【摘 要】
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传统的统计分析方法在进行差异性分析、线性与广义线性回归分析时,基本上都是基于样本来自无限总体、完全随机抽样的基础上估计抽样误差。而调查数据往往来自于分层、整群、
【机 构】
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天津医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室,世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,军事医学科学院生物医学统计学咨询中心
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传统的统计分析方法在进行差异性分析、线性与广义线性回归分析时,基本上都是基于样本来自无限总体、完全随机抽样的基础上估计抽样误差。而调查数据往往来自于分层、整群、多阶段或不等概率等复杂随机抽样方法,此时若采用前述提及的经典统计分析方法,则不能准确估计抽样误差。本文通过具体实例,介绍如何应用SAS软件中的SURVEYMEANS过程,更好地实现对通过各种抽样方法获得的数据进行统计描述和简单的统计分析,以便达到准确估计抽样误差、对总体参数描述和估计的目的。
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