具体描述
The past six years have seen a substantial increase in the attention paid by research workers to the principles of experimental design. The Second Edition of brings this handbook up to date, while retaining the basic framework that made it so popular. Describes the most useful of the designs that have been developed with accompanying plans and an account of the experimental situations for which each design is most suitable. Examples come from diverse fields of research, with an emphasis on biology and agriculture, two of the authors' specialties. New chapters have been added: one discusses the fractional replication of experiments. A second is concerned with experiments of the factorial type that present new methods and designs in which the factors represent quantitative variables measured on a continuous scale. Other new material includes an introductory account of experimental strategies for finding the levels at which the factors must be set in order to obtain maximum response and coverage of new incomplete block designs.
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用户评价
这本书的阅读体验非常“友好”，很大程度上归功于其优秀排版和对细节的关注。许多技术书籍的阅读体验是一场灾难，文字密密麻麻，公式挤在一起，让人读起来心生畏惧。但这本书的版式设计显然是经过深思熟虑的。页边距适中，使得在阅读过程中，可以方便地做批注和标记重点，不会觉得拥挤。更重要的是，书中对关键术语的强调方式非常得当，通常采用斜体或加粗，并且在首次出现时会提供清晰的定义。这对于需要频繁回顾和对比不同设计概念的我来说，极大地节省了查找时间。另外，书中还穿插了一些“设计陷阱”的警示框，这些小小的侧边栏内容，往往是用一两句话总结了实践中常见的、但容易被忽略的错误操作，这些经验教训比冗长的理论说教更具警醒作用。总的来说，这不仅仅是一本书，更像是一个精心组织的知识库，它尊重读者的学习过程，并且致力于让知识的吸收过程尽可能地顺畅和高效。
评分从专业深度的角度来看，这本书无疑是达到了一个非常高的水准，但其高明之处在于，它成功地在学术严谨性和实操指导性之间找到了一个完美的平衡点。对于那些已经有一定基础的研究者而言，这本书提供的见解更像是“点拨迷津”。我特别关注了书中关于“准实验设计”和“因果推断”章节的论述，这部分内容在当前强调实证研究的学术环境中显得尤为重要。作者对混淆变量的处理方法进行了细致入微的探讨，并引入了一些前沿的工具，比如倾向性得分匹配（PSM）的应用思路。虽然没有深入到代码层面，但对这些高级方法的理论基础和假设前提的梳理，已经足够让一个有经验的研究人员优化自己的研究设计。我发现，以前自己处理一些棘手的观察性数据时感到力不从心，读完这部分后，对如何构建更稳健的“反事实”框架有了更清晰的认识。整本书的论证逻辑严密，引用的文献也极具代表性，这为那些需要将研究成果发表在高水平期刊的读者提供了坚实的理论后盾。
评分这本书的叙事节奏把握得非常老道，它不像有些技术书籍那样堆砌概念，而是像一位技艺精湛的工匠在打磨一件作品，每一步都恰到好处。我特别欣赏它在处理那些看似枯燥的统计学概念时所采用的生动比喻。例如，在解释“功效分析”时，作者没有直接给出复杂的公式，而是将“功效”比喻成一杆“能发现真理的望远镜”，太小的样本量就像一个焦距不准的镜头，无论目标多明显，我们都可能错过它。这种形象化的表达，瞬间打破了抽象概念带来的隔阂。更让我感到惊喜的是，它对各种设计类型的介绍并非简单的罗列，而是深入剖析了每种设计的适用场景和潜在的局限性。比如，在讨论因子设计时，作者详细对比了全因子设计和分数因子设计，不仅解释了它们在资源约束下的取舍，还提供了清晰的决策树，让我在实际操作中遇到类似问题时，能够迅速找到最适合的方案。阅读过程中，我经常需要停下来，拿起笔在旁边空白处画图，因为书中的图示和流程图设计得极为精妙，辅助理解的效果非常突出，几乎不需要查阅外部资料就能将复杂的概念串联起来。
评分这本书的价值绝不仅仅停留在理论层面，它深刻地影响了我对未来研究规划的看法。在阅读完关于“实验的伦理考量”那一章后，我受到了很大的触动。作者没有将伦理问题仅仅视为一个必须完成的合规步骤，而是将其提升到与科学有效性同等重要的地位。他通过案例分析展示了，一个设计再精妙的实验，如果违背了基本的伦理底线，那么其所有结论都将是站不住脚的。这种将科学方法与人文关怀深度融合的视角，在我接触过的同类书籍中是比较少见的。它促使我反思自己以往的研究设计中可能存在的盲区，例如如何确保样本的知情同意过程足够透明，如何在保护个体隐私的同时最大化数据的利用价值等。这本书真正培养的，是一种全面的、负责任的研究者思维模式，它教会我们如何设计出不仅“正确”（统计学意义上）而且“合适”（社会学和伦理学意义上）的实验。这种广博的视野，是任何一本只关注公式推导的书籍所无法比拟的深度价值所在。
评分这本关于实验设计的书，初拿到手的时候，我的内心其实是有些忐忑的。毕竟“实验设计”这个词听起来就自带一种高深的学术光环，我担心里面充斥着我难以理解的复杂数学公式和晦涩难懂的理论推导。然而，当我翻开第一章，那种顾虑便渐渐烟消云散了。作者在开篇就花了大量篇幅，用非常贴近现实的例子来阐述为什么要进行严谨的实验设计，那种循循善诱的讲述方式，仿佛一位经验丰富的老教授在对初学者进行一对一的辅导。他并没有一开始就抛出那些令人望而生畏的统计学术语，而是先构建起一个清晰的逻辑框架，让我们明白，一个好的实验设计是如何保障研究结果的可靠性和有效性的。尤其是关于对照组和随机化的重要性，作者的阐述简直是点睛之笔，他通过对比一些设计拙劣的实验案例，生动地展示了如果不遵循基本原则可能导致的灾难性后果。这种从“为什么”到“怎么做”的自然过渡，极大地降低了学习的门槛，让我对接下来深入的学习充满了信心。整本书的结构安排得错落有致，阅读起来体验感极佳，完全不像一本纯粹的教科书，更像是一本引人入胜的实践指南。
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