSS過程命令概述                  
 22. 3  SAS過程的命令格式(語句)                  
 22. 4  與TOSPSS過程連用的子命令(即選擇項(xiàng))                  
 22. 5  數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換                  
 22. 6  實(shí)際應(yīng)用                  
 第23章  SAS高級(jí)繪圖系統(tǒng)GRAPH                  
 23. 1  前言                  
 23. 2  GSLIDE過程                  
 23. 3  GCHART過程                  
 23. 4  GPLOT過程                  
 23. 5  G3D過程                  
 23. 6  G3GRID過程                  
 23. 7  GCONTOUR過程                  
 23. 8  用對(duì)話框繪制立體圖                  
 第24章  路徑分析                  
 24. 1  用以路徑分析的數(shù)據(jù)和程序                  
 24. 2  圖形輸出                  
 24. 3  路徑圖的分析方法                  
 第25章  非線性回歸分析之一(對(duì)數(shù). 多項(xiàng)式回歸)                  
 25. 1  對(duì)數(shù)曲線回歸                  
 25. 2  對(duì)數(shù)曲線回歸分析                  
 25. 3  多項(xiàng)式回歸分析(擬合拋物線)                  
 25. 4  多項(xiàng)式回歸的結(jié)果與分析                  
 第26章  非線性回歸之二(擬合Logistic曲線與正負(fù)指數(shù)的回歸)                  
 26. 1  擬合Logistic曲線(人口增長方面的一個(gè)例子)                  
 26. 2  從Logistic曲線模型解出初始值                  
 26. 3  擬合Logistic曲線回歸的分析                  
 26. 4  負(fù)指數(shù)生長曲線                  
 26. 5  擬合負(fù)指數(shù)生長曲線回歸的分析                  
 26. 6  擬合指數(shù)曲線Y=AeBX                  
 第27章  Logistic Regression回歸分析                  
 27. 1  Logistic Regression模型                  
 27. 2  做Logistic Regression的變量及其數(shù)據(jù)                  
 27. 3  采用Analyst對(duì)話框進(jìn)行Logistic回歸                  
 27. 4  采用PROCLogistic編程做邏輯斯諦回歸                  
 27. 5  假設(shè)與檢驗(yàn)                  
 27. 6  解釋回歸系數(shù)                  
 27. 7  概率預(yù)測                  
 27. 8  多分變量(Categorical Variable)的編碼                  
 第28章  四方表LogisticRegression回歸分析                  
 28. 1  四方表LogisticRegression模型                  
 28. 2  做LogisticRegression的變量及其數(shù)據(jù)                  
 28. 3  采用Analyst對(duì)話框進(jìn)行Logistic回歸                  
 28. 4  結(jié)果分析                  
 第29章  多個(gè)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組的協(xié)方差分析(GLM的應(yīng)用)                  
 29. 1  兩組隨機(jī)數(shù)據(jù)的協(xié)方差分析                  
 29. 2  多因變量協(xié)方差分析                  
 第30章  趨勢面回歸分析(GLM的應(yīng)用)                  
 30. 1  原始數(shù)據(jù)與趨勢面分析程序                  
 30. 2  輸出結(jié)果                  
 30. 3  結(jié)果分析                  
 第31章  多因素二水平排列組合方差分析(Anova的應(yīng)用)                  
 31. 1  2x2排列組合式方差分析                  
 31. 2  三因素二水平排列組合式方差分析                  
 第32章  隨機(jī)配伍組與對(duì)照組的方差分析(Anova的應(yīng)用)                  
 32. 1  三個(gè)隨機(jī)配伍組設(shè)計(jì)的方差分析                  
 32. 2  多個(gè)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)組與一個(gè)對(duì)照組的均值比較                  
 第33章  典型相關(guān)(Cancorr過程的應(yīng)用)                  
 33. 1  計(jì)算典型相關(guān)的SAS數(shù)據(jù)                  
 33. 2  采用CANCORR過程計(jì)算典型相關(guān)                  
 33. 3  采用Cancorr對(duì)話框計(jì)算典型相關(guān)                  
 33. 4  輸出結(jié)果與分析                  
 第34章  判別分析                  
 34. 1  判別分析的原理                  
 34. 2  三種主要的判別分析法                  
 34. 3  一般判別分析法實(shí)例                  
 34. 4  采用逐步判別分析法                  
 34. 5  采用典型判別分析法                  
 第35章  時(shí)間序列分析                  
 35. 1  季節(jié)性調(diào)整                  
 35. 2  從回歸分析中建立回歸預(yù)測模型                  
 第36章  時(shí)序(調(diào)整的)自相關(guān)回歸分析                  
 36. 1  時(shí)序自相關(guān)的數(shù)據(jù)                  
 36. 2  數(shù)據(jù)文件的編輯                  
 36. 3  采用ASSIST對(duì)話框進(jìn)行時(shí)序自相關(guān)回歸分析                  
 36. 4  結(jié)果分析                  
 36. 5  最小二乘法回歸與調(diào)整的自相關(guān)回歸的相對(duì)誤差比較                  
 第37章  用Conjoint Analysis(結(jié)合分析)研究品牌                  
 37. 1  結(jié)合分析的基本原理與思路                  
 37. 2  通過正交設(shè)計(jì)建立卡片                  
 37. 3  精品購物的問卷調(diào)查例子                  
 37. 4  如何做好結(jié)合分析                  
 37. 5  結(jié)合分析的輸出與分析                  
 37. 6  市場預(yù)測與決策                  
 第38章  SAS函數(shù)                  
 38. 1  算術(shù)函數(shù)                  
 38. 2  截取函數(shù)(Truncation function)                  
 38. 3  數(shù)學(xué)函數(shù)                  
 38. 4  三角及雙曲函數(shù)                  
 38. 5  概率函數(shù)                  
 38. 6  樣本統(tǒng)計(jì)函數(shù)                  
 38. 7  隨機(jī)數(shù)函數(shù)                  
 38. 8  字符串函數(shù)(同一行的字處理)                  
 38. 9  時(shí)間與日期函數(shù)                  
 38. 10  特殊函數(shù)(只用于非微機(jī)上)                  
 第39章  SAS圖形的畫法比較                  
 39. 1  繪圖所用的SAS數(shù)據(jù)集                  
 39. 2  繪圖對(duì)話框之一：Graphs對(duì)話框                  
 39. 3  SAS圖形的畫法比較                  
 39. 4  用ASSIST對(duì)話框繪制中國地圖(輪廓)                  
 39. 5  用Interactive Data Analysis對(duì)話框繪圖                  
 附錄1  習(xí)題及答案                  
 附錄2  如何快速入門并學(xué)好SAS和SPSS                  
 參考書目