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曹宏燕 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
• 统计学
• 质量管理
• 可靠性
• 测量不确定度
• 过程控制

店铺： 赣榆新华书店图书专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

商品编码：26386349449

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-01-01

内容介绍
基本信息

书名：	分析测试统计方法和质量控制
作者：	曹宏燕	开本：
YJ：	98	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2017-01
书号：	9787122277077	印刷时间：
出版社：	化学工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录
暂时没有目录，请见谅！

统计之眼：洞察数据，精益求精 在现代科学研究、工业生产与质量管理日益精细化的今天，数据的价值被前所未有地放大。而如何有效地从海量数据中挖掘出有价值的信息，如何确保产品或服务的质量达到甚至超越预期，则成为一项至关重要的挑战。本书，《统计之眼：洞察数据，精益求精》，正是为了回应这一时代需求而诞生的。它并非仅仅是一本枯燥的理论手册，而是一套赋能读者掌握数据驱动思维，提升决策精准度，并最终实现精益求精的实用指南。 本书的核心在于“统计”，但我们并非从高深莫测的数学公式开始，而是从统计思维的根基出发。在第一部分“统计思维的基石”中，我们将带领读者穿越概率的迷雾，理解随机性在数据中的必然存在。我们会深入浅出地探讨描述性统计，教你如何用最直观的图表和指标（如均值、中位数、标准差、方差）来概括和呈现数据集的特征，让你能够迅速把握数据的“全貌”。从直方图的形状，到箱线图的分布，再到散点图揭示的变量间关系，你将学会用视觉化的语言与数据对话。 紧接着，我们将迈入推断性统计的殿堂。这部分内容将解答一个根本性问题：我们如何能够从有限的样本数据中，对更广阔的总体做出合理的推断？我们将详细介绍假设检验的基本原理和常见方法，例如 t 检验、Z 检验、卡方检验等，并结合实际案例，演示如何设定检验的零假设和备选项假设，如何计算 p 值，以及如何根据 p 值做出是否拒绝零假设的判断。这意味着，你将不再仅仅满足于看到眼前的几组数据，而是能够自信地将研究结论推广到更广泛的群体，做出更具前瞻性的决策。 本书的另一大支柱是“质量控制”。在第二部分“质量的守护者：统计质量控制”中，我们将聚焦于如何运用统计学工具，系统地提升和保障产品或服务的质量。我们会从质量概念的演变讲起，阐述从被动检验到主动预防的质量管理理念转变。随后，我们将重点讲解控制图的构建与应用。作为质量管理的核心工具之一，控制图能够实时监控生产过程的稳定性，识别是否存在异常波动，并及时发出预警。我们会详细介绍不同类型的控制图（如 X-bar 控制图、R 控制图、p 控制图、c 控制图等），分析它们的适用场景，并指导读者如何计算控制限，如何解读控制图上的数据点，从而有效地预防不合格品的产生。 除了控制图，我们还将深入探讨抽样检验的原理与实践。在许多情况下，对所有产品进行逐一检验既不经济也不现实。因此，如何设计科学合理的抽样方案，以便在承受可接受风险的前提下，有效地判断整批产品的质量，就显得尤为重要。本书将介绍判定抽样的基本思想，讲解验收质量限 (AQL)、批质量合格率 (LTPD) 等关键概念，并详细阐述常用的抽样计划，如单次抽样、二次抽样、序贯抽样等，帮助读者选择最适合自身需求的抽样策略。 贯穿全书的第三部分“数据的深度挖掘与应用”将为你提供更高级的统计分析工具，助你在数据海洋中驾驭自如。这里，我们将触及相关性分析和回归分析。你将学会如何量化两个变量之间的线性关系强度（相关系数），以及如何建立数学模型来预测一个变量如何受另一个或多个变量的影响（回归方程）。无论是预测销售额、分析影响产品缺陷的因素，还是评估不同工艺参数对产品性能的影响，回归分析都能提供强大的洞察力。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，并演示如何解释回归系数、评估模型拟合优度 (R-squared) 以及进行预测。 此外，我们还将引入方差分析 (ANOVA) 的概念。当我们需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，ANOVA 便成为一种强大的工具。例如，在比较不同生产线的产品性能，或者评估不同原材料对产品质量的影响时，ANOVA 能够帮助我们做出科学的判断。本书将详细讲解单因素方差分析和双因素方差分析的原理，以及如何解释 ANOVA 表中的 F 值和 p 值。 为了让读者更直观地理解和运用这些统计方法，本书将大量采用真实世界的案例。从制造业的良品率提升，到服务业的客户满意度分析，从医疗健康领域的临床试验数据解读，到金融行业的风险评估，我们力求让统计学的应用无处不在。每一个统计概念的引入，都将伴随着一个或多个具体的场景，帮助读者将抽象的理论与实际工作联系起来。 本书的语言力求清晰、简洁、易懂，避免使用过于晦涩的术语。即使你没有深厚的数学背景，也能在本书的引导下，逐步掌握统计分析的核心技能。我们相信，学习统计学并非是少数专家的专利，而是任何希望在信息时代做出更明智决策的人所必备的素养。 《统计之眼：洞察数据，精益求精》旨在为你打开一扇通往数据世界的大门。它将赋予你洞察数据背后真相的“统计之眼”，让你能够更精准地把握问题的本质，更有效地评估方案的优劣，更坚定地走向精益求精的道路。无论你是初学者，还是希望深化统计学知识的实践者，本书都将是你不可或缺的良师益友。通过掌握这些强大的工具，你将能自信地在工作中游刃有余，为你的事业和组织带来实质性的提升。

