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曹宏燕 等 著

图书标签:

• 分析测试
• 统计方法
• 质量控制
• 数据分析
• 实验设计
• 质量管理
• 可靠性
• 测量不确定度
• 统计学
• 过程控制

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

版次：1

商品编码：12106688

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：445

字数：730000

正文语种：中文

内容简介

《分析测试统计方法和质量控制》介绍了分析测试及其试验研究中常用的数理统计方法，包括分析测试中的误差和误差分布、测量结果的统计检验、方差分析、正交设计、回归分析等统计方法的理论与实践；结合ISO、GB和CNAS等有关实验室管理规范和认可要求，阐述了实验室管理和协同试验中测量结果准确度试验及应用、能力验证及其统计方法、测量不确定度评定、标准物质及其研制中的统计方法、分析方法的评价及分析结果的表示、实验室认可、质量控制图中相关的统计方法和质量控制措施；还介绍了分析测试文献资源和检索方法、Excel在分析测试数据统计中的应用，并以较多实例解读数理统计方法在分析实践及实验室管理中的应用。
《分析测试统计方法和质量控制》理论联系实际、内容丰富、实践性强，可供各行业从事分析测试、分析试验研究人员和实验室管理人员阅读，亦可作为分析测试专业培训教材，大专院校相关专业师生参考用书。

作者简介

曹宏燕，武汉钢铁公司研究院技术中心，原主任，研究员，发表论文30余篇，主持起草标准近10项，如《化学成分分析测量结果不确定度评定导则》（CSM 01010100-2006）、《钢铁及合金化学分析方法 新亚铜灵-三氯甲烷萃取光度法测定铜量》（GB 223.19-1989）等

