实验设计与数据处理（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘振学，王力 等 编

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• 实验设计
• 数据处理
• 统计分析
• 科学研究
• 实验方法
• 数据分析
• 第二版
• 高等教育
• 理工科
• 科研方法

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122225931

版次：2

商品编码：11676887

包装：平装

丛书名： “十二五”普通高等教育本科规划教材

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：232

内容简介

　　《实验设计与数据处理（第二版）》主要包括三部分内容，即误差和数据处理基础、试验设计方法与应用和计算机数据处理软件简介。从误差理论入手，分别介绍测量值与误差、偶然误差的分布、误差传递等误差理论中的内容，介绍统计检验、方差分析、回归分析和聚类分析等数据处理方法与应用，介绍提高分析化学准确度的方法及质量控制方法，介绍正交试验设计、多因素序贯试验设计、随机化区组和拉丁方设计、析因设计、响应面设计方法与应用，最后一章以较大篇幅对现时最流行的大型统计软件之一SPSS（Statistical Product and Service Solutions）进行简要介绍，书末附有习题及常用的统计数表。
　　本书着重介绍基本概念和基本理论，并在此基础上结合专业特点，介绍了各种统计方法在化学化工、医药、环境检测、矿物加工等多方面的应用，本书把误差与数据处理、质量控制和实验设计作为重点。
　　本教材适于工艺、工程类大学生和理工类研究生教学使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生和研究生使用。本教材对于科研人员进行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者自学应用。

