护理研究统计方法

202XLOGO护理研究统计方法演讲人2025-12-04《护理研究统计方法》摘要本文旨在系统阐述护理研究中常用的统计方法及其应用。通过分章节详细解析描述性统计、推论性统计、实验性研究设计中的统计方法、相关与回归分析、生存分析以及统计软件的应用等内容，为护理研究人员提供全面而实用的统计方法指导。文章结构清晰，内容详实，结合实际案例进行讲解，旨在帮助读者深入理解并掌握护理研究中的统计方法。引言护理研究作为医学研究的重要组成部分，其科学性和严谨性直接影响护理实践的质量和效果。统计方法在护理研究中扮演着至关重要的角色，它不仅能够帮助我们描述研究数据的基本特征，还能通过科学推断揭示变量之间的关系，为护理决策提供可靠依据。本文将从多个维度系统探讨护理研究中常用的统计方法，旨在为护理研究人员提供理论指导和实践参考。01统计方法在护理研究中的重要性统计方法在护理研究中的重要性统计方法为护理研究提供了科学的数据分析工具，使得研究结论更加客观和可靠。在护理实践中，统计方法能够帮助我们评估干预措施的效果，识别高危人群，预测疾病进展，从而制定更加精准的护理方案。02本文的研究目的和意义本文的研究目的和意义本文旨在系统梳理护理研究中常用的统计方法，通过理论与实践相结合的方式，帮助读者深入理解统计方法的基本原理和应用技巧。这对于提高护理研究的科学水平，推动护理学科发展具有重要意义。03本文的结构安排本文的结构安排本文将按照描述性统计、推论性统计、实验性研究设计中的统计方法、相关与回归分析、生存分析以及统计软件应用等顺序展开论述，最后进行总结和展望。描述性统计方法描述性统计是护理研究中最基础也是最重要的统计方法之一，它主要用于描述研究样本的基本特征和分布情况。在护理研究中，描述性统计能够帮助我们了解研究对象的基本情况，为后续的统计分析提供基础。描述性统计方法1频数分布分析频数分布分析是描述性统计中最基本的方法之一，它通过统计不同类别或数值的出现次数，来描述数据的分布情况。在护理研究中，频数分布分析常用于描述患者的基本特征，如年龄、性别、疾病类型等。描述性统计方法1.1频数分布表的制作频数分布表是频数分布分析的基础工具，它通过表格形式展示不同类别或数值的出现次数。制作频数分布表的基本步骤包括：确定分类变量或数值变量的范围、统计每个类别或数值的出现次数、计算频率和百分比等。描述性统计方法1.2频数分布图的绘制频数分布图是频数分布分析的另一种重要工具，它通过图形形式展示数据的分布情况。常见的频数分布图包括直方图、条形图和饼图等。在护理研究中，直方图常用于展示连续变量的分布情况，条形图和饼图则常用于展示分类变量的分布情况。描述性统计方法2集中趋势度量集中趋势度量是描述性统计中用来描述数据集中趋势的重要指标，常见的集中趋势度量包括均值、中位数和众数等。描述性统计方法2.1均值均值是描述数据集中趋势最常用的指标之一，它通过将所有数据加总后除以数据个数来计算。在护理研究中，均值常用于描述连续变量的集中趋势，如患者的体温、血压等。描述性统计方法2.2中位数中位数是描述数据集中趋势的另一种重要指标，它是指将数据从小到大排序后处于中间位置的数值。中位数在数据存在异常值时比均值更稳定，因此在护理研究中也有广泛应用。描述性统计方法2.3众数众数是描述数据集中趋势的另一种指标，它是指数据中出现次数最多的数值。众数在护理研究中常用于描述分类变量的集中趋势，如患者最常出现的症状等。描述性统计方法3离散趋势度量离散趋势度量是描述性统计中用来描述数据离散程度的重要指标，常见的离散趋势度量包括方差、标准差和极差等。描述性统计方法3.1方差方差是描述数据离散程度的重要指标，它通过计算每个数据与均值的差的平方和的平均值来得到。方差在护理研究中常用于描述连续变量的离散程度，如患者体温的波动情况。描述性统计方法3.2标准差标准差是描述数据离散程度的另一种重要指标，它是方差的平方根。标准差在护理研究中与方差具有相似的应用，但由于其单位与原始数据相同，因此更易于理解和解释。描述性统计方法3.3极差极差是描述数据离散程度的另一种指标，它是数据中的最大值与最小值之差。极差在护理研究中常用于快速了解数据的离散程度，但由于其对异常值敏感，因此在实际应用中需谨慎使用。