具体描述
Traditional approaches to ANOVA and ANCOVA are now being replaced by a General Linear Modeling (GLM) approach. This book begins with a brief history of the separate development of ANOVA and regression analyses and demonstrates how both analysis forms are subsumed by the General Linear Model. A simple single independent factor ANOVA is analysed first in conventional terms and then again in GLM terms to illustrate the two approaches. The text then goes on to cover the main designs, both independent and related ANOVA and ANCOVA, single and multi-factor designs. The conventional statistical assumptions underlying ANOVA and ANCOVA are detailed and given expression in GLM terms. Alternatives to traditional ANCOVA are also presented when circumstances in which certain assumptions have not been met. The book also covers other important issues in the use of these approaches such as power analysis, optimal experimental designs, normality violations and robust methods, error rate and multiple comparison procedures and the role of omnibus F-tests.
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目录信息
读后感
用户评价
作者在理论阐述上的逻辑跳跃性让我感到非常困惑。他似乎默认读者已经对某些高级的统计学前置知识了如熟指掌，上来就直接开始推导复杂的模型假设和参数估计过程，中间缺乏必要的、循序渐进的铺垫。当我在一个关键的定义点上产生疑问时，书本并没有提供足够的背景回顾或直观的类比来帮助我理解其背后的统计哲学。结果就是，我感觉自己像被推到了一个知识的深水区，周围只有晦涩的数学符号，却找不到任何可以抓住的浮木。这种“你必须已经懂了”的教学姿态，对于我们这些试图从零开始构建坚实基础的自学者来说，是极不友好的，极大地挫伤了学习的热情和信心。
评分从章节的组织结构来看，这本书显得非常零散和缺乏连贯性。感觉像是将不同讲座的笔记东拼西凑起来，没有形成一个有机的知识体系。例如，对于一些核心概念的重复提及，它们出现的上下文和侧重点完全不同，仿佛作者自己都未能在脑海中构建一个统一的框架。我希望找到的是一条清晰的学习路径，能够系统地从基础概念引导至高级应用，但这本书更像是一个散落的知识点地图，读者需要自己去努力挖掘它们之间的关联。这种结构上的混乱，极大地阻碍了知识的积累和内化，使得学习过程充满了挫败感，让人难以形成对ANOVA和ANCOVA的整体认知。
评分我不得不说，阅读体验简直是一场与排版的艰苦搏斗。书中的图表和公式布局拥挤不堪，密密麻麻地挤在一起，根本没有留出足够的呼吸空间。尤其是那些复杂的数学表达式，字体大小不一，上下标的间距处理得极其糟糕，导致我常常需要反复比对才能确定哪个变量究竟是指数还是下标。这种低劣的排版质量极大地分散了我的注意力，使得理解原本就具有挑战性的统计概念变得更加困难。我不得不频繁地停下来，拿出尺子或者用手指辅助定位，才能勉强跟上作者的思路。对于一本涉及深度分析的书籍来说，清晰的视觉呈现是至关重要的辅助工具，但很遗憾，这本书在这方面完全失败了，让人感觉就像在阅读一份未经校对的内部草稿。
评分书中关于实际案例的应用分析部分，简直是敷衍了事。所有的例子都使用了那种脱离现实的、教科书式的完美数据集，数据点完美地符合模型假设，方差齐性测试的结果总是如预期般通过，残差图也异常漂亮。这让读者无法体会到真实世界数据分析中常遇到的那些棘手问题，比如多重共线性、异常值的影响，或者数据分布的严重偏态。我真正想学习的是如何在“数据很丑”的时候，如何灵活调整模型和解释那些不完美的结果，但这本书提供的指导几乎是零。它只展示了“理想情况下的统计学”，而不是“真实世界中的数据科学实践”，这使得它的实用价值大打折扣。
评分这本书的封面设计简直是灾难，色彩搭配混乱，字体选择也极其随意，给人一种廉价和不专业的感觉，让人在书店里都提不起兴趣去翻开它。更别提封底的文字介绍，语焉不详，完全没有抓住读者关注的核心——这本书到底能帮我解决什么实际问题。就凭这包装，我实在难以想象里面的内容能有多么严谨和深入。如果作者或出版社在最直观的门面工程上都如此敷衍，那么我作为一个潜在的学习者，很难不对其内容的质量产生深深的疑虑。我期待的是能够快速、高效地掌握复杂统计方法的指南，而不是一本看起来像是匆忙赶工出来的教材。这封面仿佛在低语：“我只是随便写写的。”这绝对不是一个严肃的统计学著作应该展现出的面貌，直接劝退了我迈出第一步的冲动。
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