SAS是20世纪60年代初美国SAS公司研发的统计分析软件。SAS与SPSS及BMDP并称为国际上最有知名度的三大统计软件。本书根据新版本SAS进行编写，突出了其精华部分，简明实用。全书分为两篇：第1篇是基础篇，基本上包括了统计分析系统（SAS)中的各种基本统计分析方法，面向SAS的初学者；第2篇是提高篇，包括常用的专业统计知识，面向具备SAS基础知识的读者，特别是其中的方差分析、结合分析及金融证券统计分析等知识，是进行市场调研分析及经济统计预测的指南。每一章均附有习题,并在附录A中提供了习题答案，以方便读者使用。部分程序和数据例子可在清华大学出版社网站上下载。

本书分为两篇，共18章。第1篇是基础篇，为第1至第10章，基本上包括了统计分析系统（SAS)中的各种基本统计分析方法，面向SAS的初学者；第2篇是提高篇，为第11至第18章，包括常用的专业统计知识，面向具备SAS基础知识的读者，特别是其中的方差分析、结合分析及金融证券统计分析等知识，是进行市场调研分析及经济统计预测的指南。

本书可作为高等学校相关专业的教材，也可作为统计人员、科研人员、管理人员进行课题研究及定量分析的参考书。

第1篇 基础篇

第1章 问卷设计必读3

1.1问卷中问题与答案的设计技术3

1.2如何避免问卷设计中的错误6

1.3社会调查的量表法8

习题19

第2章 SAS中最简捷的编程法11

2.1SAS运行的基本环境11

2.2SAS编程实例12

2.2.1SAS编程的一个简单实例12

2.2.2SAS的控制命令15

2.2.3SAS的数据编码16

2.2.4SAS编程的另一个简单

实例18

习题2 19

第3章 SAS数据的定义、变换及汉化20

3.1SAS数据的定义法20

3.2栏目位置不固定时的变量定义法21

3.3栏目位置固定时的变量定义法21

3.4在同一行上输入几个不同观察值的数据22

3.5用CARDS语句嵌入数据的编程法22

3.6用INFILE语句调用外部数据的编程法23

3.7用IF语句有条件地转换数据24

3.8用DELETE语句有条件地删除数据25

3.9用GO TO 语句有条件地跳读数据26

3.10用LABEL汉化变量标签26

3.11用FORMAT汉化数据27

3.12用RETAIN预置变量值39

3.13创建运算的新变量39

3.14数据的重新编码42

3.15语法小结44

习题3 45

第4章 统计方法的预备知识46

4.1总体与样本的区别46

4.2参数与统计量的区别46

4.3正态分布的假设与检验47

4.4经验规则的应用48

4.5对正态分布的假设与检验48

4.5.1检验正态性的重要统计量48

4.5.2检验正态性的其他统计量50

4.6实际的显著性水平与α理论值52

习题4 53

第5章 单双变量的频数统计54

5.1用FREQ命令统计频数54

5.2用Analyst对话框统计频数59

5.3用FREQ过程中的TABLES命令加权数据61

5.4用UNIVARIATE过程产生更详尽的频率表64

5.5用Analyst对话框进行双变量的交叉汇总分析69

5.6用编程法进行双变量的交叉汇总分析74

5.7有附加控制变量时的交叉汇总及结合测量76

5.8分析交叉汇总表中的单元内容79

5.9应用实例80

习题5 80

第6章 绘制平面图形82

6.1曲线图的画法82

6.1.1用ASSIST中的对话框绘制曲线图82

6.1.2用PLOT命令编程绘出散点图83

6.2用编程法绘制条形图84

6.3用编程法绘制区域图90

6.4用CHART过程的PIE语句绘制空心圆形图92

6.5用GRAPHICS中的对话框绘制实心圆形图94

6.6分别用编程法与对话框法绘制等高线图97

6.6.1用编程法绘制等高线图97

6.6.2用对话框法绘制等高线图99

习题6 101

第7章 用MEANS过程计算均值102

7.1用Analyst中的对话框计算均值102

7.2用PROC MEANS编程法计算均值105

习题7 107

第8章 T检验与非参数检验109

8.1两组独立样本的数据描述109

8.2两组独立样本T检验的假设与检验111

8.2.1用对话框进行独立组样本T检验112

8.2.2用PROC TTEST过程进行独立组样本T检验115

