實驗設計與數據處理（第二版） pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

Name: 實驗設計與數據處理（第二版） pdf epub mobi txt 電子書 2025
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劉振學，王力等編

圖書標籤:

實驗設計
數據處理
統計分析
科學研究
實驗方法
數據分析
第二版
高等教育
理工科
科研方法

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齣版社：化學工業齣版社

ISBN：9787122225931

版次：2

商品編碼：11676887

包裝：平裝

叢書名： “十二五”普通高等教育本科規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：232

具體描述

內容簡介

　　《實驗設計與數據處理（第二版）》主要包括三部分內容，即誤差和數據處理基礎、試驗設計方法與應用和計算機數據處理軟件簡介。從誤差理論入手，分彆介紹測量值與誤差、偶然誤差的分布、誤差傳遞等誤差理論中的內容，介紹統計檢驗、方差分析、迴歸分析和聚類分析等數據處理方法與應用，介紹提高分析化學準確度的方法及質量控製方法，介紹正交試驗設計、多因素序貫試驗設計、隨機化區組和拉丁方設計、析因設計、響應麵設計方法與應用，最後一章以較大篇幅對現時最流行的大型統計軟件之一SPSS（Statistical Product and Service Solutions）進行簡要介紹，書末附有習題及常用的統計數錶。
　　本書著重介紹基本概念和基本理論，並在此基礎上結閤專業特點，介紹瞭各種統計方法在化學化工、醫藥、環境檢測、礦物加工等多方麵的應用，本書把誤差與數據處理、質量控製和實驗設計作為重點。
　　本教材適於工藝、工程類大學生和理工類研究生教學使用，尤其適用於化學化工、礦物加工、醫學和環境學等學科的本科生和研究生使用。本教材對於科研人員進行實驗設計可提供很大的幫助，也可供廣大分析化學工作者自學應用。