目录

第1篇 数据处理基础
第1章 概述
1.1本教材的目的
1.2实验设计的性质和价值
1.3本课程将学到或用到的统计研究方法
第2章 误差和数据处理
2.1误差及其表示方法
2.1.1系统误差和偶然误差
2.1.2准确度和精密度
2.1.3误差和偏差
2.1.4标准偏差的计算
2.2偶然误差的正态分布
2.2.1频数分布
2.2.2分布函数
2.3误差传递
2.3.1系统误差的传递
2.3.2偶然误差的传递
2.3.3极值误差与误差分配
2.4有效数字及运算规则
2.4.1有效数字
2.4.2数字修约规则
2.4.3运算规则
2.4.4测量值的记录
第3章 有限数据统计处理
3.1总体的参数估计
3.1.1期望值和方差
3.1.2参数估计
3.2一般的统计检验
3.2.1离群值检验
3.2.2平均值检验
3.2.3F�布煅�
第4章 方差分析
4.1概述
4.1.1基本概念
4.1.2方法
4.2单因素方差分析
4.2.1单因素方差分析基本公式
4.2.2偏差平方和
4.2.3方差分析统计量
4.3无重复两因素方差分析
4.3.1无重复两因素方差分析的数学模型
4.3.2偏差分解
4.3.3自由度
4.3.4方差
4.3.5F�布煅�
4.3.6方差分析表
4.4有重复两因素方差分析
4.4.1交互作用
4.4.2偏差分解
4.4.3自由度
4.4.4方差
4.4.5F�布煅�
4.4.6方差分析表
第2篇 实验设计与统计应用
第5章 正交实验设计
5.1概述
5.1.1正交表
5.1.2正交表的特点
5.1.3正交表的优点
5.1.4正交表的分类
5.2正交实验设计
5.2.1正交实验设计步骤
5.2.2正交实验的数据处理
5.3多指标的实验
5.3.1综合评分法
5.3.2综合平衡法
5.4有交互作用的设计
5.4.1正交表的选择和表头设计
5.4.2按方案进行实验
5.4.3结果分析
5.5正交实验的方差分析
5.5.1总变差的分解
5.5.2分析方法
5.5.3适应范围
5.6正交表的改造
第6章 多因素序贯实验设计
6.1最陡坡法
6.1.1实例
6.1.2数学原理
6.1.3应用条件
6.2调优运算和单纯形调优法
6.3消去法
6.3.1“0.618”法
6.3.2分批试验法
6.4小结
第7章 随机化区组和拉丁方
7.1随机化区组
7.1.1什么是随机化区组
7.1.2随机化区组设计的数据处理
7.1.3小结
7.2拉丁方
7.2.1概述
7.2.2拉丁方设计的数据处理
7.2.3拉丁方设计举例
7.3正交方
第8章 析因设计初步
8.1基本原理
8.2析因设计的优点
8.3二因子析因设计
8.3.1简单析因设计
8.3.2统计分析
8.3.3一般的析因设计
8.3.4响应曲线和曲面的拟合
8.42k析因设计
8.4.1简介
8.4.222设计
第9章 响应曲面设计
9.1响应面概述
9.2最速上升法
9.3二阶响应曲面的分析
9.3.1稳定点的位置
9.3.2响应曲面的特征
9.3.3岭系统
9.4响应曲面法实验设计
9.4.1拟合一阶模型的设计
9.4.2拟合二阶模型的设计——中心复合设计
9.4.3二阶响应曲面的Box�睟ehnken设计
第10章 回归分析与聚类分析初步
10.1一元线性回归分析
10.1.1概述
10.1.2回归方法
10.1.3一元线性回归方程的检验
10.2二元线性回归
10.2.1回归方法
10.2.2二元线性回归方程的检验
10.3主成分分析
10.3.1概述
10.3.2主成分的计算
10.3.3主成分分析在企业效益中的应用
10.4聚类分析
10.4.1概述
10.4.2样品间的距离
10.4.3聚类方法
10.4.4其他聚类方法
第11章 质量控制
11.1分析化学质量控制方法
11.1.1全程序空白值实验值控制
11.1.2标准曲线
11.1.3平行双样
11.1.4加标回收
11.1.5标准参考物的应用
11.1.6方法对照
11.2质量管理图
11.2.1概念
11.2.2质量管理图的绘制与应用
11.2.3控制图的识别
第3篇 计算机程序简介
第12章 大型统计软件SPSS简介
12.1SPSS简介
12.1.1SPSS概述
12.1.2SPSS界面
12.1.3SPSS的菜单
12.1.4SPSS的其他窗口
12.1.5SPSS的退出
12.2SPSS基本操作
12.2.1数据的输入
12.2.2统计分析
12.2.3图形分析
12.2.4结果输出
12.3平均值检验
12.3.1均值过程（分组求均值）
12.3.2两组数据t�布煅�
12.3.3配对比较
12.4方差分析
12.4.1单因素方差分析
12.4.2两因素方差分析
12.5正交实验设计设计与方差分析
12.5.1正交实验设计
12.5.2正交实验的方差分析
12.6线性回归
12.6.1一元线性回归
12.6.2二元线性回归
12.7主成分分析
12.8聚类分析
12.8.1K�簿�值聚类过程
12.8.2系统聚类
12.9质量控制图
习题
附表
附表1Nair检验临界值表
附表2单侧Dixon检验统计量和临界值
附表3双侧Dixon检验统计量和临界值
附表4Grubbs检验临界值表
附表5Cochran最大方差检验的临界值
附表6标准正态分布表
附表7t�卜植急恚ㄋ�侧）
附表8F�卜植急恚ǖゲ啵�
附表9相关系数临界值表
附表10正交表
参考文献