描述性统计方法4相对位置度量相对位置度量是描述性统计中用来描述数据在整体中的位置的重要指标，常见的相对位置度量包括百分位数和四分位数等。描述性统计方法4.1百分位数百分位数是描述数据在整体中的位置的重要指标，它将数据从小到大排序后，将数据分成100份，每个百分位数代表数据中有该百分比的数据小于该数值。在护理研究中，百分位数常用于描述特定变量的分布情况，如患者的住院时间等。描述性统计方法4.2四分位数四分位数是百分位数的一种特殊情况，它将数据从小到大排序后，将数据分成四份，每个四分位数代表数据中有该百分比的数据小于该数值。在护理研究中，四分位数常用于描述数据的分布情况，如患者的年龄分布等。描述性统计方法5描述性统计的应用案例在护理研究中，描述性统计方法有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。描述性统计方法5.1患者基本特征描述通过频数分布分析、集中趋势度和离散趋势度量等方法，可以描述患者的基本特征，如年龄、性别、疾病类型等。这些信息对于了解研究对象的基本情况非常重要，可以为后续的统计分析提供基础。描述性统计方法5.2护理干预效果描述通过描述性统计方法，可以描述护理干预的效果，如患者的症状改善情况、生命体征变化等。这些信息对于评估护理干预的效果非常重要，可以为后续的统计分析提供基础。描述性统计方法5.3护理质量指标描述通过描述性统计方法，可以描述护理质量指标，如患者满意度、护理并发症发生率等。这些信息对于评估护理质量非常重要，可以为后续的统计分析提供基础。推论性统计方法推论性统计是护理研究中另一种重要的统计方法，它通过样本数据推断总体特征，为护理决策提供科学依据。推论性统计方法主要包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。推论性统计方法1假设检验假设检验是推论性统计中最基本的方法之一，它通过比较样本数据与假设值之间的关系，来判断假设是否成立。在护理研究中，假设检验常用于评估护理干预的效果，如比较干预组和对照组的患者症状改善情况。推论性统计方法1.1假设检验的基本原理假设检验的基本原理是通过样本数据推断总体特征，它包括原假设和备择假设两个部分。原假设是指研究者想要推翻的假设，备择假设是指研究者想要证明的假设。假设检验通过计算P值来判断原假设是否成立，如果P值小于显著性水平，则拒绝原假设，否则不能拒绝原假设。推论性统计方法1.2假设检验的类型假设检验根据检验参数的不同，可以分为参数检验和非参数检验。参数检验是对总体参数进行检验，如均值检验、方差检验等；非参数检验是对总体分布进行检验，如符号检验、秩和检验等。在护理研究中，参数检验和非参数检验都有广泛应用。推论性统计方法1.3假设检验的应用案例在护理研究中，假设检验有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。推论性统计方法1.3.1护理干预效果评估通过假设检验，可以评估护理干预的效果，如比较干预组和对照组的患者症状改善情况。如果干预组的症状改善情况显著优于对照组，则可以认为该护理干预具有显著效果。推论性统计方法1.3.2护理质量指标评估通过假设检验，可以评估护理质量指标，如比较不同护理方案的患者满意度。如果某种护理方案的患者满意度显著高于其他方案，则可以认为该护理方案具有更好的护理质量。推论性统计方法2置信区间估计置信区间估计是推论性统计中另一种重要的方法，它通过样本数据估计总体参数的置信区间，为护理决策提供范围估计。在护理研究中，置信区间估计常用于估计护理干预的效果，如估计某种护理干预对患者生命体征的影响范围。推论性统计方法2.1置信区间估计的基本原理置信区间估计的基本原理是通过样本数据估计总体参数的置信区间，它包括置信水平和置信区间两个部分。置信水平是指估计正确的概率，置信区间是指估计的区间范围。置信区间估计通过计算置信区间来判断总体参数的范围，如果置信区间较小，则估计较为准确，否则估计较为不准确。推论性统计方法2.2置信区间估计的类型置信区间估计根据估计参数的不同，可以分为均值置信区间估计、方差置信区间估计等。在护理研究中，均值置信区间估计和方差置信区间估计都有广泛应用。