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。