目录

第1章分析测试中的误差和误差分布1
1.1分析测试误差1
1.1.1误差和误差的分类1
1.1.2分析误差的产生3
1.2测量结果的准确度（正确度和精密度）4
1.2.1测量准确度、正确度和精密度的有关术语4
1.2.2测量结果准确度与正确度、精密度的关系6
1.2.3误差的表示7
1.3随机误差的正态分布8
1.3.1测量结果的分布8
1.3.2正态分布10
1.3.3标准正态分布12
1.4正态分布的数字特征14
1.4.1数据集中位置的特征数15
1.4.2数据离散度的特征数18
第2章测量结果的统计检验24
2.1离群值检验24
2.1.1概述24
2.1.2离群值检验26
2.1.3统计检验的功效33
2.1.4检验结果的处理34
2.1.5可疑数据检验中的一些问题34
2.2平均值一致性检验35
2.2.1概述35
2.2.2t分布36
2.2.3u检验38
2.2.4t检验39
2.3方差检验44
2.3.1概述44
2.3.2χ2分布45
2.3.3F分布46
2.3.4方差检验48
2.3.5多个总体的方差的检验51
2.4正态性检验55
2.4.1概述55
2.4.2夏皮罗-威尔克（Shapiro-Wilk）检验法55
2.4.3偏态-峰态系数检验59
2.4.4爱泼斯-普利（Epps-Pulley）检验60
2.4.5达戈斯提诺（D Agostino）检验62
2.4.6正态性检验方法的应用64
第3章方差分析65
3.1变差平方和的分解65
3.2单因素方差分析67
3.2.1单因素方差分析一般方法67
3.2.2各水平等重复次数的单因素方差分析68
3.2.3各水平不等重复次数的单因素方差分析70
3.3双因素试验方差分析71
3.3.1交互效应71
3.3.2无交互作用双因素试验方差分析72
3.3.3有交互作用双因素试验方差分析75
3.4正交试验与正交试验方差分析79
3.4.1常用试验设计方案的比较79
3.4.2正交表80
3.4.3不考虑交互作用的正交试验81
3.4.4有交互作用的正交试验设计87
3.4.5多指标试验的正交设计90
3.4.6水平数不等的正交设计91
3.4.7分次试验93
第4章回归分析95
4.1概述95
4.2一元线性回归96
4.2.1作图法求两变量间的关系96
4.2.2一元线性回归方程的建立97
4.2.3一元线性回归方程的有效性检验100
4.2.4回归方程的精度与置信区间109
4.2.5两条回归直线的比较115
4.2.6一元线性回归方程在分析测试中的应用 118
4.3一元非线性回归124
4.4二元线性回归分析129
4.4.1二元线性回归方程求解129
4.4.2二元线性回归方程的显著性检验131
4.4.3二元线性回归方程的精度132
4.4.4二元非线性化回归133
4.5多元线性回归方程133
第5章测量方法与结果的准确度试验及应用134
5.1概述134
5.2有关分析测试方法准确度的定义与术语135
5.3确定重复性限标准差和再现性限标准差的基本方法 137
5.3.1精密度试验统计的基本模型137
5.3.2重复性方差s2r、实验室间方差s2L和再现性方差s2R的统计138
5.3.3重复性限r和再现性限R的确定139
5.3.4确定sr（和sR）与水平值m之间的函数关系140
5.3.5精密度参数的表达143
5.3.6精密度试验测试结果的一致性检验和离群值检验145
5.3.7数据分析的稳健统计方法149
5.3.8精密度试验测试结果统计分析主要流程150
5.4精密度试验和统计分析实例150
5.4.1试验安排和实验室测试数据150
5.4.2测试数据的统计检验和精密度参数计算151
5.4.3重复性限和再现性限回归方程的拟合153
5.5精密度试验的组织155
5.5.1实验室的选择155
5.5.2精密度试验的样品156
5.5.3精密度试验操作员156
5.5.4测试数据的独立性157
5.6分析方法精密度的中间度量157
5.6.1精密度中间度量概述157
5.6.2精密度中间度量的试验158
5.6.3精密度中间度量试验的统计分析159
5.7精密度试验的分割水平设计和非均匀物料设计161
5.7.1精密度试验的分割水平设计161
5.7.2精密度试验的非均匀物料设计163
5.8确定测试方法正确度的基本方法163
5.8.1根据实验室间试验确定测量方法的偏倚163
5.8.2单个实验室偏倚的确定165
5.8.3应用实例166
5.9精密度数值的应用169
5.9.1不同概率水平临界值的计算169
5.9.2两个和两个以上测试结果重复性检验的临界值169
5.9.3重复性条件下进行两组测试170
5.9.4两个实验室各进行一次以上的测试170