评分☆☆☆☆☆

作为一名新入行的分析测试人员，初读《分析测试统计方法和质量控制》时，我一度感到有些吃力，但随着深入研读，我却逐渐领略到了它的精妙之处。 书中大量涉及的统计术语和公式，起初确实像一道道难以逾越的鸿沟。然而，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量贴近实际的案例，将抽象的统计概念形象化。例如，在讲解假设检验时，书中通过一个具体的实验设计，一步步演示了如何设定零假设和备择假设，如何计算P值，以及如何根据P值做出统计决策。这种“理论+实践”的教学方式，极大地降低了理解门槛，也让我更容易将学到的知识应用到实际工作中。我尤其欣赏书中关于“过程能力指数”的介绍，这让我明白了如何量化一个测试过程的稳定性和优劣程度，而不仅仅是知道数据是否在规格范围内。过去，我们往往满足于数据在规格内就万事大吉，却忽视了过程本身的变异性。这本书让我意识到，即使数据都在规格内，但如果过程变异很大，潜在的风险依然存在。它促使我开始关注过程的改进，寻找降低变异的途径，这对于提升整个实验室的整体水平至关重要。读完这本书，我感觉自己不再只是一个执行者，而是能够更深入地理解测试背后的科学原理，并能主动地为提高测试质量贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

