段廣纔編著的《SAS V9醫學統計分析應用》主要介紹利用SAS的ANALYST(分析員)和Insight(Interactive DataAnalysis)等非編程模塊實現數據集建立，數學的編輯、統計描述、總體參數估計、t檢驗、方差分析、秩和檢驗、簡單與多元性相關回歸、X2檢驗、趨勢分析、分層分析、行列相關性分析、Logistic回歸、生存分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、判別分析等常用醫學統計學方法。每一種統計方法的介紹均以例題提出問題，圖文並茂，向導式操作逐步解決例題提出的問題。

第1章 SAS v9基礎知識
1.1 概述
1.1.1 SAS v9對軟硬件的要求
1.1.2 SAS v9的安裝
1.1.3 SAS v9的啟動與退出
1.2 SAS v9窗口、菜單的主要功能
1.2.1 主要窗口的功能
1.2.2 菜單欄
1.2.3 命令條
1.2.4 快捷工具欄
1.3 SAS v9繫統主菜單的功能
1.3.1 File菜單
1.3.2 Edit菜單
1.3.3 View菜單
1.3.4 Tools菜單
1.3.5 Run菜單
1.3.6 Solutions菜單
1.3.7 Window菜單
1.3.8 Help菜單
1.4 分析員的功能簡介
1.4.1 概述
1.4.2 分析員的啟動與退出
1.4.3 分析員的界面與菜單
1.4.4 分析員的核計功能
1.5 SAS/Insight的功能簡介
1.5.1 概述
1.5.2 SAS/Insight主要功能介紹
1.5.3 SAS/Insight的啟動與退出
1.6 用SAS v9繫統進行數據分析的步驟
1.6.1 建立SAS數據集
1.6.2 運用SAS進行數據分析
1.6.3 讀取分析結果
1.6.4 得出結論
第2章 數據預處理
2.1 SAS v9數據集的建立
2.1.1 用Insight建立數據集
2.1.2 用分析員建立數據集
2.2 數據集的編輯
2.2.1 數據的刪除、追加、復制、移動
2.2.2 創建新變量與變量變換
2.3 建立數據子集
2.4 從數據集隨機抽樣
2.5 數據集轉置
2.6 外部數據文件的轉入
2.6.1 Excel數據文件轉為SAS數據
2.6.2 SPSS的數據文件轉為SAs數據
2.6.3 Epidata數據文件轉換為sAs數據文件
2.6.4 Visual F0xpro數據文件轉為sAs數據文件
2.6.5 文本數據文件轉為SAS數據文件
2.6.6 Access的數據文件轉換為SAS數據文件
第3章 統計描述
3.1 定量資料的統計描述
3.1.1 頻數分析與直方圖
3.1.2 常用的描述性統計指標
3.2 分類變量的統計描述
3.2.1 用分析員來計算常用的相對數指標
3.2.2 用編程計算常用的相對數指標
第4章 總體均數估計與t檢驗
4.1 總體均數估計
4.1.1 基本概念
4.1.2 總體均數估計實例
4.2 t檢驗
4.2.1 基本概念
4.2.2 樣本均數與總體均數的比較
4.2.3 配對設計兩樣本均數比較
4.2.4 2個樣本均數比較的￡檢驗
第5章 方差分析
5.1 **隨機設計單因素方差分析
5.1.1 基本概念
5.1.2 用分析員做單因素方差分析
5.1.3 用編程做單因素方差分析
5.2 隨機區組設計兩因素方差分析
5.2.1 基本概念
5.2.2 用分析員做兩因素方差分析
5.2.3 用編程做兩因素方差分析
5.3 析因試驗設計的方差分析
5.3.1 基本概念
5.3.2 用分析員做析因設計的方差分析
5.3.3 用編程做析因試驗設計的方差分析
5.4 重復測量資料的方差分析
5.4.1 基本概念
5.4.2 用分析員進行重復測量方差分析
5.4.3 用編程做重復測量方差分析
第6章 基於秩次的非參數檢驗
6.1 概述
6.2 單樣本資料和配對設計的符號秩和檢驗
6.2.1 用Insight做單樣本資料的符號秩和檢驗
6.2.2 用程序做單樣本資料的符號秩和檢驗