推论性统计方法2.3置信区间估计的应用案例在护理研究中，置信区间估计有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。推论性统计方法2.3.1护理干预效果估计通过置信区间估计，可以估计护理干预的效果，如估计某种护理干预对患者生命体征的影响范围。如果置信区间较小，则可以认为该护理干预的效果较为稳定，否则效果较为不稳定。推论性统计方法2.3.2护理质量指标估计通过置信区间估计，可以估计护理质量指标，如估计某种护理方案的患者满意度范围。如果置信区间较小，则可以认为该护理方案的患者满意度较为稳定，否则满意度较为不稳定。推论性统计方法3回归分析回归分析是推论性统计中另一种重要的方法，它通过分析变量之间的关系，来预测和解释数据。在护理研究中，回归分析常用于分析护理干预的效果，如分析某种护理干预对患者生命体征的影响。推论性统计方法3.1回归分析的基本原理回归分析的基本原理是通过分析变量之间的关系，来预测和解释数据。回归分析通过建立回归模型，来描述变量之间的关系，并通过回归系数来解释变量之间的关系。推论性统计方法3.2回归分析的类型回归分析根据回归模型的不同，可以分为线性回归分析、非线性回归分析等。在护理研究中，线性回归分析和非线性回归分析都有广泛应用。推论性统计方法3.3回归分析的应用案例在护理研究中，回归分析有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。推论性统计方法3.3.1护理干预效果分析通过回归分析，可以分析护理干预的效果，如分析某种护理干预对患者生命体征的影响。如果回归系数显著，则可以认为该护理干预对患者生命体征有显著影响，否则影响不显著。推论性统计方法3.3.2护理质量指标分析通过回归分析，可以分析护理质量指标，如分析某种护理方案的患者满意度。如果回归系数显著，则可以认为该护理方案对患者满意度有显著影响，否则影响不显著。实验性研究设计中的统计方法实验性研究设计是护理研究中的一种重要研究方法，它通过控制变量和设置对照组，来评估护理干预的效果。在实验性研究设计中，常用的统计方法包括配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析和协方差分析等。实验性研究设计中的统计方法1配对样本t检验配对样本t检验是实验性研究设计中的一种重要统计方法，它用于比较同一组对象在两种不同条件下的差异。在护理研究中，配对样本t检验常用于比较某种护理干预前后患者的生命体征变化。实验性研究设计中的统计方法1.1配对样本t检验的基本原理配对样本t检验的基本原理是通过比较同一组对象在两种不同条件下的差异，来判断护理干预的效果。配对样本t检验通过计算t值和P值来判断差异是否显著，如果P值小于显著性水平，则差异显著，否则差异不显著。实验性研究设计中的统计方法1.2配对样本t检验的应用案例在护理研究中，配对样本t检验有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。实验性研究设计中的统计方法1.2.1护理干预效果评估通过配对样本t检验，可以评估某种护理干预对患者生命体征的影响。如果干预后的生命体征显著优于干预前，则可以认为该护理干预具有显著效果。实验性研究设计中的统计方法1.2.2护理质量指标评估通过配对样本t检验，可以评估某种护理方案对患者满意度的影响。如果干预后的满意度显著优于干预前，则可以认为该护理方案具有更好的护理质量。实验性研究设计中的统计方法2独立样本t检验独立样本t检验是实验性研究设计中的一种重要统计方法，它用于比较两组不同对象之间的差异。在护理研究中，独立样本t检验常用于比较干预组和对照组的患者生命体征变化。实验性研究设计中的统计方法2.1独立样本t检验的基本原理独立样本t检验的基本原理是通过比较两组不同对象之间的差异，来判断护理干预的效果。独立样本t检验通过计算t值和P值来判断差异是否显著，如果P值小于显著性水平，则差异显著，否则差异不显著。实验性研究设计中的统计方法2.2独立样本t检验的应用案例在护理研究中，独立样本t检验有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。