《分析测试统计方法和质量控制》这本书，对于那些希望将理论知识转化为实际应用的人来说，无疑是一本不可多得的宝藏。 我之所以这样说，是因为它不仅仅停留在对概念的罗列和公式的堆砌，而是真正做到了“授人以渔”。书中的每一个章节，都好像是为我打开了一扇通往更深层次理解的大门。例如，在关于“实验设计”的部分，我之前一直觉得实验设计是件很复杂的事情，总是担心自己设计出来的实验不够科学，无法得出有说服力的结论。但这本书通过讲解不同类型的实验设计，比如单因素、多因素实验，以及如何进行有效的因子筛选，让我看到了实验设计的逻辑性和系统性。它让我明白了，原来只要掌握了基本原则，我们就可以设计出更高效、更经济的实验，从而更快速地获取有价值的信息。此外，书中关于“不确定度评估”的内容，让我对如何量化测试结果的“可信度”有了更清晰的认识。过去，我们常常只是给出测试结果，却很少能准确地表达这个结果的局限性。这本书为我提供了一个系统性的框架，让我能够理解不确定度是如何产生的，以及如何进行科学的评估。这对于提升我们测试报告的专业性和可信度，有着至关重要的意义。可以说，这本书为我提供了一个从“知道”到“做到”的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常亲切，读起来一点也不枯燥，就好像一位经验丰富的老师在循循善诱地教导我。 我是个不太喜欢死记硬背理论的人，更喜欢那些能够引发思考、触类旁通的内容。幸运的是，《分析测试统计方法和质量控制》恰好符合我的这种阅读偏好。作者在讲解每一个统计概念时，都会从实际应用场景出发，先提出一个现实中可能遇到的问题，然后再引出相应的统计方法来解决。这种“问题驱动”的学习方式，让我更容易理解这些方法的必要性和价值。例如，在讲解“控制图”时，作者并没有一开始就抛出各种控制图的公式，而是先描述了一个实验室日常数据波动带来的困扰，然后才引出控制图是如何帮助我们区分“正常波动”和“异常波动”的。这种方式让我能快速地将书本知识与自己的工作经验联系起来，从而产生共鸣，也更容易消化和吸收。书中关于“测量系统分析”的部分，让我第一次意识到，我们日常进行的许多测试，其结果的可靠性很大程度上也取决于我们所使用的测量系统本身。这促使我开始重新审视我们实验室现有的测量设备和操作规程，并思考如何才能建立一个稳定可靠的测量系统。总的来说，这本书不仅教会了我统计知识，更重要的是，它改变了我对分析测试工作的整体认知，让我更加注重细节，更加追求科学严谨。

评分☆☆☆☆☆

这本《分析测试统计方法和质量控制》对我来说，就像是黑暗中点亮的一盏灯，让我对日常工作中那些模糊不清的测量数据有了全新的认识。 过去，我常常凭借经验和直觉去判断数据的合理性，但总感觉心里没底，尤其是在面对一些微小却关键的差异时，更是难以抉择。这本书则系统地阐述了统计学在分析测试中的重要性，从最基础的均值、标准差，到更复杂的方差分析、回归分析，都进行了深入浅出的讲解。让我明白了，原来那些看似杂乱无章的数据背后，隐藏着深刻的规律。书中关于误差分析的部分尤其令我印象深刻，它教会我如何识别、量化和控制不同来源的误差，从而提高测试结果的准确性和可靠性。我曾经以为质量控制只是简单的图表绘制和上下限的设定，这本书彻底颠覆了我的认知。它详细介绍了各种质量控制图的原理和应用，比如X-bar R图、Shewhart图、EWMA图等等，并提供了具体的应用案例，让我能够根据不同的情况选择最合适的工具。更重要的是，它强调了从源头预防问题的重要性，而非仅仅依赖事后检验。我开始学会用统计的思维去审视整个分析测试流程，识别潜在的风险点，并主动采取措施加以改进。阅读这本书的过程，就像是在进行一次深入的自我修炼，我的思维方式在不知不觉中发生了转变。

评分☆☆☆☆☆

《分析测试统计方法和质量控制》这本书，对我来说，更像是一本“工具箱”，里面装满了解决实际问题的利器。 我一直觉得，在分析测试领域，理论知识固然重要，但如果没有切实可行的工具来指导实践，很多理论都将是空中楼阁。这本书在这方面做得非常出色。它不仅讲解了各种统计方法的原理，更重要的是，提供了如何选择和应用这些方法的清晰指导。比如，在提到抽样计划时，书中详细介绍了如何根据风险承受能力和产品的重要性来制定合适的抽样方案，这对于我们进行原材料检验和成品放行非常有帮助。过去，我们常常是凭感觉或者沿用过去的惯例来抽样，这本书让我意识到，科学的抽样计划能够更有效地控制风险，节省资源。此外，书中关于“能力分析”的部分，让我对如何评估和提升测试方法的稳定性有了更深刻的理解。它不仅仅是告诉我们如何计算 Cp 和 Cpk，更重要的是，它引导我们去分析影响能力指数的因素，并提出改进的建议。我曾经因为一个测试方法的重复性不高而苦恼，通过书中关于“变异源分析”的指导，我能够更系统地梳理可能导致变异的因素，并有针对性地进行改进。总而言之，这本书为我提供了一套系统性的方法论，让我在面对复杂的分析测试问题时，能够更有条理、更有效地找到解决方案。