SAS在临床研究中的常用统计方法详解

《统计临床研究与SAS实践指南》（Statistical Clinical Research with SAS, 2010第三版）是一本实用的书籍，专为临床医学研究者提供SAS（Statistical Analysis System）软件在数据分析中的常见统计方法。本书深入探讨了如何利用SAS进行临床试验的数据处理、模型建立和解读，特别关注的是通过实例演示的方式帮助读者掌握各种统计分析技术。 SAS是业界广泛使用的统计分析工具，在生物医学、药理学和临床研究领域具有重要的应用价值。它支持众多的统计模型，包括但不限于回归分析、假设检验、方差分析、生存分析、聚类分析等，这些都对理解研究结果并做出科学决策至关重要。书中不仅涵盖了基本的统计概念，还包含了针对复杂数据结构和高级分析的实用性技巧。 与《R语言统计分布手册》不同，本书更侧重于SAS的实际操作和应用，尽管R语言在统计分析中也占有重要地位，但SAS因其易用性、效率以及与医疗行业标准的契合度受到青睐。作者们，Zaven A. Karian和Edward J. Dudewicz，确保了书中的示例代码不仅符合理论原理，而且在实际项目中能够得到有效的执行。 然而，需要明确的是，尽管书中提供的程序和示例在编写时被认为是准确的，但用户在使用过程中可能遇到性能问题或错误，因为软件的正确性和稳定性不能被绝对保证。因此，用户在使用SAS进行研究时，应意识到可能存在潜在的风险，包括软件的局限性、数据输入错误或计算误差。此外，书中关于MATLAB的提及，表明该书不仅限于SAS，还可能涉及到其他编程语言的比较，但需注意，这并不意味着对MATLAB的推荐或背书，只是作为一种教学工具或参考材料。 《Statistical Clinical Research with SAS》是一本实战导向的教材，对于那些希望提升临床研究统计分析技能，尤其是使用SAS的医疗工作者和研究人员来说，提供了宝贵的参考资料。它强调了在临床研究实践中，理解和运用适当的统计方法，以及如何有效地将SAS融入到研究流程中，以确保科学结论的可靠性和有效性。