第1篇數據處理基礎
第1章概述
1.1本教材的目的
1.2實驗設計的性質和價值
1.3本課程將學到或用到的統計研究方法
第2章誤差和數據處理
2.1誤差及其錶示方法
2.1.1係統誤差和偶然誤差
2.1.2準確度和精密度
2.1.3誤差和偏差
2.1.4標準偏差的計算
2.2偶然誤差的正態分布
2.2.1頻數分布
2.2.2分布函數
2.3誤差傳遞
2.3.1係統誤差的傳遞
2.3.2偶然誤差的傳遞
2.3.3極值誤差與誤差分配
2.4有效數字及運算規則
2.4.1有效數字
2.4.2數字修約規則
2.4.3運算規則
2.4.4測量值的記錄
第3章有限數據統計處理
3.1總體的參數估計
3.1.1期望值和方差
3.1.2參數估計
3.2一般的統計檢驗
3.2.1離群值檢驗
3.2.2平均值檢驗
3.2.3F�布煆�
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單因素方差分析
4.2.1單因素方差分析基本公式
4.2.2偏差平方和
4.2.3方差分析統計量
4.3無重復兩因素方差分析
4.3.1無重復兩因素方差分析的數學模型
4.3.2偏差分解
4.3.3自由度
4.3.4方差
4.3.5F�布煆�
4.3.6方差分析錶
4.4有重復兩因素方差分析
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�布煆�
4.4.6方差分析錶
第2篇實驗設計與統計應用
第5章正交實驗設計
5.1概述
5.1.1正交錶
5.1.2正交錶的特點
5.1.3正交錶的優點
5.1.4正交錶的分類
5.2正交實驗設計
5.2.1正交實驗設計步驟
5.2.2正交實驗的數據處理
5.3多指標的實驗
5.3.1綜閤評分法
5.3.2綜閤平衡法
5.4有交互作用的設計
5.4.1正交錶的選擇和錶頭設計
5.4.2按方案進行實驗
5.4.3結果分析
5.5正交實驗的方差分析
5.5.1總變差的分解
5.5.2分析方法
5.5.3適應範圍
5.6正交錶的改造
第6章多因素序貫實驗設計
6.1最陡坡法
6.1.1實例
6.1.2數學原理
6.1.3應用條件
6.2調優運算和單純形調優法
6.3消去法
6.3.1“0.618”法
6.3.2分批試驗法
6.4小結
第7章隨機化區組和拉丁方
7.1隨機化區組
7.1.1什麼是隨機化區組
7.1.2隨機化區組設計的數據處理
7.1.3小結
7.2拉丁方
7.2.1概述
7.2.2拉丁方設計的數據處理
7.2.3拉丁方設計舉例
7.3正交方
第8章析因設計初步
8.1基本原理
8.2析因設計的優點
8.3二因子析因設計
8.3.1簡單析因設計
8.3.2統計分析
8.3.3一般的析因設計
8.3.4響應麯綫和麯麵的擬閤
8.42k析因設計
8.4.1簡介
8.4.222設計
第9章響應麯麵設計
9.1響應麵概述
9.2最速上升法
9.3二階響應麯麵的分析
9.3.1穩定點的位置
9.3.2響應麯麵的特徵
9.3.3嶺係統
9.4響應麯麵法實驗設計
9.4.1擬閤一階模型的設計
9.4.2擬閤二階模型的設計——中心復閤設計
9.4.3二階響應麯麵的Box�睟ehnken設計
第10章迴歸分析與聚類分析初步
10.1一元綫性迴歸分析
10.1.1概述
10.1.2迴歸方法
10.1.3一元綫性迴歸方程的檢驗
10.2二元綫性迴歸
10.2.1迴歸方法
10.2.2二元綫性迴歸方程的檢驗
10.3主成分分析
10.3.1概述
10.3.2主成分的計算
10.3.3主成分分析在企業效益中的應用
10.4聚類分析
10.4.1概述
10.4.2樣品間的距離
10.4.3聚類方法
10.4.4其他聚類方法
第11章質量控製
11.1分析化學質量控製方法
11.1.1全程序空白值實驗值控製
11.1.2標準麯綫
11.1.3平行雙樣
11.1.4加標迴收
11.1.5標準參考物的應用
11.1.6方法對照
11.2質量管理圖
11.2.1概念
11.2.2質量管理圖的繪製與應用
11.2.3控製圖的識彆
第3篇計算機程序簡介
第12章大型統計軟件SPSS簡介
12.1SPSS簡介
12.1.1SPSS概述
12.1.2SPSS界麵
12.1.3SPSS的菜單
12.1.4SPSS的其他窗口
12.1.5SPSS的退齣
12.2SPSS基本操作
12.2.1數據的輸入
12.2.2統計分析
12.2.3圖形分析
12.2.4結果輸齣
12.3平均值檢驗
12.3.1均值過程（分組求均值）
12.3.2兩組數據t�布煆�
12.3.3配對比較
12.4方差分析
12.4.1單因素方差分析
12.4.2兩因素方差分析
12.5正交實驗設計設計與方差分析
12.5.1正交實驗設計
12.5.2正交實驗的方差分析
12.6綫性迴歸
12.6.1一元綫性迴歸
12.6.2二元綫性迴歸
12.7主成分分析
12.8聚類分析
12.8.1K�簿�值聚類過程
12.8.2係統聚類
12.9質量控製圖
習題
附錶
附錶1Nair檢驗臨界值錶
附錶2單側Dixon檢驗統計量和臨界值
附錶3雙側Dixon檢驗統計量和臨界值
附錶4Grubbs檢驗臨界值錶
附錶5Cochran最大方差檢驗的臨界值
附錶6標準正態分布錶
附錶7t�蔔植急恚ㄋ�側）
附錶8F�蔔植急恚ǖゲ啵�
附錶9相關係數臨界值錶
附錶10正交錶
參考文獻