实验性研究设计中的统计方法2.2.1护理干预效果评估通过独立样本t检验，可以评估某种护理干预对干预组和对照组患者生命体征的影响。如果干预组的生命体征显著优于对照组，则可以认为该护理干预具有显著效果。实验性研究设计中的统计方法2.2.2护理质量指标评估通过独立样本t检验，可以评估某种护理方案对干预组和对照组患者满意度的影响。如果干预组的满意度显著优于对照组，则可以认为该护理方案具有更好的护理质量。实验性研究设计中的统计方法3方差分析方差分析是实验性研究设计中的一种重要统计方法，它用于比较多组不同对象之间的差异。在护理研究中，方差分析常用于比较多组不同护理干预的效果。实验性研究设计中的统计方法3.1方差分析的基本原理方差分析的基本原理是通过比较多组不同对象之间的差异，来判断护理干预的效果。方差分析通过计算F值和P值来判断差异是否显著，如果P值小于显著性水平，则差异显著，否则差异不显著。实验性研究设计中的统计方法3.2方差分析的应用案例在护理研究中，方差分析有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。实验性研究设计中的统计方法3.2.1护理干预效果评估通过方差分析，可以评估多组不同护理干预对患者生命体征的影响。如果某一组的生命体征显著优于其他组，则可以认为该护理干预具有显著效果。实验性研究设计中的统计方法3.2.2护理质量指标评估通过方差分析，可以评估多组不同护理方案对患者满意度的影响。如果某一组的满意度显著优于其他组，则可以认为该护理方案具有更好的护理质量。实验性研究设计中的统计方法4协方差分析协方差分析是实验性研究设计中的一种重要统计方法，它用于比较多组不同对象之间的差异，同时控制其他变量的影响。在护理研究中，协方差分析常用于比较多组不同护理干预的效果，同时控制其他变量的影响。实验性研究设计中的统计方法4.1协方差分析的基本原理协方差分析的基本原理是通过比较多组不同对象之间的差异，同时控制其他变量的影响，来判断护理干预的效果。协方差分析通过计算F值和P值来判断差异是否显著，如果P值小于显著性水平，则差异显著，否则差异不显著。实验性研究设计中的统计方法4.2协方差分析的应用案例在护理研究中，协方差分析有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。实验性研究设计中的统计方法4.2.1护理干预效果评估通过协方差分析，可以评估多组不同护理干预对患者生命体征的影响，同时控制其他变量的影响。如果某一组的生命体征显著优于其他组，则可以认为该护理干预具有显著效果。实验性研究设计中的统计方法4.2.2护理质量指标评估通过协方差分析，可以评估多组不同护理方案对患者满意度的影响，同时控制其他变量的影响。如果某一组的满意度显著优于其他组，则可以认为该护理方案具有更好的护理质量。相关与回归分析相关与回归分析是护理研究中另一种重要的统计方法，它通过分析变量之间的关系，来预测和解释数据。在护理研究中，相关与回归分析常用于分析护理干预的效果，如分析某种护理干预对患者生命体征的影响。相关与回归分析1相关分析相关分析是护理研究中的一种重要统计方法，它用于分析两个变量之间的线性关系。在护理研究中，相关分析常用于分析某种护理干预对患者生命体征的影响。相关与回归分析1.1相关系数相关系数是相关分析中最常用的指标，它通过计算两个变量的相关系数来描述两个变量之间的线性关系。相关系数的取值范围在-1到1之间，-1表示完全负相关，0表示不相关，1表示完全正相关。相关与回归分析1.2相关系数的应用案例在护理研究中，相关分析有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。相关与回归分析1.2.1护理干预效果分析通过相关分析，可以分析某种护理干预对患者生命体征的影响。如果相关系数显著，则可以认为该护理干预对患者生命体征有显著影响，否则影响不显著。相关与回归分析1.2.2护理质量指标分析通过相关分析，可以分析某种护理方案对患者满意度的影响。如果相关系数显著，则可以认为该护理方案对患者满意度有显著影响，否则影响不显著。相关与回归分析2回归分析回归分析是护理研究中另一种重要的统计方法，它通过分析变量之间的关系，来预测和解释数据。