SAS生物統計分析應用教程

內容概要

　　《SAS生物統計分析應用教程》通過應用SAS 9．13版軟件對生物統計學經典例題進行統計分析，剖析各種統計分析方法的SAS程式結構．講解SAS程式的套用方法和輸出結果判讀技巧。重點講解了SAS軟件在繪圖、描述性統計、方差分析、一元線性回歸與相關分析、多元線性回歸與相關分析、非線性回歸分析、典型性相關分析、聚類與判別分析、主成分分析和因子分析等過程中的應用?！　　禨AS生物統計分析應用教程》深入淺出、通俗易懂、詳略得當、重點突出，讀者只需掌握統計方法的基本數學原理就可以學會SAS軟件的應用，具有極強的實用性，不同專業(yè)和研究方向的研究生、本科生和廣大科研工作者可以根據需要選擇學習和采用。本書既適合作為生物、農林、醫(yī)學類專業(yè)的生物統計課程教材，也可以作為科研工作者的工具書。

書籍目錄

第一章 SAS系統簡介1第一節(jié) SAS系統主要窗口1第二節(jié) SAS編程基礎2第三節(jié) SAS程式常用語句5第二章 繪圖7第一節(jié) 繪制散點圖7第二節(jié) 繪連線圖程式9第三節(jié) 散點圖和連線圖在同一坐標系中輸出10第三章 描述性統計12第一節(jié) Means過程12第二節(jié) Univariate過程測驗變數的正態(tài)分布適合程度14第四章 T檢驗18第一節(jié) 單樣本平均數為常數的測驗程式18第二節(jié) 兩個樣本成組數據的比較分析程式19第三節(jié) 成對數據的比較分析程式22第五章 卡方檢驗——Freq過程檢驗獨立性24第六章 單因素試驗的方差分析27第一節(jié) 完全隨機試驗設計27第二節(jié) 完全隨機區(qū)組試驗設計33第三節(jié) 拉丁方試驗設計統計分析程式36第四節(jié) 巢式試驗設計統計分析程式38第七章 雙因素試驗統計分析41第一節(jié) 不考慮交互效應的雙因素試驗41第二節(jié) 考慮交互效應的完全隨機試驗設計的雙因素試驗43第三節(jié) 雙因素完全隨機區(qū)組試驗設計的統計分析46第四節(jié) 裂區(qū)試驗設計統計分析49第五節(jié) 條區(qū)試驗設計統計分析52第八章 三因素試驗統計分析59第一節(jié) 三因素完全隨機試驗統計分析59第二節(jié) 三因素完全隨機區(qū)組試驗統計分析63第九章 正交設計試驗統計分析68第一節(jié) 不考慮交互效應的正交試驗的方差分析68第二節(jié) 考慮交互效應的正交試驗方差分析72第十章 一元線性回歸與相關分析程式77第一節(jié) 一元線性回歸分析程式77第二節(jié) 一元線性相關分析79第三節(jié) 協方差分析80第十一章 多元線性回歸與相關性分析90第一節(jié) 多元線性回歸分析90第二節(jié) 多元逐步線性回歸分析93第三節(jié) 多元線性相關性分析98第四節(jié) 兩組變量的典型相關性分析103第十二章 一元非線性回歸分析109第一節(jié) 一元多項式回歸分析109第二節(jié) Logistic曲線方程的分析112第三節(jié) 其他一元曲線回歸分析114第十三章 多元聚類與判別117第一節(jié) 多元聚類分析117第二節(jié) 成批調整法多元聚類分析121第三節(jié) Bayes判別分析124第四節(jié) 逐步判別程式分析130第十四章 主成分分析法134第十五章 因子分析138參考文獻143

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：第十五章  因子分析前面介紹的幾種多元統計分析方法，包括多元線性回歸、聚類分析、判別分析和主成分分析等，這些方法分析的變量都是可以直接測定的。然而，有些時候我們要研究的變量是不能或不易對其進行直接測定的，如人的智力與數學能力、邏輯判斷能力、應變能力等之間的關系，兒童智商與社會環(huán)境、學校環(huán)境及家庭教育之間的關系等問題。針對這一類問題，1904年，Charles Spea.rman提出了因子分析方法。因子分析方法的基本思路是從多變量數據相互間的關系著手，找到支配這種關系的幾個相互獨立的因子，進一步建立這些因子與原始變量間的數量關系，從而來預測這些因子的狀態(tài)。最終幫助我們發(fā)現隱藏在原始變量間的客觀規(guī)律。因子分析不僅給出因子模型，還要得出變量和因子間的相關關系。目前，因子分析已被廣泛地應用于生命科學、醫(yī)學、經濟和心理學等諸多領域，在SAS系統中，可用Factor過程完成因子分析。

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《SAS生物統計分析應用教程》是普通高等教育“十二五”規(guī)劃教材之一。

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