5.9.5一个实验室的测试结果与参照值的比较171
5.9.6多个实验室的测试结果与参照值的比较172
5.9.7精密度参数在测量不确定度评定中的应用173
第6章测量不确定度及其评定174
6.1测量不确定度概述175
6.1.1测量的基本术语175
6.1.2测量不确定度177
6.1.3测量误差与测量不确定度178
6.1.4分析测试中常见的不确定度因素179
6.2测量不确定度评定的基本方法180
6.2.1测量不确定度的名称和定义180
6.2.2测量不确定度评定的基本程序182
6.3分析测试中主要不确定度分量的评定191
6.3.1溶液体积测量的不确定度分量191
6.3.2称量引起的不确定度分量192
6.3.3标准物质和纯物质引入的不确定度分量193
6.3.4校准曲线变动性的不确定度分量194
6.3.5测量重复性不确定度分量196
6.3.6相对原子质量、常数等引起的不确定度分量196
6.3.7分析中某些校正系数的不确定度分量197
6.3.8长度测量的不确定度分量197
6.3.9仪器的显示或读数引起的不确定度分量197
6.3.10数字修约引起的不确定度分量197
6.4测量不确定度评定实例198
6.4.1重铬酸钾滴定法测定铁矿石中全铁含量的不确定度评定198
6.4.2过硫酸铵氧化滴定法测定含钒不锈钢中铬含量的测量不确定度评定200
6.4.3恒电流电解-BCO光度法测定纯铜中铜含量的不确定度评定203
6.4.4电感耦合等离子体发射光谱法测定低合金钢中钼含量的不确定度评定207
6.4.5燃烧气体容量法测定钢中碳含量测量不确定度评定209
第7章能力验证及其统计方法212
7.1能力验证相关术语212
7.2实验室能力验证213
7.2.1能力验证的作用213
7.2.2能力验证的要求215
7.2.3CNAS与其他认可机构的互认216
7.3能力验证计划216
7.3.1顺序参加计划216
7.3.2同步参加计划217
7.3.3部分过程计划218
7.3.4外部质量评价（EQA）计划218
7.4检测实验室的能力验证218
7.4.1能力验证计划的组织和设计218
7.4.2能力验证样品（物品）的制备、分发和管理219
7.4.3计划的实施219
7.4.4数据的统计处理220
7.4.5能力评价221
7.4.6能力验证报告222
7.4.7能力验证结果的利用和整改程序222
7.5能力验证中的统计方法223
7.5.1稳健统计基本方法224
7.5.2以中位数和标准化四分位距表征的稳健统计技术226
7.5.3能力验证结果的图示227
7.5.4能力验证实例229
7.6检测实验室能力验证中的几个问题232
7.6.1分割水平样品试验232
7.6.2中位数和四分位数的确定233
7.6.3标准化四分位距的计算234
7.6.4能力验证评价结果的不一致235
7.6.5能力验证中的保密性235
7.7能力验证的其他稳健统计和评价方法236
7.7.1稳健算法A236
7.7.2ISO尧登椭圆图238
7.7.3En统计量的评价241
7.7.4采用分析方法精密度参数的评价方法242
7.7.5能力验证结果稳健统计值与标准物质认定值的符合性检验243
第8章分析方法的评价与分析结果的表示245
8.1分析方法的基本特性245
8.1.1检出限245
8.1.2测定限247
8.1.3灵敏度249
8.1.4选择性249
8.1.5精密度、重复性和再现性250
8.1.6准确度、正确度和偏倚251
8.2测量结果的精密度检验251
8.3测量结果的正确度的检验253
8.3.1用标准物质检查测量结果的正确度253
8.3.2两个独立分析方法间的比对255
8.3.3测量结果与另一实验室测量结果比对256
8.3.4多水平测量结果的比较257
8.3.5参与实验室间能力验证比对试验260
8.3.6加标回收试验260
8.4分析方法试验和评价261
8.4.1分析方法试验261
8.4.2分析方法评价263
8.5提高测量结果的准确度264
8.6有效数字与数值修约267
8.6.1有效数字和有效数字的位数267
8.6.2有效数字表示规则268
8.6.3数值修约规则269
8.6.4测定值或其计算值与标准规定极限数值作比较的方法270
8.7误差的传递271
8.7.1误差传递的一般公式271
8.7.2误差传递公式在基本运算中的应用272
8.7.3应用实例273
8.7.4分析测试中误差的分配和控制275
8.8分析结果的表示275
第9章标准物质及其研制中的统计方法277
9.1概述277
9.2标准物质的基本特性280
9.2.1均匀性280
9.2.2稳定性280
9.2.3溯源性281
9.3标准物质在分析测试中的作用282
9.4分析测试的溯源体系和溯源性的保证284
