试验设计与分析

页数:368

出版时间:2007-8

价格:34.50元

isbn号码:9787109117198

具体描述

《全国高等农林院校十一五规划教材•试验设计与分析》第一版是教育部“高等教育面向21世纪教学内容和课程体系改革计划”的研究成果，为面向21世纪课程教材。本次修订是作为普通高等教育“十一五”国家级规划教材而编写的，是作者在多年从事高等农林院校数学和生物统计教学，以及进行农林科学有关研究的经验和体会的基础上，经过充实、取舍而形成的内容及体系。全书分为七章，前五章分别讲述了试验设计与分析的数理统计基础、简单试验的统计分析、常用试验设计的方差分析、回归与相关分析和回归设计与分析，在第六章特别介绍了统计数据的计算机处理方法，第七章则简明扼要地介绍了试验的抽样技术与方法。全书系统地介绍了回归设计等一些较为现代的统计学内容，以开阔学生视野，并为他们进行必要的一些科研和毕业论文提供设计和分析方法。《全国高等农林院校十一五规划教材•试验设计与分析》的例题涉及遗传育种、作物栽培、土壤肥料、畜禽饲养、果树蔬菜栽培、食品加工等各个方面，有助于不同专业学生的理解和正确应用。

用户评价

阅读这本《试验设计与分析》的过程，对我来说是一次思维方式的重塑。我一直以为试验设计就是将各种变量进行排列组合，然后等待结果。但这本书让我明白，这背后蕴含着一套严谨的哲学和科学方法论。作者在开篇就强调了“模型”的重要性，无论是概念模型还是统计模型，都为我们理解和分析数据提供了一个框架。书中对各种试验因子的区分，比如主效应、交互效应，以及它们之间的相互作用，都解释得非常清楚，这让我意识到，很多时候我们看到的现象，并非单一因素作用的结果，而是多个因素“合谋”的产物。这种对复杂关系的深入剖析，极大地拓宽了我的视野。特别让我印象深刻的是关于“混杂”问题的讨论，书中通过一系列的例子，生动地展示了混杂因素是如何扭曲试验结果的，并给出了如何通过分层、匹配等方法来规避或控制混杂。这让我深刻体会到，一个“好”的试验设计，不仅仅是关注我们感兴趣的变量，更需要周全地考虑那些可能“捣乱”的因素。书中的图表运用也十分得当，清晰地勾勒出了各个概念之间的逻辑关系，使得原本可能枯燥的理论变得更加易于理解和记忆。

这本书给我带来的最大的冲击，在于它让我重新审视了“证据”的含义。我过去常常认为，只要有数据，就能得出结论。但这本书告诉我，数据的背后，需要有严谨的设计来支撑，否则这些数据可能就是“无源之水”、“无本之木”。作者在书中反复强调“可重复性”的重要性，并通过不同章节的讲解，让我明白，一个可靠的试验，其结果应该是能够在相似的条件下被重复验证的。这一点在科学研究中尤为关键。书中对各种统计推断的讲解，比如置信区间和p值，虽然我之前也接触过，但这本书让我更加理解了它们背后的统计学原理，以及如何正确地解读这些结果。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量实际案例，展示了如何在不同的学科领域，比如医学、农学、工程学等，应用试验设计的原理来解决实际问题。这让我看到了试验设计作为一种通用性的科学工具的强大生命力。我个人尤其喜欢书中关于“优化设计”的章节，它教会了我如何在满足研究目标的前提下，用最少的资源完成试验，这对于任何从事实际工作的人来说，都是非常宝贵的经验。

我一直以为试验设计是一门非常抽象的学科，与我的日常工作似乎相去甚远。但读完这本书，我才发现，原来试验设计的原理早已渗透到我们生活的方方面面，只是我们没有意识到罢了。作者用一种非常平实、贴近生活的语言，讲述了试验设计的核心概念。例如，在解释“对照组”的意义时，书中用了一个非常生动的例子：我们在尝试某种新的护肤品时，如果仅仅是使用，而没有与不使用的情况进行比较，我们就很难判断这个护肤品是否真的有效。这个简单的例子，却精准地概括了对照组的必要性。书中对“变量”的分类和处理，也让我有了更清晰的认识，无论是因变量、自变量，还是协变量，作者都给出了明确的定义和区分方法。最让我感到惊喜的是，书中关于“模型选择”的讨论。我过去常常纠结于选择哪种统计模型，这本书则提供了一个清晰的思路，让我明白模型选择的关键在于是否能够真实地反映研究对象，并能够帮助我们回答研究问题。总而言之，这本书让我觉得，试验设计并非遥不可及的理论，而是解决实际问题、做出明智决策的有力武器。

这本书的封面设计就透露着一种严谨与深邃的气息，沉静的蓝色基调搭配银色字体，仿佛在预示着它将带领读者进入一个逻辑严密、探索未知的领域。翻开书页，扉页上“试验设计与分析”几个字庄重地映入眼帘，让我瞬间感觉自己肩负起了一项重要的使命。初读之下，我被其清晰的逻辑脉络和扎实的理论基础所吸引。作者似乎深谙如何将抽象的概念化繁为简，通过层层递进的方式，让初学者也能逐步领会试验设计的精髓。例如，在介绍随机化原则时，书中不仅仅是简单地定义，而是通过生动的生活实例，比如药物的临床试验，详细阐述了为何随机化是保障试验结果客观公正的基石。接着，对于各种试验设计模型，如完全随机设计、随机区组设计、拉丁方设计等，作者都进行了深入浅出的讲解，并且配有大量的图示和表格，使得复杂的统计模型变得直观易懂。阅读过程中，我仿佛置身于一个模拟的实验室，亲手搭建着各种设计方案，每一个步骤都充满了探索的乐趣。特别是书中关于方差分析（ANOVA）的章节，简直是一场精彩的数学盛宴，作者巧妙地将复杂的公式分解，并结合实际案例，一步步引导读者理解不同因素对结果的影响程度，以及如何从中提取有价值的信息。这本书的语言风格也颇具特色，既有学术的严谨，又不失通俗易懂的魅力，读起来不会感到枯燥乏味，反而让人有种拨云见日的畅快感。

这本书简直是我最近遇到的“硬核”读物之一，虽然书名听起来有些专业，但内容却是十足的干货，让人读了之后感觉大脑得到了极大的“洗礼”。作者在开篇就抛出了一个非常有启发性的问题：我们如何在有限的资源下，最大限度地获取有用的信息？这个问题本身就极具吸引力，让我迫不及待地想知道答案。随后，书中便开始逐一揭示试验设计的奥秘。我尤其欣赏书中对“效率”和“精确性”的强调，这不仅仅是理论上的探讨，而是贯穿于整个试验设计过程的核心理念。例如，在讨论样本量确定的时候，书中提供了多种计算方法，并且详细解释了每种方法背后的逻辑和适用场景，这让我深刻理解到，一个精心设计的试验，其样本量绝非随意拍脑袋就能决定的，而是需要基于统计学原理进行严谨计算的。此外，书中对于“误差”的分析和控制也做得非常到位。作者将误差分为随机误差和系统误差，并针对不同类型的误差提出了相应的控制策略。这一点非常重要，因为在实际试验中，我们很难做到完全没有误差，关键在于如何识别、量化并尽量减小它们的影响。书中提供的各种统计检验方法，如t检验、卡方检验等，虽然我之前有所接触，但在这里得到了更系统、更深入的讲解，特别是作者在讲解这些方法时，都会联系具体的试验场景，让我能够更好地理解它们的实际应用价值。