8.3两组独立样本的Wilcoxon非参数检验117

8.4描述配对组样本中的数据119

8.5配对差值的T检验120

8.5.1配对差值T检验的假设与检验121

8.5.2用Univariate过程进行配对差值的T检验121

8.5.3分析Univariate配对差值T检验的结果122

8.6配对差值的Wilcoxon非参数检验122

8.7对两个总体均值比较的总结124

习题8 125

第9章 结合分析127

9.1结合分析的基本原理127

9.2采用正交设计建立卡片127

9.3问卷调查简例128

9.4如何进行结合分析129

9.5对结合分析的进一步研究131

9.6用结合分析进行市场预测132

习题9 133

第10章 线性相关分析134

10.14种类型的变量134

10.2“比例比例”型变量的相关测度135

10.3“二分区间以上”型变量的相关测度138

10.4“次序次序”型变量的相关测度138

10.5“次序比率”型变量的相关测度142

10.6“次序次序”型变量的斯皮尔曼等级相关系数145

10.7“标称标称”型变量的相关测度147

10.8Cronbach的 Alpha与Spearman相关系数148

10.9利用PROC CORR编程进行各种相关分析148

习题10 153

第2篇 提高篇

第11章 判别分析157

11.1判别分析的规则157

11.2三种主要的判别分析法157

11.3一般判别分析法157

11.4逐步判别分析法163

11.5典型判别分析法164

习题11 165

第12章 聚类分析166

12.14个聚类过程166

12.2CLUSTER凝聚法166

12.3大样本的FASTCLUS聚类法170

12.4应用过程VARCLUS对变量进行聚类172

12.5应用PROC TRRE绘制树状结构图176

习题12 177

第13章 调用GLM过程进行回归分析178

13.1GLM过程的一元线性回归178

13.1.1数据与程序179

13.1.2结果分析179

13.1.3编写回归方程183

13.2GLM过程的多元线性回归184

13.2.1GLM的源程序184

13.2.2多元线性回归的输出结果184

13.2.3多元线性回归的结果分析185

13.3GLM过程的多项式回归186

13.3.1多项式回归的一般模型186

13.3.2多项式回归的实例186

13.4虚拟变量的用法188

习题13 190

第14章 多个随机实验组的协方差分析191

14.1两组随机数据的单因变量协方差分析191

14.1.1编程进行单因变量协方差分析191

14.1.2单因变量协方差的结果分析193

14.22组随机数据（多因变量）协方差分析195

14.2.1设计多因变量协方差分析的程序195

14.2.2多因变量协方差的结果分析197

习题14 198

第15章 典型相关过程CANCORR的应用200

15.1计算典型相关的SAS数据200

15.2用CANCORR过程命令计算典型相关201

15.3用CANCORR对话框计算典型相关201

15.4输出结果与分析203

习题15 207

第16章 时序调整的自相关回归分析209

16.1时序自相关的数据209

16.2数据文件的编辑209

16.3用ASSIST对话框进行时序自相关回归210

16.4结果分析213

16.5最小二乘法回归与调整的自相关回归相对误差比较216

习题16 217

第17章 时间序列分析219

17.1季节性调整219

17.1.1用ASSIST对话框进行统计分析220

17.1.2结果与分析222

17.2从回归分析中建立回归预测模型226

17.2.1回归分析的程序226

17.2.2回归分析的输出与预测分析227

习题17 227

第18章 金融证券基本统计229

18.1收益率计算229

18.1.1内生收益率计算229

18.1.2债券到期的收益率计算232

18.2清算日处于两个到期日之间的收益率计算233

18.3确定债券的价格234

18.4债券价格与必要收益率的关系235

习题18 238

附录A 习题答案243

附录B 如何快速入门学好SAS和SPSS258

参考文献259