9.4.1分析测试的溯源性284
9.4.2溯源体系285
9.4.3分析测试溯源体系的完善287
9.4.4标准物质生产者(研制者)的认可289
9.5标准物质的均匀性和均匀性检验289
9.5.1均匀性检验统计方法290
9.5.2样品不均匀性引起的不确定度评定293
9.5.3均匀性检验方法的选择和正确评价296
9.5.4均匀性检验的抽样方式和抽样数量298
9.5.5均匀性检验项目的选择299
9.5.6均匀性检验测量条件的控制299
9.5.7测量顺序的控制300
9.5.8最小取样量的确定301
9.6标准物质的稳定性和稳定性试验302
9.6.1标准物质稳定性试验302
9.6.2标准物质稳定性试验的统计方法305
9.7标准物质的定值分析和特性量值的确定310
9.7.1标准物质特性量值溯源性的保证310
9.7.2标准物质定值分析和定值实验室311
9.7.3定值分析的质量控制315
9.7.4标准物质定值分析数据的统计处理316
9.8标准物质的选择和使用322
9.9标准物质的期间核查324
9.9.1标准物质的期间核查的基本要求324
9.9.2有证标准物质的期间核查325
9.9.3标准物质特性量值的核查326
第10章实验室认可327
10.1实验室认可的基本知识327
10.1.1认可的定义327
10.1.2实验室认可与质量认证的区别327
10.1.3实验室认可的作用和益处328
10.1.4实验室认可的依据329
10.1.5实验室认可过程329
10.1.6实验室认可的领域331
10.2实验室质量管理体系的建立与运行331
10.2.1管理体系的基本概念331
10.2.2管理体系的总体要求332
10.2.3管理体系的建立333
10.2.4管理体系的运行和持续改进334
10.3实验室认可中的关注重点335
10.3.1现场考核试验335
10.3.2测量不确定度的评估335
10.3.3量值溯源336
10.3.4内部校准要求338
10.3.5能力验证338
10.3.6非标准方法的确认339
10.3.7符合相关法律法规的要求340
10.3.8内部质量控制340
第11章分析测试中的质量控制图342
11.1质量控制图342
11.2常规控制图343
11.2.1常规控制图的分类343
11.2.2计量控制图的性质344
11.2.3计量控制图设计344
11.3计量控制图的建立345
11.3.1平均值-极差控制图345
11.3.2平均值-标准差控制图347
11.3.3中位值-极差控制图347
11.3.4单值-移动极差控制图348
11.3.5给定参数的计量控制图350
11.4常规控制图的识别与判断350
11.5计量控制图的控制程序352
11.6质量控制图在评价分析测试工作质量中的应用353
第12章分析测试文献资源和检索方法358
12.1分析测试类文献资源的类型358
12.1.1期刊文摘类信息资源358
12.1.2图书类信息资源361
12.1.3专利类信息资源361
12.1.4学位论文362
12.1.5标准化信息363
12.1.6会议资料365
12.1.7新闻类信息资源366
12.1.8实验室管理信息366
12.2分析化学文献的综合检索途径366
12.2.1综合类搜索引擎366
12.2.2网上图书馆367
12.2.3化学专业网站367
12.2.4网上大型综合数据库368
12.2.5专业检索工具373
12.3文献检索步骤374
12.3.1分析检索课题，确定检索范围374
12.3.2确定检索方法375
12.3.3制定检索策略375
12.3.4适时调整检索策略375
12.4检索结果375
第13章分析测试中统计软件应用简介377
13.1统计软件概述377
13.1.1Excel377
13.1.2Origin377
13.1.3Minitab378
13.2Excel的基本功能378
13.2.1Excel的主要特点378
13.2.2数据基本操作379
13.2.3Excel在数理统计中的常规应用383
13.2.4数据分析工具库的应用390
13.2.5分析测试数据处理示例400
13.2.6Excel绘图功能简介405
13.2.7Excel绘图实例408
13.3Origin软件应用简介412
13.3.1数据分析412
13.3.2绘图413
13.4Minitab应用简介416
13.4.1描述性统计量416
13.4.2方差分析416
13.4.3控制图的绘制419
13.5附录：Excel中的统计函数421
附录424
附表1标准正态分布表424
附表2χ2分布表425
附表3t分布表426
附表4F分布表427
附表5常用正交表437
参考文献444

