本书全面、简要地介绍SAS操作界面、简要介绍SASbase模块、SASstat模块等程序模块，以及SASassist、SASinsight、SASanalyst等鼠标操作模块。用真实数据案例辅助SAS教学。具体包括初识SAS、SAS数据、数据管理、单变量简单汇总和概括、假设检验(介绍简单的程序操作，用实例加以说明)、双/多变量关系分析(介绍简单的程序操作，用实例加以说明)、SAS/ANALYST、SAS/ASSIST。所有实例、典型案例和习题的数据文件，电子教案，以及思考与练习题的参考答案，可登录华信教育资源网免费下载。
众所周知，统计学内容非常丰富，学习和正确使用它难度很大；SAS软件功能非常强大，使用面极宽，SAS语言又十分繁杂，学习和全面掌握其用法并非易事；显然，实际工作者要想在较短的时间内，学会用SAS软件方便快捷且正确地解决各种实验设计、统计表达与描述、常见和多元统计分析、现代回归分析、数据挖掘和基因表达谱分析等问题，几乎是天方夜谭，然而，本书却使其成为现实！
笔者有何灵丹妙计呢？“面向问题”的思维模式和写作手法是解决复杂问题、并使其化繁为简、实用方便的“锦囊妙计”。本书各章针对拟解决的每个具体问题，首先给出“问题、数据和统计分析方法的选择”，接着，用编制好的SAS程序分析给定的资料，并给出程序修改指导、主要输出结果及其解释。为了降低书的出版费用，笔者千方百计对书稿进行精简，使以纸质印刷的篇幅约为原稿的三分之一，而原稿中三分之二的内容以附录的形式放在与本书配套的光盘上。本书正文内容共分8篇47章。第1篇对定量结果进行差异性分析；第2篇对定性结果进行差异性分析；第3篇对定量结果进行预测性分析；第4篇对定性结果进行预测性分析；第5篇多变量间相互与依赖关系分析；第6篇变量或样品间亲疏关系或近似程度分析；第7篇数据挖掘技术与基因表达谱分析简介；第8篇用编程法绘制统计图与实现实验设计。各章末尾均注明参编者详细名单。值得一提的是：本书中的所有计算基于SAS9.2版本，少量SAS过程（特别是涉及SAS/Genetics模块）在SAS9.2以前的环境下不能正常运行。
与本书配套光盘上的内容有：附录1与SAS语言有关的内容简介，包括第48章SAS语句简介、第49章SAS过程简介、第50章SAS函数简介、第51章SAS宏简介、第52章SASODS简介、第53章SASSQL简介、第54章SAS数组简介和第55章SAS/IML简介；附录2四个非编程模块简介，包括第56章SAS/ASSIST模块用法简介、第57章SAS/ANALYST模块用法简介、第58章SAS/INSIGHT模块用法简介和第59章SAS/ADX模块用法简介；附录3数据挖掘技术与基因表达谱分析，包括第60章数据挖掘的概念及常用统计分析技术、第61章基因表达谱的概念及数据分析技术和第62章生物信息学；附录4各章实例和数据；附录5各章SAS程序；附录6各章SAS输出结果；附录7各章计算原理和计算公式；附录8各章参考文献和附录9胡良平统计学专著与配套软件简介。
由于笔者水平有限，书中难免会出现这样或那样的不妥，甚至错误之处，恳请广大读者不吝赐教，以便再版时修正。
西安财经学院统计学院应用统计系主任，中国人民大学应用数理统计学博士，著作有：《统计学》2009 西北工业大学出版社《统计学》2012 国防工业出版社 陕西省优秀教材二等奖《**数字――成功的统计职业生涯规划》2011 西安交通大学出版社《R语言数据操作》译 2009 西安交通大学出版社
第1讲 初识SAS 1
1．1 SAS简介 1
1．1．1 SAS简介 1
1．1．2 SAS系统结构组成 1
1．2 SAS的启动和退出 2
1．2．1 如何启动SAS 2
1．2．2 如何退出SAS 3
1．3 SAS菜单 3
1．3．1 菜单栏 3
1．3．2 工具栏 7
1．3．3 状态栏 8
1．4 SAS窗口 8
1．4．1 资源管理器窗口(Explorer) 9
1．4．2 结果窗口(Results) 9
1．4．3 程序编辑窗口(Editor) 9
1．4．4 增强型编辑器窗口(Enhanced Editor) 9
1．4．5 日志窗口(Log) 9