前言/序言

《实验设计与数据处理（第二版）》是一本深入探讨科学研究核心环节的实践性著作。本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并辅以详实的案例分析，帮助其掌握如何在科学实验中进行科学、高效的设计，以及如何对收集到的数据进行严谨、准确的处理和分析。 核心内容概览： 本书的首要目标是引导读者理解并实践实验设计的科学性与系统性。实验设计并非仅仅是随机的尝试，而是一个精密的规划过程，它直接关系到研究结论的可靠性、有效性和可重复性。读者将从最基础的实验要素出发，逐步深入到各种复杂的实验设计模型。 实验设计原则： 书中会详细阐述实验设计的核心原则，例如随机化、重复、区组化等。这些原则是减少偏差、提高统计效力、确保研究结果具有普遍意义的关键。理解并恰当运用这些原则，能极大地提升实验数据的价值。 常用实验设计类型： 本书将系统介绍多种经典的实验设计类型，包括但不限于： 完全随机设计 (Completely Randomized Design, CRD)： 适用于各处理组条件基本一致的情况，是简单且易于理解的设计。 随机区组设计 (Randomized Block Design, RBD)： 当存在可能影响结果的特定因素（如批次、地点、时间等）时，引入区组化可以有效控制这些非处理因素的变异，提高实验的灵敏度。 拉丁方设计 (Latin Square Design, LSD)： 适用于需要同时控制两个外部因素（如行和列）的情况，非常适合在多批次生产或多时间段进行的实验。 析因设计 (Factorial Design)： 用于研究两个或多个因素及其交互作用对试验结果的影响。本书会深入探讨单因子、两因子、多因子析因设计，以及全因子设计和部分析因设计，帮助读者理解如何高效地探索多因素体系。 裂区设计 (Split-Plot Design)： 适用于一些无法在所有处理水平上完全随机化的情况，例如农业、工业生产中的某些实验。 重复测量设计 (Repeated Measures Design)： 针对同一对象在不同时间点或不同条件下进行多次测量的情况，本书会探讨其优点、缺点以及相应的统计分析方法。 样本量计算： 合理的样本量是保证实验统计效力的基础。本书会提供多种场景下的样本量计算方法和公式，并解释其背后的统计原理，帮助读者在实验开始前就确定所需的样本量，避免资源浪费或结论不可靠。 预实验与 piloto 试验： 在进行大规模正式实验之前，进行预实验或 piloto 试验的重要性不言而喻。本书会指导读者如何设计和分析这些初步实验，以优化正式实验方案，提前发现潜在问题。 在实验设计之后，本书将重点转移到数据处理与分析的实际操作。科学实验产生的数据往往是杂乱无章的，需要经过精细的处理和严谨的分析才能转化为有意义的信息。 数据采集与整理： 讲解如何规范地记录实验数据，包括数据编码、缺失值处理、异常值检测与处理等。建立清晰的数据结构和管理流程是后续分析的基础。 描述性统计： 介绍如何运用各种描述性统计量（如均值、中位数、方差、标准差、百分位数等）和图表（如直方图、散点图、箱线图等）来直观地展示数据的分布特征、集中趋势和离散程度，为进一步的推断统计奠定基础。 推断性统计方法： 这是数据分析的核心部分。本书将系统介绍各种常用的推断性统计方法，并详细阐述其适用条件和操作步骤： 假设检验： 讲解 t 检验（单样本、独立样本、配对样本）、Z 检验、卡方检验等，用于判断样本数据是否能够支持或拒绝关于总体参数的假设。 方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA)： 重点介绍单因素方差分析、双因素方差分析，以及多因素方差分析，用于比较多个组的均值是否存在显著差异，并分析不同因素的主效应和交互效应。 回归分析 (Regression Analysis)： 探讨简单线性回归、多元线性回归，以及非线性回归，用于研究变量之间的定量关系，并进行预测。 相关分析 (Correlation Analysis)： 评估两个或多个变量之间线性相关的方向和强度。 其他统计工具： 根据具体领域需求，也可能涉及非参数检验、时间序列分析、多元统计方法（如主成分分析、因子分析）等。 统计软件的应用： 本书会结合当前主流的统计分析软件（如 R、SPSS、Excel 等），提供详细的操作指南和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。讲解如何在软件中实现数据导入、清洗、可视化以及各种统计分析模型的构建和结果解读。 结果解释与报告： 强调如何正确地解释统计分析的结果，包括理解 P 值、置信区间、效应量等统计量，并将其与实际的实验背景相结合。指导读者如何撰写规范、清晰、具有说服力的实验报告，有效地传达研究发现。 本书的特点： 理论与实践并重： 既有严谨的理论阐述，又有贴近实际的案例分析，帮助读者建立完整的知识体系，并掌握解决实际问题的能力。 循序渐进的教学法： 从基础概念入手，逐步深入到复杂的统计模型，适合不同水平的读者。 强调批判性思维： 鼓励读者在设计实验和分析数据时保持批判性思维，审慎评估研究的局限性和潜在偏差。 面向多学科应用： 所介绍的实验设计和数据处理方法具有普遍适用性，可广泛应用于生物学、医学、工程学、心理学、社会科学、农业、经济学等众多研究领域。 目标读者： 本书适合高等院校本科生、研究生，以及在各行各业从事科学研究、产品开发、质量控制、市场调研等工作的科研人员、工程师、技术人员和数据分析师。无论您是初次接触实验设计，还是希望深化相关知识，本书都能为您提供有益的指导和帮助。通过学习本书，读者将能够更科学、更有效地开展研究，从而得出更可靠、更有价值的研究结论。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书是一本不可多得的优秀教材。它不仅内容详实，而且讲解透彻，案例丰富。我之所以能够写出这样详细的评价，完全是因为我在阅读过程中，被书中蕴含的知识和智慧所深深吸引。它让我看到了实验设计和数据处理的魅力，也为我未来的科研之路提供了坚实的基础和清晰的方向。我毫不犹豫地将这本书推荐给所有正在或即将从事科研工作的朋友们，相信你们一定会和我一样，从中获得巨大的收获。

