Analysis of Variance and Functional Measurement pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:OUP USA

作者:David J. Weiss

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2005-12-1

价格:GBP 49.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195183153

丛书系列:

图书标签:

方差分析
功能测量
统计学
实验设计
数据分析
生物统计
心理测量
计量学
统计方法
模型构建

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具体描述

Analysis of variance is the backbone of experimental research. This book is a clear and straightforward guide to how to do the analyses, with an emphasis on how to interpret statistical results and translate them into prose that will clearly tell the audience what the data are saying. There are plenty of end-of-chapter practice problems, all with suggested answers. Life in the laboratory doesn't always follow the script, so both new and established techniques are presented for coping with non-standard situations. Because data analysis is not a closed subject, pros and cons are presented for various options. The final chapter is the first elementary presentation of functional measurement, a methodology built upon analysis of variance. Initially developed by Norman H Anderson, functional measurement (also known as information integration theory) offers a powerful technology for studying cognitive processes. The accompanying CD contains analysis of variance software that is easy to use (really!), with an interface that greets the user with appropriate requests.In addition to programs for standard analyses, the software includes several specialized routines that have heretofore been presented only in journals. This guide will be an important resource for students and professionals in the social, behavioural and neurosciences.

《方差分析与功能测量》：探索数据内在模式，揭示现象背后逻辑本书旨在为读者提供一套全面而深入的分析工具，用以理解和量化各种现象背后的差异和联系。我们不仅仅停留在描述数据表面的波动，而是致力于挖掘数据深层的结构，探究不同因素对观测结果的影响程度，并在此基础上建立起精确的功能性模型。核心理念：洞察差异，量化影响统计学作为一门严谨的科学，其核心在于如何从纷繁复杂的数据中提炼出有意义的信息。本书将重点聚焦于方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）和功能测量（Functional Measurement）这两种强大的统计学方法。方差分析，顾名思义，是通过分解总变异来解释不同处理组或因子水平之间差异的有效手段。它允许我们系统地比较三个或更多个组的均值，并判断观察到的差异是否仅仅是偶然的随机波动，还是真实地反映了不同处理或因素的影响。我们将深入探讨单因素方差分析、双因素方差分析以及更复杂的方差分析模型，阐述其理论基础、数据准备要求、假设检验过程以及结果的解释。读者将学会如何设计实验、选择合适的方差分析模型、进行数据分析，并清晰地报告研究发现。功能测量则将统计分析的视角延伸至变量之间的函数关系。它不仅仅是寻找变量之间的相关性，更是试图建立一个能够描述变量之间如何相互作用、如何随时间或条件下变化的数学模型。本书将介绍如何运用功能测量技术，将复杂的、潜在的函数关系转化为可理解和可操作的模型。这在生物学、心理学、工程学、经济学等众多领域都至关重要，例如，我们可能需要测量一个药物的剂量效应曲线，或者一个材料在不同温度下的性能变化。功能测量能够帮助我们精确地量化这些关系，并进行预测和优化。内容纲要：从基础到进阶，实践与理论并重本书的内容设计循序渐进，既注重理论的严谨性，也强调实际操作的应用性。第一部分：方差分析的基石统计推断导论：回顾统计推断的基本概念，包括假设检验、p值、置信区间等，为后续的方差分析奠定基础。离散变量与连续变量：理解不同类型变量的特性及其在统计分析中的作用。基本统计量与数据可视化：学习计算均值、方差、标准差等描述性统计量，以及使用直方图、箱线图等工具初步探索数据分布。 t检验与方差分析的初步联系：从比较两个均值的t检验出发，引申到比较三个及以上均值的方差分析。第二部分：方差分析的深入探索单因素方差分析：详细讲解单因素ANOVA的原理、计算方法、F检验的适用条件及结果解释。涵盖了多个样本均值比较的后验检验（Post-hoc tests），如Tukey’s HSD, Bonferroni等。双因素方差分析（带交互作用）：深入分析两个因子如何共同影响观测结果，以及交互作用的含义和检验方法。这是理解复杂实验设计的关键。多因素方差分析：拓展至三个或更多因素的方差分析，讨论如何处理更复杂的设计。协方差分析（ANCOVA）：介绍如何控制潜在的混淆变量（协变量），以更精确地评估处理效应。重复测量设计与混合效应模型：处理同一受试者在不同条件下多次测量的情况，以及如何构建更灵活的混合效应模型。第三部分：功能测量的理论与实践响应面法与优化：介绍如何通过响应面法来寻找最佳的因子组合，以最大化或最小化某个响应变量。非线性回归与模型拟合：学习如何拟合各种类型的非线性模型，例如指数模型、对数模型、幂函数模型等，以描述变量间的函数关系。剂量-效应关系建模：在生物医学、药学等领域，精确描述剂量与效应之间的关系是核心任务，本书将提供相关的模型和分析方法。增长曲线模型：分析数据随时间变化的趋势，并建立预测模型，例如线性和非线性增长模型。参数估计与模型诊断：掌握如何有效地估计模型参数，并进行模型拟合优度检验和残差分析，以评估模型的有效性。第四部分：应用案例与案例分析本书将穿插大量来自不同学科领域的实际案例，涵盖农业试验、医学研究、产品质量控制、教育评估、市场营销等。通过对这些案例的详细分析，读者将学会如何将方差分析和功能测量技术应用于具体的研究问题，并解读分析结果。我们将引导读者思考在不同研究情境下，如何选择最适合的统计模型，并进行批判性的评估。目标读者：本书适合以下人群：统计学和数据科学专业的学生：为学习更高级的统计方法打下坚实基础。科研人员和学者：在生物学、医学、心理学、社会科学、工程学、农学、经济学等领域进行实证研究的研究者，需要分析实验数据和构建模型。希望提升数据分析能力的专业人士：市场研究员、产品经理、质量控制工程师等，需要通过数据驱动决策。任何对理解数据模式、量化因果关系感兴趣的读者。学习本书，您将收获：严谨的理论基础：深刻理解方差分析和功能测量的统计学原理。实用的分析技能：掌握如何使用常见的统计软件（如R, SPSS, SAS等）进行数据分析。解决实际问题的能力：能够将所学知识应用于真实的科研和商业场景。批判性思维：学会如何审慎地选择模型、解释结果，并认识到统计分析的局限性。《方差分析与功能测量》不仅仅是一本教科书，更是一把钥匙，它将帮助您开启数据世界的大门，洞察那些隐藏在表象之下的规律，从而做出更明智的决策，推动科学研究和技术创新的进步。