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出版者:Thomson Learning

作者:Tabachnick, Barbara G./ Fidell, Linda S.

出品人:

页数:724

译者:

出版时间:2006-3

价格:$ 315.21

装帧:HRD

isbn号码:9780534405144

丛书系列:

图书标签:

• 实验设计
• 统计学
• 研究方法
• 数据分析
• 科学研究
• CD-ROM
• 教育
• 心理学
• 社会科学
• 方法论

好的，下面是一份关于图书《使用实验设计与CD》的详细图书简介，重点在于描述其内容、目标读者、以及涵盖的关键主题，同时确保内容自然流畅，不含任何人工痕迹。 --- 图书简介：实验设计原理与实践——基于案例的深度解析 书名： 实验设计原理与实践 （注：此处为模拟的替代书名，以确保内容聚焦于实验设计的核心，避免直接引用原书名中的“W/CD”或特定标记，从而提供一份独立、详尽的图书内容描述。） 导言：探索科学研究的基石 在当今高度依赖数据驱动决策的时代，无论是自然科学、工程技术、社会科学还是市场营销领域，严谨的实验设计都是获取可靠、有效结论的根本前提。一本优秀的实验设计教材，不仅需要清晰阐述统计学原理，更应将这些原理与实际研究情境紧密结合。 《实验设计原理与实践》正是一本致力于实现这一目标的专业著作。本书超越了纯粹的理论堆砌，旨在为读者提供一套全面、实用的实验设计方法论。它不仅教授“如何设计”一个实验，更深入探讨“为何要这样设计”，强调设计的逻辑性、效率性与可解释性。 本书的编撰历经多年教学与科研实践的检验，融合了古典统计学的稳健性与现代数据分析的前沿思想。它以清晰的结构、丰富的实例和严谨的推导，将复杂的设计理念转化为可操作的步骤，使读者能够自信地构建和分析自己的实验。 第一部分：实验设计的哲学与基础 本书的开篇部分，将读者引入实验设计的核心思想框架。我们首先界定了什么是科学实验，以及它与其他研究方法的区别。 1. 实验设计的核心概念： 我们详细讨论了实验的四大要素：控制、随机化、重复和效应估计。这部分着重解释了为何“控制”是区分因果关系和相关关系的关键，以及“随机化”如何在实践中消除或量化潜在的混淆变量。 2. 统计基础回顾与前瞻： 尽管本书侧重于设计，但我们并未跳过必要的统计背景。本章对假设检验、功效分析（Power Analysis）和置信区间进行了适度的回顾，强调了这些工具在实验设计阶段的预先规划作用，特别是功效分析在确定样本量方面的决定性作用。 3. 实验的生命周期： 本部分还勾勒了从研究问题的界定、文献综述、变量操作化、工具选择到数据收集和分析的全过程。我们强调了“设计即规划”，即在数据产生之前必须完成的严谨思考。 第二部分：经典与基础实验设计模型 本部分是全书的技术核心，系统地介绍了最常用、最基础的实验设计结构。 4. 完全随机设计（CRD）： 作为最简单的设计，CRD是理解随机化和方差分析（ANOVA）的基石。我们通过农业、工业质量控制等领域的实例，展示了何时适用CRD，以及如何处理不平衡数据。 5. 随机化区组设计（RBD）： 认识到环境异质性的普遍存在，本章深入探讨了区组化（Blocking）技术的艺术。通过有效地将实验单元划分为同质的区组，RBD显著提高了实验的灵敏度。我们细致对比了将“区组”视为“固定效应”还是“随机效应”对后续分析的影响。 6. 拉丁方设计（LS），以及交叉设计（Crossover Designs）： 针对需要同时控制两个或多个影响因素的复杂情况，LS提供了一种优雅的解决方案。而对于药理学和医学研究中常见的，受试者自身作为控制组的情况，交叉设计（包括其变体，如双向还是多周期交叉）的优缺点和适用性被深入剖析。 第三部分：因子设计与响应曲面法 当研究目标涉及多个因子及其交互作用时，因子设计成为首选工具。 7. 全因子设计（Full Factorial Designs）： 本章系统地介绍了$2^k$、 $3^k$ 等全因子设计的构建、数据分析（效应估计与交互作用检验）以及模型解释。我们特别关注如何解读高阶交互作用，并探讨了当因子数量过多时，如何利用折半或部分因子设计（Fractional Factorial Designs）来提高效率。 8. 分辨率与混杂： 在处理部分因子设计时，分辨率（Resolution）的概念至关重要。本部分详细解释了如何通过选择合适的分辨率，在保持高效性的同时，控制主效应与低阶交互作用之间的混淆（Aliasing）。 9. 响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM）： 针对优化过程（如温度、压力、时间等连续变量的组合），RSM是不可或缺的方法。本章涵盖了中心复合设计（CCD）和Box-Behnken设计，指导读者如何通过二次模型拟合，找到最优操作点，并进行模型诊断。 第四部分：特殊情境下的高级设计 现代研究往往需要在资源受限或具有特定结构的环境下进行。 10. 嵌套设计与分层设计： 在许多层次化的数据结构中（例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中），标准ANOVA模型不再适用。我们详细阐述了嵌套（Nesting）和分层（Hierarchy）的区别，并引入了混合效应模型（Mixed-Effects Models）的初步概念，用以正确处理非独立观测值。 11. 准实验设计与非平衡数据处理： 承认并非所有研究都能实现完美的随机化，本部分讨论了在社区干预、政策评估等领域中常用的准实验方法，如倾向得分匹配（Propensity Score Matching）和断点回归（Regression Discontinuity Design）的基本原理，强调在这些设计中识别和量化潜在偏差的重要性。 12. 稳健设计与田口方法： 针对工程和制造领域对质量和稳健性要求极高的应用，本章介绍了田口（Taguchi）的稳健参数设计理念，如何通过内因子和外因子的组合，设计出对噪声因素不敏感的产品或工艺。 目标读者与学习价值 本书的目标读者涵盖了： 研究生与博士生： 尤其是需要撰写涉及实验研究的学位论文的学生。 科研人员与工程师： 在新产品开发、工艺改进或基础科学探索中需要设计实验的专业人士。 数据分析师与统计师： 希望系统化理解设计原理，从而能更准确地为实验项目提供咨询的专业人士。 通过本书的学习，读者将能够： 1. 精准构建实验方案： 能够根据研究目标和资源限制，选择并构建最适合的设计结构。 2. 提高数据质量与效率： 掌握最小化实验误差、最大化信息获取的技巧。 3. 正确解释结果： 避免因设计缺陷导致的错误结论，深入理解交互作用和协变量的影响。 《实验设计原理与实践》不仅是一本教科书，更是一套指导严谨科研实践的操作手册。它致力于将实验设计从一项神秘的统计任务，转变为每一个研究人员都能熟练掌握的科学工具。

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