在护理研究中，回归分析常用于分析护理干预的效果，如分析某种护理干预对患者生命体征的影响。相关与回归分析2.1线性回归分析线性回归分析是回归分析中最常用的方法，它通过建立线性回归模型，来描述两个变量之间的线性关系。线性回归模型通过回归系数来解释变量之间的关系。相关与回归分析2.2线性回归分析的应用案例在护理研究中，线性回归分析有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。相关与回归分析2.2.1护理干预效果分析通过线性回归分析，可以分析某种护理干预对患者生命体征的影响。如果回归系数显著，则可以认为该护理干预对患者生命体征有显著影响，否则影响不显著。相关与回归分析2.2.2护理质量指标分析通过线性回归分析，可以分析某种护理方案对患者满意度的影响。如果回归系数显著，则可以认为该护理方案对患者满意度有显著影响，否则影响不显著。相关与回归分析3逻辑回归分析逻辑回归分析是回归分析中的一种特殊方法，它用于分析分类变量之间的关系。在护理研究中，逻辑回归分析常用于分析某种护理干预对患者疾病发生的影响。相关与回归分析3.1逻辑回归分析的基本原理逻辑回归分析的基本原理是通过分析分类变量之间的关系，来预测和解释数据。逻辑回归分析通过建立逻辑回归模型，来描述分类变量之间的关系，并通过回归系数来解释变量之间的关系。相关与回归分析3.2逻辑回归分析的应用案例在护理研究中，逻辑回归分析有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。相关与回归分析3.2.1护理干预效果分析通过逻辑回归分析，可以分析某种护理干预对患者疾病发生的影响。如果回归系数显著，则可以认为该护理干预对患者疾病发生有显著影响，否则影响不显著。相关与回归分析3.2.2护理质量指标分析通过逻辑回归分析，可以分析某种护理方案对患者疾病发生的影响。如果回归系数显著，则可以认为该护理方案对患者疾病发生有显著影响，否则影响不显著。生存分析生存分析是护理研究中的一种重要统计方法，它用于分析事件发生的时间，如患者的生存时间、疾病进展时间等。在护理研究中，生存分析常用于分析某种护理干预对患者生存时间的影响。生存分析1生存函数生存函数是生存分析中最常用的指标，它通过计算事件发生的时间来描述事件的生存情况。生存函数的取值范围在0到1之间，0表示事件发生，1表示事件未发生。生存分析1.1生存函数的计算生存函数的计算通过生存时间的分布来得到，常见的生存函数包括指数生存函数、Weibull生存函数等。在护理研究中，生存函数常用于描述患者的生存时间分布。生存分析1.2生存函数的应用案例在护理研究中，生存函数有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。生存分析1.2.1护理干预效果分析通过生存函数，可以分析某种护理干预对患者生存时间的影响。如果生存函数显著，则可以认为该护理干预对患者生存时间有显著影响，否则影响不显著。生存分析1.2.2护理质量指标分析通过生存函数，可以分析某种护理方案对患者生存时间的影响。如果生存函数显著，则可以认为该护理方案对患者生存时间有显著影响，否则影响不显著。生存分析2Kaplan-Meier生存分析Kaplan-Meier生存分析是生存分析中的一种重要方法，它通过比较不同组的生存函数，来分析护理干预的效果。在护理研究中，Kaplan-Meier生存分析常用于比较干预组和对照组的生存时间。生存分析2.1Kaplan-Meier生存分析的基本原理Kaplan-Meier生存分析的基本原理是通过比较不同组的生存函数，来分析护理干预的效果。Kaplan-Meier生存分析通过计算生存概率和生存时间，来判断差异是否显著，如果P值小于显著性水平，则差异显著，否则差异不显著。生存分析2.2Kaplan-Meier生存分析的应用案例在护理研究中，Kaplan-Meier生存分析有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。生存分析2.2.1护理干预效果评估通过Kaplan-Meier生存分析，可以评估某种护理干预对干预组和对照组的生存时间的影响。