Design and Analysis of Experiments pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Douglas C. Montgomery

出品人:

页数:696

译者:

出版时间:2000-8-1

价格:GBP 36.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471316497

丛书系列:

图书标签:

新水
Statistics
2009读的
实验设计
统计学
数据分析
实验分析
DOE
统计推断
科学研究
质量控制
R语言
Python

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具体描述

5th edition

《科学决策的基石：实验设计与数据分析指南》在信息爆炸的时代，做出明智的决策比以往任何时候都更加关键。无论是科学研究、产品开发、市场营销还是质量改进，准确地从海量数据中提取有价值的信息，并基于可靠的证据进行判断，都是成功的基石。本书并非介绍具体学科的实验方法，而是聚焦于贯穿所有领域的通用科学思维方式和严谨的研究流程。它将带领读者深入理解如何通过精心设计的实验来获取最有效、最具代表性的数据，以及如何运用强大的统计工具来解读这些数据，从而得出具有说服力的结论。本书的核心在于“设计”与“分析”的有机结合。我们将首先探讨“设计”的智慧。许多时候，低效的研究或错误的结论并非源于分析能力的不足，而是源于实验设计上的缺陷。本书将系统地阐述实验设计的基本原则，包括如何清晰地定义研究问题、选择合适的实验单元、确定关键变量（自变量和因变量）及其测量方法，并深入理解随机化、重复和区组化等核心概念如何最大程度地减少偏差、提高结果的可靠性和普适性。我们会详细解析各种经典实验设计模型，例如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计、析因设计等，并通过大量实例展示它们各自的适用场景、优势与局限。读者将学会如何根据研究目标、资源限制和可能存在的干扰因素，选择最适宜的设计方案，从而确保实验数据的价值最大化。在精心设计了实验之后，我们将步入“分析”的领域。数据分析的目的是从收集到的数据中揭示隐藏的规律和模式，并对研究假设进行检验。本书将系统介绍一系列统计分析方法，从基础的描述性统计（如均值、中位数、方差、标准差）开始，帮助读者掌握如何有效地概括和呈现数据特征。随后，我们将重点讲解推断性统计的核心技术，包括置信区间的构建和假设检验的逻辑。读者将学习如何利用t检验、方差分析（ANOVA）等方法来比较不同处理组之间的差异，以及如何通过回归分析来理解变量之间的定量关系。本书还将深入探讨一些更高级的分析技术，例如多因素方差分析，它能够同时考察多个自变量对因变量的影响，并识别它们之间的交互作用。我们还会触及回归分析的扩展，如多元线性回归，用于处理多个预测变量的情况。此外，对于那些关注模型拟合程度和预测能力的读者，本书也将引导理解模型诊断、残差分析以及模型选择的基本原则。贯穿全书的是对“统计显著性”和“实际显著性”的辨析。仅仅得出统计上的差异并不足够，理解这种差异在现实世界中的意义和影响同样重要。本书会强调如何结合领域知识和研究背景来解读统计结果，避免过度解读或忽视重要的实际效应。此外，本书还将关注实验设计和数据分析中的常见陷阱和误区。例如，如何识别和处理缺失数据，如何理解p值的含义及其局限性，如何避免多重比较问题导致的假阳性结果，以及如何正确地进行结果的解释和报告。我们还将讨论样本量确定的重要性，以及如何根据预期的效应大小、所需统计功效和显著性水平来合理计算样本量，从而确保实验的效度和统计的检验力。对于软件工具的应用，本书将提供指导性的建议，说明如何利用常见的统计软件（如R、Python的统计库、SPSS等）来实现各种分析方法。重点在于理解这些软件背后的统计原理，而非单纯的按键操作。读者将学会如何设置分析过程，如何解读软件输出，以及如何根据分析结果进行调整。本书的目标读者群体广泛，包括但不限于：科研人员：无论是自然科学、社会科学还是医学领域，都需要掌握严谨的实验设计和数据分析方法来推进前沿研究。工程师与质量管理人员：在产品设计、工艺优化和过程改进中，通过实验来识别关键因素、提升产品性能至关重要。市场营销与产品经理： A/B测试、用户调研等都需要科学的设计和分析来指导策略制定。数据分析初学者：本书提供了扎实的统计学基础和实践方法，帮助入门者建立科学的分析思维。任何希望基于证据做出更好决策的个体：掌握本书内容，将能更自信、更有效地应对复杂问题。通过本书的学习，读者将不再是被动地接收信息，而是能够主动地设计获取信息的途径，并以批判性的眼光审视和解读数据。这不仅是一本关于统计技术的指南，更是一本关于如何进行系统性思考、解决实际问题、并最终做出更明智、更科学决策的思维训练手册。它将赋予你用数据说话、用证据决策的能力，让你在复杂的世界中拨云见日，走向成功。