SPSSS 12.0 for Windows 在农业试验统计中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:东北大学

作者:刘小虎 编

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2007-10

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787811024067

丛书系列:

图书标签:

• SPSS
• 农业统计
• 试验设计
• 数据分析
• 统计学
• Windows
• SPSS 12
• 0
• 农业试验
• 统计方法
• 应用统计

农业试验统计与数据分析：SPSS在实践中的应用 本书聚焦于农业科研人员和数据分析师在处理复杂农业试验数据时所需的统计学原理和实战技能。本书旨在提供一个系统化的学习路径，帮助读者掌握如何利用统计软件对农业试验结果进行科学、严谨的分析和解释，从而为农业决策提供坚实的数据支持。 核心内容聚焦： 本书内容紧密围绕农业试验设计与统计分析的最新方法论展开，涵盖了从试验规划到结果报告的全过程。内容严格遵循农业科学研究的规范，旨在提升读者的数据素养和分析能力，而不涉及特定的软件版本操作指南。 第一部分：农业试验设计的理论基础与构建 本部分深入探讨农业试验设计的核心原则，为后续的数据分析奠定坚实的理论基础。 第一章：农业试验设计的必要性与基本原则 详细阐述农业科学研究中采用科学试验设计的重要性，强调控制变异、提高试验效率和确保结果可靠性的关键作用。讨论农业试验的三个基本要素：重复、随机化和就近原则，并分析如何在复杂的田间地头环境中有效地实施这些原则。深入解析试验误差的来源及其对结果可靠性的影响。 第二章：完全随机化设计（CRD）的原理与适用条件 系统介绍CRD作为最基础的试验设计模型。重点阐述其应用场景——处理间差异相对一致，或试验材料同质性高的情况。详细分析CRD模型的假设条件、自由度的分配，以及在何种情况下（如种子室内培养、小型盆栽试验）CRD是最佳选择。讨论该设计在方差分析（ANOVA）中的数学模型构建。 第三章：随机化不完全区组设计（RCBD）的深入应用 全面解析RCBD的设计思想，即通过划分区组来有效控制环境异质性（如土壤肥力梯度、光照差异）。详细讲解区组划分的原则、区组内和区组间的变异分解。本书提供了大量案例分析，说明如何根据试验地块的实际情况，科学确定区组的大小和数量，以最大化地减少区组间的残余误差。讨论RCBD的统计模型，特别是区组效应的处理方式。 第四章：拉丁方设计（LSD）与交叉设计 系统介绍LSD在需要同时控制两个主要环境梯度（如行列方向）时的应用。深入探讨LSD的优点和局限性，特别是当处理因素数量较多时，LSD设计可能带来的统计功效下降问题。同时，阐述交叉设计（Crossover Designs）在序贯试验（如饲料转化试验、药剂残留试验）中的应用，重点分析“残效效应”的识别与消除方法。 第五章：因子试验设计与多因素交互作用分析 本章是农业试验设计的核心难点之一。详细介绍双因子、三因子及多因子正交设计（Factorial Designs）的构建。重点在于理解和解释交互作用（Interaction Effects）的概念。通过矩阵构建和效应分解，指导读者如何判断处理A和处理B是独立作用还是协同或拮抗作用，这是指导农业技术集成应用的关键。 第二部分：农业试验数据的统计推断与分析方法 本部分侧重于如何利用收集到的数据进行精确的统计推断，以验证试验假设。 第六章：描述性统计与数据可视化 强调在进行正式推断前，必须对数据进行充分的描述和初步探索。涵盖均值、标准差、变异系数的计算及其在农业数据解读中的实际意义。详细介绍如何利用直方图、箱线图、散点图等工具识别数据的分布形态、离群值和潜在的非线性关系，为选择合适的统计模型提供依据。 第七章：方差分析（ANOVA）的原理与多重比较 深度剖析单因素、双因素及多因素方差分析的数学基础。详细解释F检验的原理解释和统计功效的评估。本章的重点在于多重比较程序的选择与应用。系统对比Tukey's HSD, Duncan's MRT, Fisher's LSD, Dunnett's T3等方法的适用条件、检验功效和对I类错误的控制能力，指导研究人员根据试验目的选择最合适的比较方法。 第八章：回归分析在趋势预测与剂量反应中的应用 讲解回归分析如何超越均值比较，揭示变量间的数量关系。重点介绍简单线性回归和多元线性回归在预测作物产量、肥料需求量等方面的应用。深入探讨非线性回归模型，如米氏方程（Michaelis-Menten）在农药药效、饲料报酬等剂量反应研究中的拟合与参数估计，并指导如何评估模型的拟合优度。 第九章：方差分析模型的扩展：混合效应模型与重复测量分析 针对现代农业研究中常见的重复测量（如同一地块长期监测、同一植株多次取样）和具有随机效应（如试验点、种质群落）的复杂数据结构，本章引入混合效应模型（Mixed Models）。详细阐述如何正确划分固定效应和随机效应，以及如何利用这些模型处理不平衡数据和相关性结构，以获得更稳健的结论。 第十章：非参数统计方法在农业数据分析中的地位 认识到并非所有农业数据都满足正态性或方差齐性的假设。本章系统介绍当数据严重偏态或等级数据占主导地位时的替代方案。详细讲解Kruskal-Wallis H检验、Friedman检验等非参数方法的适用场景、计算步骤及其结果的解释，确保在数据不理想时也能进行有效的统计推断。 第三部分：高级专题与数据质量控制 本部分关注确保分析结果可靠性的关键技术和现代统计实践。 