如果干预组的生存时间显著优于对照组，则可以认为该护理干预具有显著效果。生存分析2.2.2护理质量指标评估通过Kaplan-Meier生存分析，可以评估某种护理方案对干预组和对照组的生存时间的影响。如果干预组的生存时间显著优于对照组，则可以认为该护理方案具有更好的护理质量。生存分析3Cox比例风险回归模型Cox比例风险回归模型是生存分析中的一种重要方法，它通过分析多个变量对生存时间的影响，来预测和解释数据。在护理研究中，Cox比例风险回归模型常用于分析多个变量对生存时间的影响。生存分析3.1Cox比例风险回归模型的基本原理Cox比例风险回归模型的基本原理是通过分析多个变量对生存时间的影响，来预测和解释数据。Cox比例风险回归模型通过计算风险比和P值，来判断差异是否显著，如果P值小于显著性水平，则差异显著，否则差异不显著。生存分析3.2Cox比例风险回归模型的应用案例在护理研究中，Cox比例风险回归模型有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。生存分析3.2.1护理干预效果分析通过Cox比例风险回归模型，可以分析多个变量对某种护理干预的生存时间的影响。如果风险比显著，则可以认为该护理干预对患者生存时间有显著影响，否则影响不显著。生存分析3.2.2护理质量指标分析通过Cox比例风险回归模型，可以分析多个变量对某种护理方案的生存时间的影响。如果风险比显著，则可以认为该护理方案对患者生存时间有显著影响，否则影响不显著。统计软件的应用统计软件是护理研究中不可或缺的工具，它能够帮助我们进行数据处理、统计分析、结果展示等工作。在护理研究中，常用的统计软件包括SPSS、R、SAS等。统计软件的应用1SPSSSPSS是护理研究中最常用的统计软件之一，它功能强大，操作简单，能够满足大多数统计分析需求。统计软件的应用1.1SPSS的基本操作SPSS的基本操作包括数据录入、数据清洗、统计分析、结果展示等。在护理研究中，SPSS常用于描述性统计、推论性统计、实验性研究设计中的统计分析等。统计软件的应用1.2SPSS的应用案例在护理研究中，SPSS有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。统计软件的应用1.2.1描述性统计分析通过SPSS，可以进行描述性统计分析，如频数分布分析、集中趋势度量、离散趋势度量等。这些分析结果可以帮助我们了解研究对象的基本特征。统计软件的应用1.2.2推论性统计分析通过SPSS，可以进行推论性统计分析，如假设检验、置信区间估计、回归分析等。这些分析结果可以帮助我们评估护理干预的效果。统计软件的应用1.2.3实验性研究设计中的统计分析通过SPSS，可以进行实验性研究设计中的统计分析，如配对样本t检验、独立样本t检验、方差分析、协方差分析等。这些分析结果可以帮助我们评估护理干预的效果。统计软件的应用2RR是护理研究中另一种常用的统计软件，它功能强大，自由度高，能够满足大多数统计分析需求。统计软件的应用2.1R的基本操作R的基本操作包括数据导入、数据处理、统计分析、结果展示等。在护理研究中，R常用于描述性统计、推论性统计、生存分析等。统计软件的应用2.2R的应用案例在护理研究中，R有着广泛的应用，以下是一些具体的应用案例。统计软件的应用2.2.1描述性统计分析通过R，可以进行描述性统计分析，如频数分布分析、集中趋势度量、离散趋势度量等。这些分析结果可以帮助我们了解研究对象的基本特征。统计软件的应用2.2.2推论性统计分析通过R，可以进行推论性统计分析，如假设检验、置信区间估计、回归分析等。这些分析结果可以帮助我们评估护理干预的效果。统计软件的应用2.2.3生存分析通过R，可以进行生存分析，如生存函数计算、Kaplan-Meier生存分析、Cox比例风险回归模型等。这些分析结果可以帮助我们分析护理干预对患者生存时间的影响。统计软件的应用3SASSAS是护理研究中另一种常用的统计软件，它功能强大，适用于大型数据集的统计分析。统计软件的应用3.1SAS的基本操作SAS的基本操作包括数据导入、数据处理、统计分析、结果展示等。在护理研究中，SAS常用于描述性统计、推论性统计、实验性研究设计中的统计分析等。统计软件的应用3.2SAS的应用案例