评分☆☆☆☆☆

我是一个跨学科的研究者，我的研究领域常常涉及多个学科的交叉。过去，我在设计实验和处理数据时，常常感到力不从心，不知道如何将不同领域的知识整合起来。这本书的出现，为我提供了一个全新的视角。它不仅仅局限于某个学科的实验设计，而是从更宏观的角度，探讨了实验设计的普适性原则和方法。书中关于“因果关系推断”的讨论，给我留下了深刻的印象。它让我明白，仅仅观察到两个变量之间的相关性，并不足以证明它们之间存在因果关系，还需要通过严谨的设计来排除其他潜在的混杂因素。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事多年临床研究的医生，过去在实验设计和数据分析方面，更多的是依靠经验和直觉，并没有系统地学习过。拿到这本书的时候，我抱着试试看的心态翻阅了一下，没想到立刻就被吸引住了。书中关于“对照组设计”的讨论，让我豁然开朗。过去我常常纠结于应该设置哪种类型的对照，是安慰剂对照、阳性对照还是历史对照。这本书非常清晰地列举了各种对照设计的优缺点，以及在不同研究场景下的适用性。特别是关于“伦理考量”在对照组设计中的重要性，作者也给予了足够的重视，这对于我们临床研究人员来说，是非常重要的提醒。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排，我认为是非常人性化的。它从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的设计和分析方法。我尤其欣赏作者在讲解“多因素实验设计”时，没有直接抛出复杂的方差分析模型，而是先从二维的交互作用开始，用图表和直观的解释，让我理解不同因素之间的相互影响。书中提到一个关于农作物产量优化的例子，通过改变施肥量和灌溉频率，来探究哪种组合能带来最高的产量，以及施肥量和灌溉频率之间是否存在协同效应。这样的案例，让我能够清晰地看到多因素设计的逻辑和价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，我非常喜欢。它不像一些学术著作那样枯燥乏味，而是充满了启发性和实践性。作者善于运用生动的比喻和形象的案例，将抽象的科学原理变得易于理解。比如，在讲解“样本量计算”时，他没有直接给出一堆公式，而是通过一个比喻，将样本量看作是“测量工具的精确度”，解释了为什么需要足够大的样本量才能捕捉到微小的差异。这种寓教于乐的方式，让我对学习过程充满了乐趣，而不是一种负担。