精彩书摘

　　《分析测试统计方法和质量控制》：
　　有些物理试验是不可重复的，有些成分分析样品量有限，只能做一次试验。一次测量所得结果是否有分散性？按重复性概念，一个测量结果不能计算其标准差，但在测晕不确定度评定中可通过所用仪器、量具校准的标准不确定度、其示值误差、环境温度变化的不确定度及利用以前积累的统计数据或方法的重复性限等参数来评定测量结果的分散性。例如，在试验机上进行破坏性的抗托强度试验，但仍可通过试验机已知的很大允许差、试验机的示值重复性标准差、试验样品几何尺寸的测量误差等来评定测量结果的不确定度。
　　因此，在计量学中引入测量不确定度的概念，通过对未在重复测量中表不的各种不确定度因素进行分析，并将这些因素对数据分散性的贡献统计出来，与测量数据的重复性进一步合成为总不确定度，最后与测量结果一起表达。
　　定义中的“合理地”是指测量在统计控制状态下进行，其测量结果或有关参数可以用统计方法进行估计。另外，不确定度的评定带有主观鉴别的成分，即不确定度的评定与人员的知识范围、认识水平和实践经验有密切关系，要求评定人员对分析方法和测量过程的各种系统效应和随机效应有正确的认识，合理评定被测量之值的分散性。
　　定义中的“测量结果”应当理解为被测量之值的佳估计。不确定度的评定应当考虑已识别的系统效应的影响，即测量结果是指对已识别的系统效应修正后的佳估计值。
　　定义中的“相联系的”是指不确定度和测量结果来自于同一测量对象和过程。表示在给定条件下测量结果可能出现的区间。要说明的足，测量不确定度和测最结果的量值之间没有必然的联系，它们均按各自的方法统计。采用不同的方法对某一个被测量测量，可能得到相同的结果，但其不确定度未必相同，有时可能相差颇大。
　　不确定度是建立在误差理论基础上的一个新的概念，它表示由于测量误差的存在而对被测量值不能肯定的程度，是定量说明测量结果质量的一个参数。一个完整的测量结果，不仅要表示其量值的大小，还需给出测量的不确定度，表示被测量真值在一定概率水平所处的范围（所指的测量结果应该是已修正了的佳估计值）。测量小确定度愈小，其测最结果的可信度愈大，测量的质量就愈高，测量数据的使用价值愈高。
　　……

