本书共有21章，前3章主要介绍了SAS的基础知识；第四章至第十六章介绍了常用的统计学方法，包括：计量资料的描述性统计的内容、两个样本均数比较的方法、方差分析、两变量的直线相关和回归分析、非线性回归分析、多元线性回归分析、X2检验、二项分布、Poisson分布和负二项分布的知识、非参数统计分析方法、协方差分析、logistic回归分析、生存分析以及多元统计分析方法；第十七、十八章介绍目前逐渐受到重视的多水平模型和结构方程模型分析方法；第十九、二十章介绍了统计设计阶段的随机化分组和样本量估计的方法；第二十一章介绍了缺失数据填补的方法。

本书中的所有内容都是编写者根据多年的基于对SAS软件的使用经验和理解编写而成的，经过了多年的实际应用的检验，因此本书具有非常高的实用性。不仅可以作为高等医学院校本科生、研究生软件课的授课教材，还可以作为SAS爱好者的参考书或工具书使用。

第一章 SAS的概述

 第一节 SAS的特点和运行环境

 第二节 SAS的启动和退出

 第三节 SAS的显示管理系统

 第四节 SAS程序

第二章 数据库与数据集

 第一节 数据库

 第二节 数据集

 第三节 数据集的建立

 第四节 数据集的整理

第三章 SAS的运算符和函数

 第一节 SAS的运算符

 第二节 SAS的常用函数

第四章 计量资料的单变量描述

 第一节 频数表的编制

 第二节 单变量的描述

 第三节 正态性检验

 第四节 几何均数的计算

第五章 两样本均数的比较

 第一节 均数可信区间的估计

 第二节 单样本均数的t检验

 第三节 配对资料两样本均数比较的t检验

 第四节 成组资料两样本均数比较的t检验

 第五节 两样本均数的等效性检验

第六章 多个样本均数比较的方差分析

 第一节 完全随机设计资料的方差分析

 第二节 随机区组设计资料的方差分析

 第三节 拉丁方设计资料的方差分析

 第四节 两阶段交叉设计资料的方差分析

 第五节 析因设计资料的方差分析

 第六节 正交设计资料的方差分析

 第七节 嵌套设计资料的方差分析

 第八节 裂区设计资料的方差分析

 第九节 重复测量资料的方差分析

第七章 两变量直线相关和回归分析

 第一节 直线相关分析

 第二节 直线回归分析

 第三节 秩相关

 第四节 加权直线回归

第八章 非线性回归分析

 第一节 指数曲线回归

 第二节 对数曲线回归

第九章 多变量回归分析

 第一节 多元线性回归

 第二节 筛选变量

第十章 x2检验

 第一节 四格表资料的x2检验

 第二节 R×C表资料的x2检验

第十一章 二项分布、POISSON分布和负二项分布

 第一节 二项分布

 第二节 Poisson分布

 第三节 负二项分布中的参数估计

 第四节 拟合优度检验

第十二章 非参数统计方法

 第一节 配对资料的比较

 第二节 成组资料的比较

 第三节 两组等级资料的比较

 第四节 完全随机设计资料的比较

 第五节 随机区组设计资料的比较

第十三章 协方差分析

 第一节 完全随机设计资料的协方差分析

 第二节 随机区组设计资料的协方差分析

第十四章 logistic回归分析

 第一节 二分类logistic回归

 第二节 多个自变量的二分类logistic回归

 第三节 1：M配对资料的条件二分类logistic回归

 第四节 有序logistic回归

 第五节 多分类logistic回归

第十五章 生存分析

 第一节 生存率的计算

 第二节 生存曲线比较的log-rank检验

 第三节 Cox回归分析

第十六章 多元统计分析

 第一节 判别分析

 第二节 聚类分析

 第三节 主成分分析

 第四节 因子分析

 第五节 典型相关分析

第十七章 多水平统计模型

 第一节 方差成分模型

 第二节 随机系数模型

第十八章 结构方程模型

第十九章 随机化分组

 第一节 完全随机分组

 第二节 区组随机分组

 第三节 分段随机分组

第二十章 样本含量的估计

 第一节 单个样本均数的t检验的样本含量估计

 第二节 两个样本均数的t检验的样本含量估计

 第三节 多个样本均数的比较的样本含量估计

 第四节 单个样本率的比较的样本含量估计

 第五节 两个独立样本率的比较的样本含量估计

 第六节 直线相关分析的样本含量估计

第二十一章 缺失数据的多重填补