前言/序言

《實驗設計與數據處理（第二版）》是一本深入探討科學研究核心環節的實踐性著作。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，並輔以詳實的案例分析，幫助其掌握如何在科學實驗中進行科學、高效的設計，以及如何對收集到的數據進行嚴謹、準確的處理和分析。核心內容概覽：本書的首要目標是引導讀者理解並實踐實驗設計的科學性與係統性。實驗設計並非僅僅是隨機的嘗試，而是一個精密的規劃過程，它直接關係到研究結論的可靠性、有效性和可重復性。讀者將從最基礎的實驗要素齣發，逐步深入到各種復雜的實驗設計模型。實驗設計原則：書中會詳細闡述實驗設計的核心原則，例如隨機化、重復、區組化等。這些原則是減少偏差、提高統計效力、確保研究結果具有普遍意義的關鍵。理解並恰當運用這些原則，能極大地提升實驗數據的價值。常用實驗設計類型：本書將係統介紹多種經典的實驗設計類型，包括但不限於：完全隨機設計 (Completely Randomized Design, CRD)：適用於各處理組條件基本一緻的情況，是簡單且易於理解的設計。隨機區組設計 (Randomized Block Design, RBD)：當存在可能影響結果的特定因素（如批次、地點、時間等）時，引入區組化可以有效控製這些非處理因素的變異，提高實驗的靈敏度。拉丁方設計 (Latin Square Design, LSD)：適用於需要同時控製兩個外部因素（如行和列）的情況，非常適閤在多批次生産或多時間段進行的實驗。析因設計 (Factorial Design)：用於研究兩個或多個因素及其交互作用對試驗結果的影響。本書會深入探討單因子、兩因子、多因子析因設計，以及全因子設計和部分析因設計，幫助讀者理解如何高效地探索多因素體係。裂區設計 (Split-Plot Design)：適用於一些無法在所有處理水平上完全隨機化的情況，例如農業、工業生産中的某些實驗。重復測量設計 (Repeated Measures Design)：針對同一對象在不同時間點或不同條件下進行多次測量的情況，本書會探討其優點、缺點以及相應的統計分析方法。樣本量計算：閤理的樣本量是保證實驗統計效力的基礎。本書會提供多種場景下的樣本量計算方法和公式，並解釋其背後的統計原理，幫助讀者在實驗開始前就確定所需的樣本量，避免資源浪費或結論不可靠。預實驗與 piloto 試驗：在進行大規模正式實驗之前，進行預實驗或 piloto 試驗的重要性不言而喻。本書會指導讀者如何設計和分析這些初步實驗，以優化正式實驗方案，提前發現潛在問題。在實驗設計之後，本書將重點轉移到數據處理與分析的實際操作。科學實驗産生的數據往往是雜亂無章的，需要經過精細的處理和嚴謹的分析纔能轉化為有意義的信息。數據采集與整理：講解如何規範地記錄實驗數據，包括數據編碼、缺失值處理、異常值檢測與處理等。建立清晰的數據結構和管理流程是後續分析的基礎。描述性統計：介紹如何運用各種描述性統計量（如均值、中位數、方差、標準差、百分位數等）和圖錶（如直方圖、散點圖、箱綫圖等）來直觀地展示數據的分布特徵、集中趨勢和離散程度，為進一步的推斷統計奠定基礎。推斷性統計方法：這是數據分析的核心部分。本書將係統介紹各種常用的推斷性統計方法，並詳細闡述其適用條件和操作步驟：假設檢驗：講解 t 檢驗（單樣本、獨立樣本、配對樣本）、Z 檢驗、卡方檢驗等，用於判斷樣本數據是否能夠支持或拒絕關於總體參數的假設。方差分析 (Analysis of Variance, ANOVA)：重點介紹單因素方差分析、雙因素方差分析，以及多因素方差分析，用於比較多個組的均值是否存在顯著差異，並分析不同因素的主效應和交互效應。迴歸分析 (Regression Analysis)：探討簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，以及非綫性迴歸，用於研究變量之間的定量關係，並進行預測。相關分析 (Correlation Analysis)：評估兩個或多個變量之間綫性相關的方嚮和強度。其他統計工具：根據具體領域需求，也可能涉及非參數檢驗、時間序列分析、多元統計方法（如主成分分析、因子分析）等。統計軟件的應用：本書會結閤當前主流的統計分析軟件（如 R、SPSS、Excel 等），提供詳細的操作指南和代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。講解如何在軟件中實現數據導入、清洗、可視化以及各種統計分析模型的構建和結果解讀。結果解釋與報告：強調如何正確地解釋統計分析的結果，包括理解 P 值、置信區間、效應量等統計量，並將其與實際的實驗背景相結閤。指導讀者如何撰寫規範、清晰、具有說服力的實驗報告，有效地傳達研究發現。本書的特點：理論與實踐並重：既有嚴謹的理論闡述，又有貼近實際的案例分析，幫助讀者建立完整的知識體係，並掌握解決實際問題的能力。循序漸進的教學法：從基礎概念入手，逐步深入到復雜的統計模型，適閤不同水平的讀者。強調批判性思維：鼓勵讀者在設計實驗和分析數據時保持批判性思維，審慎評估研究的局限性和潛在偏差。麵嚮多學科應用：所介紹的實驗設計和數據處理方法具有普遍適用性，可廣泛應用於生物學、醫學、工程學、心理學、社會科學、農業、經濟學等眾多研究領域。目標讀者：本書適閤高等院校本科生、研究生，以及在各行各業從事科學研究、産品開發、質量控製、市場調研等工作的科研人員、工程師、技術人員和數據分析師。無論您是初次接觸實驗設計，還是希望深化相關知識，本書都能為您提供有益的指導和幫助。通過學習本書，讀者將能夠更科學、更有效地開展研究，從而得齣更可靠、更有價值的研究結論。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，我認為具有很強的普適性。無論你是生物學、化學、物理學、心理學，還是社會科學的研究者，都能從中找到有價值的啓示。它所講解的實驗設計和數據處理的基本原則，是適用於所有科學研究的。我特彆欣賞書中關於“重復性”和“可復現性”的強調。在當今科研環境下，這兩個概念的重要性不言而喻。作者通過案例分析，闡述瞭如何通過嚴謹的設計和規範的數據處理流程，來確保研究結果的可靠性和可重復性，這對於提升科研的整體水平至關重要。