前言/序言

分析测试试验研究和生产实践中，数理统计方法的重要性不仅受到分析测试人员的青睐，更受到越来越多的实验室、管理者的重视，在分析测试实践和管理中的应用也越来越广泛。
ISO/IEC等国际组织颁布或修订了一系列有关实验室管理和试验结果数据处理的文件，例如，ISO/IEC 17025《检测和校准实验室能力的通用要求》、ISO 5725《测量方法与结果的准确度》系列标准、ISO/IEC 17043《合格评定能力验证的通用要求》、ISO 13528《利用实验室间比对进行能力验证的统计方法》、ISO Guide 35《标准物质定值的一般原则和统计学原理》、ISO/IEC Guide 98��3《测量不确定度第3 部分：测量不确定度表示指南》等。这些文件的颁布和实施大大提高了管理者和分析测试人员对实验室管理的认识，促进了实验室技术能力和管理水平的提高。在这些文件中，有相当一部分内容涉及采用数理统计方法处理试验和分析数据。在分析方法标准制修订、实验室能力验证、测量不确定度评定、日常实验室管理、分析方法试验中，形成了一套较为完整和一致的数理统计方法。这些文件及其统计方法在我国各部门分析测试实验室和实验室间协同试验中得到广泛应用。
在国内分析测试领域，曾出版了不少有关数理统计方法应用的专著。《分析测试数据的统计处理方法》（邓勃，1995）、《实验室认可中的不确定度和统计分析》（刘智敏，2007）、《化学分析中不确定度的评估指南》（中国实验室国家认可委员会，2002）等是较有影响的著作。本书在前人工作的基础上，撰写了分析测试中常用的数理统计方法，结合二十多年来国际标准化组织（ISO）、国家标准（GB）和中国合格评定国家认可委员会（CNAS）系列文件及其在实验室中的应用，着重阐述了测量方法与结果准确度试验及应用、能力验证及其统计方法、测量不确定度评定、标准物质及其研制中的统计方法、分析方法的评价及分析结果的表示、实验室认可、分析测试中的质量控制图等；考虑到互联网和计算机技术的应用，撰写了分析测试文献资源和检索方法、分析测试数据处理的统计软件应用简介等实用性内容。本书编写的内容基本涵盖了分析测试实验室技术和质量管理、实验室间协同试验和能力验证、标准物质研制和应用等领域所用到的数理统计和管理方法。
学习和运用统计方法已成为时代对分析测试工作者的要求。本书的读者主要是各部门研究院、研究所、学校和生产检测实验室从事分析测试实践、研究、教学的技术人员和管理人员，他们关注的是如何应用数理统计方法，在分析测试和试验研究中，以及在实验室协同试验中正确处理分析测试数据，并作出合理评价和论述。因此，笔者在阐述统计方法基础理论的同时，着重介绍统计方法在分析实践中的应用和对实验室间协同试验数据的处理方法，对ISO和国家标准系列文件及其在实验室技术和质量管理中的应用进行解读，并用较多的实例剖析统计方法在其中的应用。应用数理统计方法和实例对ISO、国家标准和CNAS等系列文件进行解读，是本书编写的一大亮点。本书的出版将有助于分析测试人员应用数理统计方法水平的提高，有助于实验室认可、实验室技术和质量管理工作全面、深入的开展。
本书共分13章，第1～7章、第9章由曹宏燕撰写，第8章由闻向东、曹宏燕撰写，第11章由闻向东撰写，第12章由邵梅撰写，第13章由余卫华撰写，第10章请上海科学院副院长、CNAS主任评审员鄢国强教授撰写，全书由曹宏燕统稿。书稿承蒙北京钢铁研究总院王海舟院士、清华大学邓勃教授审阅，提出中肯而又宝贵修改意见，并作序；书稿的部分章节经北京钢铁研究总院柯瑞华教授、胡晓燕教授，上海科学院鄢国强教授，上海材料研究所马冲先教授，中国计量测试学会韩永志研究员，武汉科技大学徐建平教授等审阅，并提出宝贵的修改意见；武钢研究院张穗忠、李杰、李江文、谢芬、谭谦、于录军、周郑等为书稿审稿、校对和绘图。本书撰写过程中得到了武钢研究院、科技创新部和老干处等部门的领导和同事们的关心、鼓励和帮助，以及家人的关爱和大力支持，在此向他（她）们表示衷心的感谢。书稿撰写中参考和引用了国内外公开发表的文献，在此向文献原作者致诚挚的谢意。特别感谢著名分析化学界前辈、笔者的导师、101岁高龄的武汉大学前化学系主任曾云鹗先生数十年来对笔者的培养、教育和关心，及对本书撰写和出版的关注。本书的顺利出版要感谢化学工业出版社的鼎力支持和辛勤的工作。
本书仓促成稿，受学识、经验、信息及能力所限，难免以偏概全，书中不足、不妥之处，恳请各界专家与读者不吝指正。