评分☆☆☆☆☆

数据处理，这个词听起来就让人头疼。过去，我以为就是把数据往Excel里一丢，然后敲敲键盘，出来的数字就是一切。但这本书，它彻底颠覆了我这个想法。它不仅仅关注了最基础的描述性统计，比如均值、标准差这些，更重要的是，它将统计推断的概念引入得恰到好处。我特别喜欢书中关于假设检验那一章的讲解，作者没有一开始就抛出复杂的公式，而是循序渐进地引导读者理解“零假设”和“备择假设”的意义，以及P值的含义。它用非常贴近实际的例子，比如市场调研中的用户反馈分析，来解释如何通过统计方法来判断一个新产品的改进是否真的带来了显著的用户满意度提升。这本书的魅力在于，它能够将抽象的统计理论，转化为解决实际问题的有力工具，让我不再畏惧那些看似复杂的统计软件和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，我认为具有很强的普适性。无论你是生物学、化学、物理学、心理学，还是社会科学的研究者，都能从中找到有价值的启示。它所讲解的实验设计和数据处理的基本原则，是适用于所有科学研究的。我特别欣赏书中关于“重复性”和“可复现性”的强调。在当今科研环境下，这两个概念的重要性不言而喻。作者通过案例分析，阐述了如何通过严谨的设计和规范的数据处理流程，来确保研究结果的可靠性和可重复性，这对于提升科研的整体水平至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的附录和参考文献部分，也非常有价值。虽然我还没有深入研究，但仅仅是浏览一下，我就能感受到作者在这方面的用心。它提供了一个进一步学习和探索的入口，对于希望深入研究某个特定领域的读者来说，是非常宝贵的资源。我特别注意到，书中引用了许多经典的文献，这表明作者的研究是建立在扎实的基础之上的，也为读者提供了一个追溯本源的路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿在手里，沉甸甸的，不仅仅是纸张的重量，更是其中蕴含知识的分量。虽然书名直截了当地点出了“实验设计”和“数据处理”这两个核心概念，但我敢肯定，它所触及的领域远不止于此。在我拿到这本书之前，我是一名刚刚接触科研的学生，对实验设计总是有种模糊的认识，觉得只要按照老师说的流程走一遍就万事大吉。然而，这本书的出现，像一道明亮的灯塔，照亮了我对实验设计的盲区。它不仅仅是告诉我们“怎么做”，更是深入浅出地讲解了“为什么这么做”。比如，在讨论随机化原则时，作者并没有简单地罗列步骤，而是通过生动形象的案例，阐述了随机化在减少偏差、提高结果可信度方面的关键作用。我记得书中有一个关于药物疗效的实验，详细对比了随机分组和非随机分组所带来的截然不同的结论，那一刻我才真正理解了“盲”与“不盲”的巨大差异。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚起步的数据分析师，在学校里学习的更多是理论知识，对于如何将这些理论应用到实际工作中，我一直感到有些迷茫。这本书，它就像一位经验丰富的老前辈，手把手地教我如何将理论付诸实践。书中关于“数据可视化”的章节，让我受益匪浅。作者并没有仅仅罗列各种图表类型，而是详细讲解了不同图表适用于展示何种类型的数据，以及如何通过图表来揭示数据中的隐藏信息。他用大量的图示来佐证观点，让我能够直观地感受到不同可视化方式的差异和效果。

评分☆☆☆☆☆

书较薄，无习题，实验设计方面的内容比其它教材多些

评分☆☆☆☆☆

东东不错，真的不错，物有所值。

评分☆☆☆☆☆

学习中，希望有所帮助

评分☆☆☆☆☆

书很好，讲的很详细

评分☆☆☆☆☆

包装印刷均无问题

评分☆☆☆☆☆

实验数据分析禅师让数据说话的关键。

评分☆☆☆☆☆

到货也很快，喜欢。。。

评分☆☆☆☆☆

实验指导书！有参考的必要！好书！

评分☆☆☆☆☆

还不错，感觉挺详细，也很基础