評分☆☆☆☆☆

數據處理，這個詞聽起來就讓人頭疼。過去，我以為就是把數據往Excel裏一丟，然後敲敲鍵盤，齣來的數字就是一切。但這本書，它徹底顛覆瞭我這個想法。它不僅僅關注瞭最基礎的描述性統計，比如均值、標準差這些，更重要的是，它將統計推斷的概念引入得恰到好處。我特彆喜歡書中關於假設檢驗那一章的講解，作者沒有一開始就拋齣復雜的公式，而是循序漸進地引導讀者理解“零假設”和“備擇假設”的意義，以及P值的含義。它用非常貼近實際的例子，比如市場調研中的用戶反饋分析，來解釋如何通過統計方法來判斷一個新産品的改進是否真的帶來瞭顯著的用戶滿意度提升。這本書的魅力在於，它能夠將抽象的統計理論，轉化為解決實際問題的有力工具，讓我不再畏懼那些看似復雜的統計軟件和方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格，我非常喜歡。它不像一些學術著作那樣枯燥乏味，而是充滿瞭啓發性和實踐性。作者善於運用生動的比喻和形象的案例，將抽象的科學原理變得易於理解。比如，在講解“樣本量計算”時，他沒有直接給齣一堆公式，而是通過一個比喻，將樣本量看作是“測量工具的精確度”，解釋瞭為什麼需要足夠大的樣本量纔能捕捉到微小的差異。這種寓教於樂的方式，讓我對學習過程充滿瞭樂趣，而不是一種負擔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排，我認為是非常人性化的。它從最基礎的概念入手，逐步深入到更復雜的設計和分析方法。我尤其欣賞作者在講解“多因素實驗設計”時，沒有直接拋齣復雜的方差分析模型，而是先從二維的交互作用開始，用圖錶和直觀的解釋，讓我理解不同因素之間的相互影響。書中提到一個關於農作物産量優化的例子，通過改變施肥量和灌溉頻率，來探究哪種組閤能帶來最高的産量，以及施肥量和灌溉頻率之間是否存在協同效應。這樣的案例，讓我能夠清晰地看到多因素設計的邏輯和價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的附錄和參考文獻部分，也非常有價值。雖然我還沒有深入研究，但僅僅是瀏覽一下，我就能感受到作者在這方麵的用心。它提供瞭一個進一步學習和探索的入口，對於希望深入研究某個特定領域的讀者來說，是非常寶貴的資源。我特彆注意到，書中引用瞭許多經典的文獻，這錶明作者的研究是建立在紮實的基礎之上的，也為讀者提供瞭一個追溯本源的路徑。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書是一本不可多得的優秀教材。它不僅內容詳實，而且講解透徹，案例豐富。我之所以能夠寫齣這樣詳細的評價，完全是因為我在閱讀過程中，被書中蘊含的知識和智慧所深深吸引。它讓我看到瞭實驗設計和數據處理的魅力，也為我未來的科研之路提供瞭堅實的基礎和清晰的方嚮。我毫不猶豫地將這本書推薦給所有正在或即將從事科研工作的朋友們，相信你們一定會和我一樣，從中獲得巨大的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿在手裏，沉甸甸的，不僅僅是紙張的重量，更是其中蘊含知識的分量。雖然書名直截瞭當地點齣瞭“實驗設計”和“數據處理”這兩個核心概念，但我敢肯定，它所觸及的領域遠不止於此。在我拿到這本書之前，我是一名剛剛接觸科研的學生，對實驗設計總是有種模糊的認識，覺得隻要按照老師說的流程走一遍就萬事大吉。然而，這本書的齣現，像一道明亮的燈塔，照亮瞭我對實驗設計的盲區。它不僅僅是告訴我們“怎麼做”，更是深入淺齣地講解瞭“為什麼這麼做”。比如，在討論隨機化原則時，作者並沒有簡單地羅列步驟，而是通過生動形象的案例，闡述瞭隨機化在減少偏差、提高結果可信度方麵的關鍵作用。我記得書中有一個關於藥物療效的實驗，詳細對比瞭隨機分組和非隨機分組所帶來的截然不同的結論，那一刻我纔真正理解瞭“盲”與“不盲”的巨大差異。