曹宏燕
2016年8月

《数据洞察：从统计学视角解析量化决策》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新和决策的强大引擎。然而，数据的真正价值并非仅仅是海量数字的堆砌，而是蕴藏在其背后的规律、趋势与关联。本书《数据洞察：从统计学视角解析量化决策》旨在揭示如何运用严谨的统计学方法，穿透数据的表象，洞悉其深层含义，从而做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书并非一本枯燥的统计学理论教科书，而是一本注重实践、强调应用的学习指南。我们坚信，理解统计学并非是少数专家的专利，而是每一个渴望在复杂环境中做出理性判断的个体都应掌握的关键能力。因此，本书以清晰易懂的语言，结合丰富的实际案例，将统计学理论与商业、科研、社会科学等多个领域的实际问题紧密相连，帮助读者建立起一套完整的“数据思维”体系。 第一部分：夯实基础——理解数据的语言 任何深入的数据分析都离不开对基础概念的深刻理解。在第一部分，我们将从最核心的概念入手，为您构建坚实的统计学基石。 认识数据：类型、结构与测量尺度 我们会详细介绍不同类型的数据（如分类数据、数值数据）及其在分析中的意义。 探讨不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）对统计方法的选择所带来的影响。 通过实际例子，让您理解如何准确地识别和分类您所面对的数据，这是后续一切分析的前提。 描述性统计：数据全景速览 学习如何用简洁的指标概括数据的核心特征，包括集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）以及数据的分布形态（偏度、峰度）。 掌握多种可视化工具（直方图、箱线图、散点图等）的运用，让数据“说话”，直观地展现数据模式和潜在异常。 通过案例分析，展示如何利用描述性统计快速评估数据集的质量和初步洞察潜在问题。 概率论初步：理解不确定性 我们将引入概率的基本概念，解释随机事件、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）的意义。 理解概率模型如何帮助我们量化不确定性，并为后续的推断性统计打下基础。 重点讲解正态分布在统计学中的核心地位及其应用场景。 第二部分：深入探究——从样本到总体 统计学最引人入胜之处在于其推断能力，即如何从有限的样本信息推断出更广阔的总体特征。第二部分将是本书的核心，引领您进入推断性统计的殿堂。 抽样方法与抽样分布：缩小差距的艺术 探讨各种抽样技术的优缺点，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及如何根据实际情况选择最合适的抽样策略。 深入理解中心极限定理，并解释抽样分布如何使得我们能够基于样本均值对总体均值进行推断。 参数估计：给总体的“最佳猜测” 学习点估计和区间估计的概念，理解置信区间如何为我们提供一个可能包含总体参数的范围，并量化估计的不确定性。 掌握如何计算不同参数（如总体均值、总体比例）的置信区间。 通过实际场景，例如产品质量评估、市场调研，演示置信区间的应用价值。 假设检验：用数据证明（或证伪） 这是本书的重头戏之一。我们将详细讲解假设检验的逻辑框架，包括零假设、备择假设、P值、显著性水平等关键概念。 系统学习多种常用的假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验，并明确其适用条件和步骤。 我们还将覆盖单样本检验、双样本检验（独立样本和配对样本）以及方差检验等。 通过大量详实的案例，如药物疗效对比、营销活动效果评估、生产工艺改进等，让您掌握如何设计并解读假设检验的结果，从而做出有数据支持的决策。 第三部分：探索关系——数据间的深层联系 现实世界中的问题往往涉及多个变量之间的相互影响。第三部分将教会您如何揭示这些变量之间的复杂关系。 相关性分析：度量变量间的同步变化 理解相关系数的含义，学会计算和解释Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等，以量化两个变量之间线性或单调关系的强度和方向。 重点强调相关性不等于因果性，以及如何避免常见的相关性误读。 回归分析：预测与解释的利器 简单线性回归： 学习如何建立一个模型来描述一个因变量与一个自变量之间的线性关系，并用于预测。理解回归方程的系数含义，以及模型拟合优度（R²）的评估。 多元线性回归： 扩展到多个自变量对一个因变量的影响，掌握如何选择合适的自变量，处理多重共线性等问题，并进行模型诊断。 非线性回归与逻辑回归： 介绍如何处理非线性关系的数据，以及如何使用逻辑回归模型进行分类预测，例如客户流失预测、信用风险评估。 本书将提供丰富的案例，演示如何利用回归模型来理解影响因素，预测未来趋势，以及优化决策。 第四部分：聚焦质量——统计在质量管理中的应用 质量是任何组织的核心竞争力。本书的第四部分将聚焦于统计学在质量保证和过程控制中的关键作用，为您提供实用的工具和方法。 统计过程控制（SPC）基础 介绍SPC的核心理念，即通过统计方法持续监控和控制生产或服务过程，以减少变异，提高产品和服务质量。 控制图： 详细讲解不同类型的控制图（如X-bar-R控制图、p图、np图、c图、u图）的构建、使用和解读。学习如何识别过程是否处于统计控制状态，以及如何应对失控信号。 通过实际生产线或服务流程的案例，展示如何运用控制图来发现和解决质量问题。 实验设计（DOE）入门 介绍实验设计的基本原理，即如何在控制条件下系统地改变输入变量，以高效地识别关键影响因素和优化参数。 全因子设计与部分因子设计： 讲解这两种设计方法的特点、适用场景和数据分析方法。 响应面方法（RSM）初步： 介绍如何利用RSM来寻找最佳的工艺参数组合，以最大化响应值或达到目标。 通过具体的实验案例，例如产品配方优化、工艺参数调整，展示DOE的强大能力，帮助您在有限的资源下获得最多的信息。 可靠性分析初步 理解产品或系统的寿命分布，介绍常见的寿命分布模型（如指数分布、威布尔分布）。 学习如何估算可靠性指标，如平均失效时间（MTTF/MTBF），以及如何使用寿命数据来预测产品的长期性能。 第五部分：实践进阶——案例分析与工具应用 理论的学习最终要落到实践。在第五部分，我们将通过一系列跨领域的综合案例，巩固前述知识，并介绍实际的数据分析工具。 综合案例研究 我们将选取多个来自不同行业的真实或模拟案例，从数据收集、预处理、选择合适的统计方法，到最终的模型构建、结果解读和决策建议，进行全面的演示。 案例可能涵盖：市场营销效果评估、客户满意度分析、金融风险建模、医学研究中的数据分析、人力资源数据分析等。 每个案例都将引导读者思考“为什么选择这种方法？”、“结果意味着什么？”以及“下一步应该怎么做？”。 数据分析工具简介 我们将简要介绍当前主流的数据分析软件工具，如Python（结合pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, scikit-learn库）、R语言、SPSS、Excel的高级功能等。 虽然本书不侧重于软件操作的详细教程，但我们会提供相关的代码片段和操作思路，帮助读者将所学知识应用到实际的软件环境中。 强调工具是为方法服务的，理解统计原理是运用好任何工具的基础。 数据解读与沟通 学习如何清晰、准确地向非统计专业人士解释复杂的数据分析结果。 掌握如何通过有效的可视化和简洁的语言，将数据洞察转化为 actionable insights（可执行的洞察），从而推动决策和行动。 探讨数据分析报告的撰写要点和常见误区。 本书特色： 循序渐进，逻辑清晰： 从基础概念到高级应用，结构安排严谨，易于读者逐步掌握。 案例驱动，学以致用： 海量真实或贴近实际的案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 语言通俗，避免晦涩： 采用平实的语言，最大限度地减少专业术语的阻碍，让统计学变得触手可及。 强调思维，培养能力： 不仅传授方法，更注重培养读者的数据分析思维和批判性思考能力。 广度与深度兼具： 覆盖了数据分析的主要领域，同时在关键的统计方法上进行了深入的讲解。 无论您是希望提升业务决策水平的商业人士，还是致力于严谨科学研究的学者，亦或是对数据充满好奇的学生，《数据洞察：从统计学视角解析量化决策》都将是您不可或缺的学习伙伴。它将赋能您用数据说话，用科学的思维武装自己，在日新月异的时代浪潮中，抓住机遇，规避风险，做出更明智、更有力的决策。让我们一起踏上这段精彩的数据探索之旅，解锁数据背后的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我原本寄希望于这本书能在实际案例的丰富性上有所突破，毕竟在分析测试领域，理论与实践的结合至关重要。然而，这本书提供的案例少得可怜，即便有，也大多是教科书式的、过于理想化的情景模拟。这些案例缺乏真实世界中的“脏数据”和复杂的背景干扰，使得读者无法体会到在真实环境中应用统计模型时所面临的各种挑战，比如数据缺失、异常值处理、模型选择的权衡等。一个好的实战指南，应该充满血淋淋的真实案例分析，展示如何从一堆混乱的数据中提炼出有价值的洞见，并解释为什么选择了A方法而不是B方法。这本书给人的感觉是，它只展示了最完美的计算结果，却回避了通往这个结果的崎岖旅程，这对于培养解决实际问题的能力是极其不利的。