6.2.3 用Insight做配對設計資料的符號秩和檢驗
6.2.4 用程序作配對設計資料的符號秩和檢驗
6.3 **隨機設計兩組獨立樣本的秩和檢驗
6.3.1 用分析員做定量變量兩組獨立樣本的秩和檢驗
6.3.2 用程序做定量變量兩組獨立樣本的秩和檢驗
6.4 **隨機設計多組獨立樣本的秩和檢驗
6.4.1 用分析員做定量變量多組獨立樣本資料的秩和檢驗
6.4.2 用程序做定量變量多組獨立樣本資料的秩和檢驗
6.5 隨機區組設計資料的秩和檢驗
第7章 線性相關與回歸
7.1 直線相關分析
7.1.1 概述
7.1.2 用分析員做直線相關分析
7.1.3 直線相關分析的SAS程序
7.2 直線回歸分析
7.2.1 概述
7.2.2 用分析員進行簡單線性回歸分析
7.2.3 簡單線性回歸分析sAS程序
7.3 多重線性回歸分析
7.3.1 概述
7.3.2 用分析員做多重線性回歸分析
7.3.3 多重線性回歸分析SAS程序
7.4 回歸診斷
7.4.1 概述
7.4.2 分析員進行回歸診斷
7.4.3 回歸診斷SAs程序
第8章 分類資料的分析
8.1 概述
8.1.1 分類變量
8.1.2 分類變量的種類
8.1.3 分類變量的統計分析方法
8.2 四格表數據分析
8.2.1 四格表X2檢驗
8.2.2 四格表校正X2檢驗
8.2.3 四格表Fisher**概率檢驗
8.2.4 配對資料X2檢驗
8.3 R×C表數據分析
8.3.1 行和列均為無序變量的數據分析
8.3.2 行為無序變量列為有序變量數據分析
8.3.3 行和列均為有序變量的數據分析
8.4 分層分析
8.4.1 用分析員進行分層，檢驗
8.5 分類變量的關聯性分析
8.5.1 四格表做行列關聯性分析
8.5.2 配對資料關聯性分析
8.5.3 R×C無序列聯表的關聯性分析
8.5.4 行和列均為有序變量數據的關聯性分析
8.6 趨勢檢驗
8.7 從原始數據進行分類資料統計分析
8.7.1 用分析員做原始資料X2檢驗
8.7.2 用程序做原始資料R×C列聯表x2檢驗
第9章 L0gistic回歸
9.1 非條件L0gistic回歸
9.1.1 二分類Logistic回歸
9.1.2 有序logistic回歸
9.1.3 無序多分類L0gistic回歸
9.2 條件L0gistic回歸
9.2.1 1：l配對設計的logistic回歸
9.2.2 m：n匹配設計的logistic回歸
9.3 Logistic回歸模型診斷
9.3.1 基本概念
9.3.2 采用分析員進行Logistic回歸診斷
**0章 生存分析
10.1 基本概念與生存時間函數
10.1.1 基本概念
10.1.2 生存時間函數
10.1.3 生存分析方法的分類
10.2 生存率的估計與統計學比較
10.2.1 生存率的估計
10.2.2 生存曲線
10.2.3 生存曲線的比較
10.2.4 生存率計算與比較的sAs程序
10.3 C0x回歸模型
10.3.1 C0x回歸模型簡介
10.3.2 C0x回歸模型實例
10.3.3 應用Cox模型的注意事項
**1章 其他多元統計方法
11.1 主成分分析
11.1.1 概述
11.1.2 用分析員作主成分分析
11.1.3 主要成分分析SAS程序
11.2 因子分析
11.2.1 概述
11.2.2 用程序作因子分析
11.3 聚類分析
11.3.1 概述
11.3.2 樣品繫統聚類分析
11.3.3 指標聚類分析
11.3.4 動態樣品聚類
11.4 判別分析
11.4.1 基本概念
11.4.2 Fisher判別
11.4.3 逐步判別分析
**2章 樣本含量和檢驗效能估計
12.1 概述
12.2 單樣本設計含量估計
12.3 配對設計的檢驗效能與樣本含量估計
12.3.1 檢驗效能計算
12.3.2 樣本含量估計
12.4 成組設計兩樣本的t檢驗效能與樣本含量估計
12.4.1 檢驗效能計算
12.4.2 樣本含量估計
12.5 單因素方差分析的檢驗效能與樣本含量估計
12.5.1 檢驗效能計算
12.5.2 樣本含量估計
參考文獻