第十一章：试验数据的诊断、转换与异常值处理 强调数据质量是统计分析的生命线。详细介绍如何使用正态性检验（如Shapiro-Wilk检验）和方差齐性检验（如Levene检验）来诊断模型的适用性。提供切实可行的数据转换技术（如平方根转换、对数转换）及其选择标准。对于明显的异常值（Outliers），提供严格的识别（如Cook's Distance）和处理流程，以避免错误结论。 第十二章：处理效应的对比（Contrast Analysis）与多项式分析 超越简单的ANOVA均值差异检验，本章教授如何构造特定的“对比”（Contrasts）来检验研究者预设的、更具生物学意义的假设（如比较A组与B组的平均效果，或线性趋势的检验）。详细介绍多项式回归在分析处理量效关系（如施肥量、密度梯度）中的应用，以确定最优处理水平。 第十三章：统计报告的规范与结果的实际意义解读 指导读者如何规范地撰写试验报告。重点讲解统计结果的展示格式（如APA格式要求），如何清晰地报告F值、P值、自由度、效应量（如$eta^2$）和置信区间。强调将纯粹的“统计显著性”转化为“农业实践中的显著性”和“经济学意义”的转化过程，确保分析结果能够被非统计专业背景的农业管理者理解和应用。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我通常对这类工具书的阅读体验不太抱有太高期望，总觉得它们枯燥乏味，充斥着不必要的专业术语堆砌。然而，这本《SPSSS 12.0 for Windows 在农业试验统计中的应用》却让我改变了看法。作者在讲解统计检验的假设条件时，不仅仅是罗列出“正态性”、“方差齐性”这些要求，而是结合了农业数据的特点，解释了为什么这些假设在田间试验中常常难以完全满足，以及当假设被违反时，我们应该如何调整分析策略或选择非参数方法。这种批判性思维的引导，远超出了一个普通软件教程的范畴。它促使我作为一个数据使用者，去反思自己的试验设计是否合理，数据收集是否存在偏差，而不是盲目地相信SPSS给出的P值。这种“授人以渔”的教育理念，才是这本书最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我刚开始接触SPSS时，最头疼的就是那些复杂的术语和不断弹出的对话框，常常感到无所适从。这本书的出现，简直是我的“救星”。它没有一开始就抛出一大堆复杂的公式，而是用一种非常平易近人的口吻，把SPSS 12.0版本的界面和功能一点点地拆解开来。我记得有几章是专门讲如何处理缺失值和异常值的，讲解得极其细致，每一步操作都配有清晰的截图，连鼠标点击的位置都标注得很清楚。这对于那些对计算机操作不太自信的同行来说，无疑是一个巨大的福音。我甚至能想象作者在编写这些章节时，是多么耐心地替读者着想，生怕漏掉任何一个可能让人困惑的小细节。这本书的价值，不仅仅在于教你如何“运行”分析，更重要的是教你如何“理解”SPSS在后台为你做了什么，这才是真正提升科研能力的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排堪称一绝，它完美地平衡了“广度”与“深度”。它覆盖的农业统计方法论非常全面，从基本的描述性统计、t检验，到更高级的多元回归、路径分析，甚至是因子分析在作物育种中的应用，都有涉猎。最让我眼前一亮的是它对“随机区组设计”和“裂区设计”的专门论述，这两种设计在农业试验中是核心，但很多通用统计教材往往只是泛泛而谈。这本书却拿出专门的章节，结合具体的田间数据示例，演示如何用SPSS精确地设置效应和对比，确保分析结果能够准确反映试验设计意图。这种针对性极强的章节设置，让我在处理自己的试验数据时，能够迅速找到对应的解决方案，而不是在庞大的软件功能中迷失方向。这本书简直就是为我们农业科研人员量身定制的“兵器谱”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，特别是那个蓝白相间的配色，让人感觉很专业。我本来以为它会是一本纯粹的软件操作手册，但翻开目录才发现内容深度远超我的预期。作者显然对农业试验的实际需求有着深刻的理解，从数据采集的规范性到最终报告的解读，都有详尽的阐述。我尤其欣赏它在基础统计概念和SPSS操作步骤之间建立的桥梁，很多我过去在教科书上学得模模糊糊的东西，通过实际的农业案例，一下子就清晰起来了。比如，关于重复测量设计的方差分析，书里不仅给出了菜单选择的路径，还深入探讨了哪些假设检验更适合特定类型的数据结构。对于我们这些常年与田间试验数据打交道的农艺工作者来说，这种理论与实践紧密结合的讲解方式，简直是太实用了。它不是那种冷冰冰的软件说明书，更像是一位经验丰富的统计师在手把手教你如何把数据变成有价值的结论。

评分☆☆☆☆☆

从一个数据分析师的角度来看，这本书在数据可视化和报告撰写方面的指导也做得非常出色。SPSS生成的结果表格往往非常冗长且不够直观，直接用于学术论文往往需要大量的后期处理。这本书详细展示了如何利用SPSS的图形模块，定制出符合期刊要求的直方图、箱线图乃至交互式散点图，并教会读者如何通过简单的语法命令（而不是繁琐的鼠标点击）批量生成一致性的图表。更重要的是，它强调了统计结果的“叙事性”，指导我们如何将复杂的统计输出转化为简洁明了的文字结论，特别是关于显著性水平的描述和实际意义的讨论。对于需要频繁撰写试验总结报告和发表论文的研究人员来说，这本书不仅是技术指南，更是一本提升专业沟通效率的实用手册。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