评分☆☆☆☆☆

在对各种统计软件和编程语言的应用指导方面，这本书的处理方式显得极其保守和落伍。如今的统计分析早已深度融入了R、Python或专业的商业智能工具中，数据处理和模型运行的效率早已不再依赖手算或简单的电子表格。然而，这本书的内容似乎仍然停留在对传统手工计算步骤的详细描述上，对于现代数据科学工具的集成和应用几乎只字未提。这使得这本书的实用价值大打折扣。读者读完后，依然需要花费大量时间去学习如何将这些枯燥的公式和步骤“翻译”成现代软件可以执行的代码或命令。如果一本书不能有效弥合理论知识与现代工作流程之间的鸿沟，那么它对于职场人士而言，其时效性和指导意义也就大打折扣了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事逻辑，坦白地说，更像是一份未经梳理的知识点清单，而非一个连贯的理论构建过程。作者似乎急于将所有相关的概念一股脑地倾倒出来，缺乏一个清晰的脉络来引导初学者逐步建立起对整个分析体系的宏观认知。前几章的基础铺垫显得仓促而跳跃，很多核心假设的引入和推导过程被一笔带过，导致读者在接触到更复杂的模型时，会发现自己的地基非常不稳。例如，在解释假设检验的原理时，作者直接跳到了具体的应用场景，中间缺失了对P值、置信区间背后哲学思想的深入剖析。这使得读者在实际工作中遇到非标准问题时，会感到无从下手，只能机械地套用书本上的步骤，而无法进行批判性的思考和调整。真正的“方法”论书籍，应该像一位经验丰富的导师，循循善诱，而非像一本冷冰冰的工具手册，只提供操作指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计实在是一言难尽，拿在手里感觉像是上世纪八十年代的教科书复刻版。封面设计简约得近乎粗糙，那种硬邦邦的纸张触感，让人联想到图书馆里那些被翻阅了无数次的旧书。内页的字体选择也让人有些出戏，间距仿佛是随意设置的，阅读起来总需要额外的精神力去适应这种不流畅的视觉体验。更别提那些图表和公式了，排版的错位和模糊感，使得本就抽象的统计概念变得更加难以捉摸。清晰度仿佛是扫描自一张老旧的打印稿，边缘的锯齿感和灰度处理都让专业人士看了都得皱眉头。我期待的是一个能引导我进入复杂分析世界的现代工具，而不是一个需要我对抗其物理形态才能开始阅读的文献。对于需要频繁查阅公式和案例的读者来说，这种低劣的印刷质量，无疑是学习道路上的一道不必要的障碍，让人提不起深入钻研的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格和术语使用，给人的感觉是作者完全没有站在学习者的角度去思考如何表达。大量使用晦涩难懂的专业术语，且在首次出现时，往往没有提供足够直观的解释或类比。很多地方的表述非常冗长、绕口，仿佛是从一篇学术期刊的引言中直接截取下来，未经任何简化处理。这使得对于那些刚刚接触统计学领域的读者来说，阅读体验简直是一场灾难性的“认知超载”。知识的传达应该是清晰、精准而富有洞察力的，而不是通过堆砌复杂的句式和生僻的词汇来彰显作者的博学。阅读一本技术书籍，我们追求的是效率和理解的深度，而不是被作者的文字风格所压倒，让人在获取知识之前，就先对阅读本身产生了畏惧感。