前言

随着计算机与信息技术的发展，互联网、大数据、人工智能等现代信息技术不断实现突破，逐渐渗透到人类生产生活的各个领域，以前所未有的方式将人们带入一场剧烈的信息变革之中。随着社会信息化程度的日益加深，医疗行业数据系统的信息容量也在不断扩大，高效地挖掘和利用这些宝贵的医学信息资源，为疾病的预防、诊断和治疗提供科学的决策依据，促进医学研究的进一步发展，具有非常重要的意义。与此同时，数据数量与日俱增，数据质量参差不齐，这使得医疗工作者和科研人员的工作难度不断加大，对专业技术水平、数据分析方法和团队科研协作都提出了更高的要求。

面对日渐复杂的大数据，科学工作者很难用单一的统计软件高效、完美地完成从数据挖掘、数据清洗、统计分析到结果呈现的全部工作，因此需要熟悉和掌握多种统计工具，各取所长、整合使用。例如，SAS作为一个成熟度高、稳定性强的商业化系统，有强大的大数据管理及清洗的功能，在公司和企业中的应用非常广泛，但是它在对大数据(如健康注册系统)进行某些统计分析时，运行速度较慢。相对而言，Stata、R语言和Python却可以非常快速地完成同样的运算程序。此外，Stata是对初学者非常友好的软件，命令简单，运行速度快，是非常出色的统计软件；R语言有极其灵活和强大的绘图能力，可以更好地表现数据结果，大大提升数据分析的效率；Python以语言简单、分析高效而著称，尤其在机器学习、文本处理等领域表现突出。因此，如果能掌握几种统计软件的使用方法，并且能够根据具体研究目的自由切换不同的统计软件，则可以达到事半功倍的效果。

此外，大规模的项目通常需要跨单位、跨学科合作，科研团队的国际化、多元化的趋势越来越明显。每个研究人员的背景不同，擅长的领域或使用的统计软件也大相径庭。为了更好地进行学术交流，促进彼此之间的合作，完成复杂的研究项目，熟悉和掌握多种统计软件的基本操作就显得非常重要。但是，学习任何一门技术都需要投入大量的时间和精力，若想同时掌握多种统计软件的使用方法，需要付出更多的时间和努力。幸运的是，SAS、R语言、Stata和Python等软件的数学和统计学基础是相通的，主要区别在于它们采用不同的语言环境和编程方法。如果读者已经掌握其中任何一个软件的操作和使用方法，再去学习其他3种软件，则会触类旁通，大大提高学习效率。但是，目前还没有相关的书籍介绍如何将SAS、R语言、Stata和Python这4种常用的统计软件整合起来，用于大数据的管理和分析。

目前，市面上单独介绍SAS、R语言、Stata和Python等统计软件的书籍大多面面俱到地讲解每个命令、每个选项、每个模块，针对一种统计方法提供尽可能多的解决方案。的确，这样可以帮助读者全面、具体地了解各个软件，但同时也可能使读者花费很多时间学习了大量不实用的知识。此外，大多数介绍统计软件的书籍往往止步于如何进行统计分析，而常常忽略了如何高效、准确地提取主要结果，如何生成可直接用于报告、交流或达到SCI发表要求的表格等方面。

因此，本书立足于大数据研究的现状，首先介绍必须掌握的数学和统计学基础知识；其次，根据真实的电子病历及健康注册系统的数据特征，模拟出与其复杂程度和处理难度相当的模拟数据库；最后，针对同一研究问题，在SAS、R语言、Stata和Python中进行同步处理，详细讲解如何在这4个统计软件中实现从数据导入、数据清洗、统计分析、结果整理输出(表格或图)到结果解释的全部过程，从而可完成软件的对比学习，达到事半功倍的效果。以上3点也是本书的特色所在。

本书着眼于真实的医学领域的数据处理问题，主要介绍在4个软件中最常用、最高效的命令及编程方法，使数据工作者能够在短时间内掌握每个软件的精髓，并且能够学以致用，切实应用到自己的研究项目中，解决相关问题。但本书不会过多地涉及诸如模型的比较和选择等问题，因为这类问题通常是由研究课题或项目决定的，不存在“放之四海而皆准”的准则。对这类问题感兴趣的读者，请查阅相关书籍或文章。

本书可分为3部分: 第1部分包括第1、2章，介绍数学基础知识和统计学基础知识；第2部分包括第3～7章，在概要介绍统计软件基础知识之后，分别介绍SAS、R语言、Stata和Python的基础编程知识；第3部分包括第8～12章，在概要说明本书软件实践的几个重要问题之后，分别介绍SAS、R语言、Stata和Python的实践内容。读者可根据自己的兴趣和时间自行选择相应的章节学习。建议读者在阅读某软件的基础编程知识和实践操作前，先阅读第3章和第8章，从而了解本书的布局。

本书主要面向在校本科生、研究生,以及要掌握SAS、R语言、Stata和Python的数据工作者,熟悉4种软件的任意一种且想要在短时间内掌握其他软件的读者,尤其适合医科学生、临床医生或药企人员等医疗相关人员学习使用。

笔者自2014年萌生编写本书的想法，2017年动笔，2019年组建编写团队，到2020年春完成初稿，其间曾多次产生放弃的念头，幸好坚持了下来。笔者一直坚信“二八定律”，即学习并掌握一个软件的20%的基础知识，将能使用户理解80%的软件功能，从而能顺利完成80%的工作任务。尽管本书介绍的诸多方法看起来很容易理解和掌握，但要想真正用好这些软件，仍需读者仔细钻研、刻苦练习。不过这些努力是值得付出的，假以时日，所有努力都会带来丰厚的回报。

感谢Fang Fang教授、Yudi Pawitan教授给予笔者的大力支持；感谢邓文江同学在R语言部分的付出；感谢编写团队成员在整个过程中的坚持和付出，从而使本书得以完成；最后，感谢清华大学出版社编辑给予本书的帮助和指导，从而使本书得以顺利出版。书中难免存在疏漏和不足之处，恳请读者不吝赐教，笔者将感激不尽。

孙江伟

2021年4月