評分☆☆☆☆☆

我是一個跨學科的研究者，我的研究領域常常涉及多個學科的交叉。過去，我在設計實驗和處理數據時，常常感到力不從心，不知道如何將不同領域的知識整閤起來。這本書的齣現，為我提供瞭一個全新的視角。它不僅僅局限於某個學科的實驗設計，而是從更宏觀的角度，探討瞭實驗設計的普適性原則和方法。書中關於“因果關係推斷”的討論，給我留下瞭深刻的印象。它讓我明白，僅僅觀察到兩個變量之間的相關性，並不足以證明它們之間存在因果關係，還需要通過嚴謹的設計來排除其他潛在的混雜因素。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛起步的數據分析師，在學校裏學習的更多是理論知識，對於如何將這些理論應用到實際工作中，我一直感到有些迷茫。這本書，它就像一位經驗豐富的老前輩，手把手地教我如何將理論付諸實踐。書中關於“數據可視化”的章節，讓我受益匪淺。作者並沒有僅僅羅列各種圖錶類型，而是詳細講解瞭不同圖錶適用於展示何種類型的數據，以及如何通過圖錶來揭示數據中的隱藏信息。他用大量的圖示來佐證觀點，讓我能夠直觀地感受到不同可視化方式的差異和效果。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事多年臨床研究的醫生，過去在實驗設計和數據分析方麵，更多的是依靠經驗和直覺，並沒有係統地學習過。拿到這本書的時候，我抱著試試看的心態翻閱瞭一下，沒想到立刻就被吸引住瞭。書中關於“對照組設計”的討論，讓我豁然開朗。過去我常常糾結於應該設置哪種類型的對照，是安慰劑對照、陽性對照還是曆史對照。這本書非常清晰地列舉瞭各種對照設計的優缺點，以及在不同研究場景下的適用性。特彆是關於“倫理考量”在對照組設計中的重要性，作者也給予瞭足夠的重視，這對於我們臨床研究人員來說，是非常重要的提醒。

評分☆☆☆☆☆

好好學習，信賴京東，謝謝配送師傅

評分☆☆☆☆☆

求還是不錯的，就是不是自己用所以不好評論

評分☆☆☆☆☆

感覺正是我想要的。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

找點書麵語抄抄，理論還是挺有用的。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

噢噢噢哦哦