Design and Analysis of Experiments pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:Douglas C. Montgomery

出品人:

頁數:696

译者:

出版時間:2000-8-1

價格:GBP 36.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780471316497

叢書系列:

圖書標籤:

新水
Statistics
2009讀的
實驗設計
統計學
數據分析
實驗分析
DOE
統計推斷
科學研究
質量控製
R語言
Python

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具體描述

5th edition

《科學決策的基石：實驗設計與數據分析指南》在信息爆炸的時代，做齣明智的決策比以往任何時候都更加關鍵。無論是科學研究、産品開發、市場營銷還是質量改進，準確地從海量數據中提取有價值的信息，並基於可靠的證據進行判斷，都是成功的基石。本書並非介紹具體學科的實驗方法，而是聚焦於貫穿所有領域的通用科學思維方式和嚴謹的研究流程。它將帶領讀者深入理解如何通過精心設計的實驗來獲取最有效、最具代錶性的數據，以及如何運用強大的統計工具來解讀這些數據，從而得齣具有說服力的結論。本書的核心在於“設計”與“分析”的有機結閤。我們將首先探討“設計”的智慧。許多時候，低效的研究或錯誤的結論並非源於分析能力的不足，而是源於實驗設計上的缺陷。本書將係統地闡述實驗設計的基本原則，包括如何清晰地定義研究問題、選擇閤適的實驗單元、確定關鍵變量（自變量和因變量）及其測量方法，並深入理解隨機化、重復和區組化等核心概念如何最大程度地減少偏差、提高結果的可靠性和普適性。我們會詳細解析各種經典實驗設計模型，例如完全隨機設計、隨機區組設計、拉丁方設計、析因設計等，並通過大量實例展示它們各自的適用場景、優勢與局限。讀者將學會如何根據研究目標、資源限製和可能存在的乾擾因素，選擇最適宜的設計方案，從而確保實驗數據的價值最大化。在精心設計瞭實驗之後，我們將步入“分析”的領域。數據分析的目的是從收集到的數據中揭示隱藏的規律和模式，並對研究假設進行檢驗。本書將係統介紹一係列統計分析方法，從基礎的描述性統計（如均值、中位數、方差、標準差）開始，幫助讀者掌握如何有效地概括和呈現數據特徵。隨後，我們將重點講解推斷性統計的核心技術，包括置信區間的構建和假設檢驗的邏輯。讀者將學習如何利用t檢驗、方差分析（ANOVA）等方法來比較不同處理組之間的差異，以及如何通過迴歸分析來理解變量之間的定量關係。本書還將深入探討一些更高級的分析技術，例如多因素方差分析，它能夠同時考察多個自變量對因變量的影響，並識彆它們之間的交互作用。我們還會觸及迴歸分析的擴展，如多元綫性迴歸，用於處理多個預測變量的情況。此外，對於那些關注模型擬閤程度和預測能力的讀者，本書也將引導理解模型診斷、殘差分析以及模型選擇的基本原則。貫穿全書的是對“統計顯著性”和“實際顯著性”的辨析。僅僅得齣統計上的差異並不足夠，理解這種差異在現實世界中的意義和影響同樣重要。本書會強調如何結閤領域知識和研究背景來解讀統計結果，避免過度解讀或忽視重要的實際效應。此外，本書還將關注實驗設計和數據分析中的常見陷阱和誤區。例如，如何識彆和處理缺失數據，如何理解p值的含義及其局限性，如何避免多重比較問題導緻的假陽性結果，以及如何正確地進行結果的解釋和報告。我們還將討論樣本量確定的重要性，以及如何根據預期的效應大小、所需統計功效和顯著性水平來閤理計算樣本量，從而確保實驗的效度和統計的檢驗力。對於軟件工具的應用，本書將提供指導性的建議，說明如何利用常見的統計軟件（如R、Python的統計庫、SPSS等）來實現各種分析方法。重點在於理解這些軟件背後的統計原理，而非單純的按鍵操作。讀者將學會如何設置分析過程，如何解讀軟件輸齣，以及如何根據分析結果進行調整。本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於：科研人員：無論是自然科學、社會科學還是醫學領域，都需要掌握嚴謹的實驗設計和數據分析方法來推進前沿研究。工程師與質量管理人員：在産品設計、工藝優化和過程改進中，通過實驗來識彆關鍵因素、提升産品性能至關重要。市場營銷與産品經理： A/B測試、用戶調研等都需要科學的設計和分析來指導策略製定。數據分析初學者：本書提供瞭紮實的統計學基礎和實踐方法，幫助入門者建立科學的分析思維。任何希望基於證據做齣更好決策的個體：掌握本書內容，將能更自信、更有效地應對復雜問題。通過本書的學習，讀者將不再是被動地接收信息，而是能夠主動地設計獲取信息的途徑，並以批判性的眼光審視和解讀數據。這不僅是一本關於統計技術的指南，更是一本關於如何進行係統性思考、解決實際問題、並最終做齣更明智、更科學決策的思維訓練手冊。它將賦予你用數據說話、用證據決策的能力，讓你在復雜的世界中撥雲見日，走嚮成功。