1．4．6 输出窗口(Output) 9
1．5 运行SAS的两种方法 10
1．6 本讲小结 10
第2讲 SAS数据 11
2．1 SAS数据库和数据集 11
2．1．1 临时数据库和永久数据库 11
2．1．2 临时数据集和永久数据集 12
2．2 创建SAS数据集 12
2．2．1 用菜单法创建数据集 12
2．2．2 用编程法创建数据集 14
2．3 导入外部数据 16
2．3．1 外部数据 16
2．3．2 外部数据的导入 16
2．4 本讲小结 19
第3讲 数据管理Ⅰ 20
3．1 数据整理 20
3．1．1 增加/删除变量 20
3．1．2 设置变量的顺序和标签 25
3．1．3 设置变量值的显示格式和标签 25
3．1．4 对变量值排序 27
3．2 数据子集的生成 28
3．3 数据合并 30
3．4 本讲小结 33
第4讲 数据管理Ⅱ 34
4．1 数据审核 34
4．1．1 数据查错 34
4．1．2 检查逻辑关系 35
4．1．3 数据修正 37
4．2 数据变换 39
4．2．1 数据函数变换 39
4．2．2 数据标准化 43
4．3 本讲小结 44
第5讲 单变量简单汇总和概括 45
5．1 频数分析 45
5．1．1 频数分布表 45
5．1．2 频数分布图示 50
5．2 计算描述统计量 54
5．2．1 集中趋势 54
5．2．2 离散趋势 56
5．2．3 分布形状 57
5．3 本讲小结 59
第6讲 参数估计和假设检验 60
6．1 参数估计 60
6．2 假设检验 61
6．2．1 单样本T检验 61
6．2．2 配对样本T检验 62
6．2．3 独立样本的T检验 64
6．3 本讲小结 65
第7讲 双/多变量关系分析 66
7．1 列联分析 66
7．2 方差分析 68
7．2．1 单因素方差分析 68
7．2．2 双/多因素方差分析 72
7．3 相关与回归分析 74
7．3．1 相关分析 74
7．3．2 回归分析 76
7．4 本讲小结 79
第8讲 SAS/ASSIST 80
8．1 ASSIST界面简介 80
8．1．1 ASSIST模块的启动 80
8．1．2 ASSIST模块的菜单 82
8．2 用ASSIST进行假设检验 85
8．2．1 配对样本T检验 85
8．2．2 独立样本的T检验 86
8．3 用ASSIST进行多变量关系分析 87
8．3．1 方差分析 88
8．3．2 相关分析 90
8．3．3 回归分析 92
8．4 本讲小结 93
第9讲 SAS/ANALYST 94
9．1 ANALYST界面简介 94
9．1．1 ANALYST窗口的启动 94
9．1．2 ANALYST窗口的菜单 95
9．2 用ANALYST进行描述性统计分析 98
9．2．1 通过“汇总统计量”菜单进行描述性统计分析 99
9．2．2 通过“分布”菜单进行描述性统计分析 102
9．3 用ANALYST进行假设检验 104
9．3．1 单样本T检验 104
9．3．2 配对样本T检验 105
9．3．3 独立样本的T检验 106
9．4 用ANALYST进行多变量关系分析 107
9．4．1 列联分析 107
9．4．2 方差分析 109
9．4．3 相关分析 112
9．4．4 回归分析 114
9．6 本讲小结 119
第10讲 SAS/INSIGHT 120
10．1 INSIGHT模块简介 120
10．1．1 INSIGHT窗口的启动 120
10．1．2 INSIGHT窗口的菜单 121
10．2 利用INSIGHT模块实现描述性统计分析 123
10．3 利用INSIGHT模块实现参数估计和假设检验 125
10．3．1 参数估计 125
10．3．2 单样本T检验 126
10．3．3 配对样本T检验 127
10．4 利用INSIGHT模块实现变量间关系分析 128
10．4．1 方差分析 128
10．4．2 相关分析 130
10．4．3 回归分析 131
10．5 本讲小结 136
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