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邱轶兵 编

图书标签:

• 试验设计
• 数据处理
• 统计学
• 实验方法
• 科学研究
• 数据分析
• R语言
• SPSS
• 实验规划
• 统计推断

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312024009

版次：1

商品编码：10160526

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-12-01

用纸：胶版纸

页数：277

字数：340000

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书介绍了一些常用的试验设计与数据处理方法，主要内容包括试验设计与数据处理基本概念及误差控制，单因素优选法，方差分析法，正交试验设计及其结果的直观分析和方差分析，正交表的灵活应用，回归分析，均匀试验设计，Excel在数据处理中的应用。 本书信息量大，内容深入浅出、重点突出。可作为材料、矿业、化工、机械、农林、医药、食品等相关专业本科生或研究生用书，也可供工程技术人员、科研人员和教师参考。

内容简介

　　共分为10章，第1章介绍了试验设计与数据处理的一些基本概念；第2章介绍了单因素优选法，即试验中只考察一个因素时，如何合理地安排试验，减少试验次数，迅速找到最佳点；第3章介绍了试验数据的方差分析法，将试验的多次测量结果间存在的差异分解为试验误差和条件误差，确定出因素水平变化对试验指标的影响程度，及不同因素对试验指标影响的大小；第4章介绍了如何利用正交表进行正交试验设计及正交试验设计的优点，即从全面试验中挑选少部分代表性强的试验，这少部分试验中各水平的搭配均衡地分散在一切水平搭配的组合中，通过对这少数试验结果的统计分析，可以推出较优的方案，能取得全面试验的效果；第5章介绍了对单指标及多指标正交试验设计及其结果的直观分析法，还介绍了交互作用及混合水平的正交试验设计及其结果的直观分析；第6章介绍了正交试验设计结果方差分析法的基本原理，相同水平、不同水平正交试验设计的方差分析及重复试验与重复取样的正交试验设计的方差分析；第7章介绍了正交表的并列法、拟水平法、部分追加法及直积法，当实际科研和生产中的问题无法直接找到合适的正交表时，可对现有正交表进行适当变换来安排试验；第8章介绍了试验数据的回归分析，通过回归分析确定试验指标与因素之间的近似函数关系；第9章介绍了均匀试验设计，它使用均匀表来安排试验，只考虑试验点的均匀散布，对水平数较多的试验使用均匀试验设计可大大减少试验次数；第10章介绍了Excel在试验数据处理中的应用，通过实例介绍了利用Excel进行方差分析与回归分析的几种方法。
　　《试验设计与数据处理》信息量大，内容深入浅出、重点突出。可作为材料、矿业、化工、机械、农林、医药、食品等相关专业本科生或研究生用书，也可供工程技术人员、科研人员和教师参考。

内页插图

目录

前言
第1章 绪论
1.1 试验设计与数据处理的概念和意义
1.1.1 试验设计
1.1.2 数据处理
1.2 试验设计与数据处理的发展和应用
1.3 试验设计与数据处理的基本概念
1.3.1 常用术语
1.3.2 常用统计量
1.4 试验设计中的误差控制
1.4.1 试验误差
1.4.2 试验数据的精准度
1.4.3 坏值及其剔除
1.4.4 误差控制——费歇尔三原则
1.5 试验设计方法
1.5.1 因素的选取
1.5.2 水平的选取
1.5.3 常用试验设计方法
1.5.4 试验设计与数据处理的基本过程
第2章 单因素优选法
2.1 均分法
2.2 平分法
2.3 黄金分割法（0.618法）
2.4 分数法
2.4.1 所有可能的试验总数正好是某一个Fn—1
2.4.2 所有可能的试验总数大于某一个Fn—1而小于Fn+1—1
2.5 抛物线法
2.6 分批试验法
2.6.1 预给要求法
2.6.2 均分分批试验法
2.6.3 比例分割分批试验法
第3章 方差分析法
3.1 单因素方差分析法
3.2 多因素方差分析法
3.2.1 无重复试验时双因素析囚试验设计与方差分析
3.2.2 有重复试验时双因素析因试验设计与方差分析
第4章 正交试验设计
4.1 正交表的概念与类型
4.1.1 完全对
4.1.2 完全有序对
4.1.3 正交表的定义
4.1.4 正交表的种类
4.2 正交试验设计原理的直观解释
4.3 正交表的构造
4.3.1 正交表的正交性及其变换
4.3.2 有限域的概念
4.3.3 LmN（mk）型正交表的构造
4.4 正交试验的基本步骤
第5章 正交试验设计结果的直观分析
5.1 单指标正交试验设计及其结果的直观分析

5.2 多指标正交试验设计及其结果的直观分析
5.2.1 综合平衡法
5.2.2 综合评分法
5.3 有交互作用的正交试验设计及其结果的直观分析
5.4 混合水平的正交试验设计及其结果的直观分析
5.4.1 直接利用混合水平的正交表
5.4.2 拟水平法
第6章 正交试验设计结果的方差分析
6.1 正交试验设计方差分析的基本原理
6.1.1 偏差平方和的计算与分解
6.1.2 计算平均偏差平方和与自由度
6.1.3 F值计算及F检验
6.2 相同水平正交试验设计的方差分析
6.2.1 二水平正交试验设计的方差分析
6.2.2 三水平正交试验设计的方差分析
6.3 不同水平正交试验设计的方差分析
6.3.1 混合水平正交表法正交试验设计的方差分析
6.3.2 混合水平的拟水平正交试验设计的方差分析
6.4 重复试验与重复取样的正交试验设计的方差分析
6.4.1 基本概念
6.4.2 误差平方和的分类及其使用方法
6.4.3 重复试验的正交试验设计方差分析
6.4.4 重复取样的正交试验设计方差分析
第7章 正交表在正交试验设计中的灵活运用
7.1 并列法
7.2 拟水平法
7.3 部分追加法
7.4 直积法
第8章 回归分析
8.1 基本概念
8.2 一元线性回归
8.2.1 概述
8.2.2 最小二乘原理估计回归直线中的系数
8.2.3 回归方程的显著性检验
8.3 多元线性回归
8.3.1 多元线性回归方程
8.3.2 多元线性回归的显著性检验
8.3.3 因素对试验结果影响的判断
8.4 非线性回归
8.4.1 一元非线性回归
8.4.2 一元多项式回归
8.4.3 多元非线性回归
第9章 均匀试验设计
9.1 均匀设计表
9.1.1 等水平均匀设计表
9.1.2 混合水平均匀设计表
9.2 均匀设计基本步骤
9.3 均匀设计的应用
第10章 Excel在数据处理中的应用
10.1 概述
10.1.1 公式输入方法
10.1.2 Excel在方差分析中的常用函数
10.2 Excel函数在方差分析中的应用
10.3 Excel分析工具在方差分析中的应用
10.4 Excel在回归分析中的应用
10.4.1 图表法
10.4.2 Excel分析工具在回归分析中的应用
附录1 F分布表
附录2 常用正交表
附录3 相关系数临界值表
附录4 均匀设计表
参考文献

精彩书摘

　　第1章 绪论
　　试验设计与数据处理是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，经济地、科学地安排试验和分析处理试验结果的一项科学技术。其主要内容是讨论如何合理地安排试验和科学地分析处理试验结果，从而达到解决生产中和科学研究中的实际问题。它要求除具备概率论、数理统计及线性代数等基础知识外，还应有较深和较广的专业知识和丰富的实践经验。只有这三者紧密地结合起来，才能取得良好的效果。
　　1.1 试验设计与数据处理的概念和意义
　　在科学研究和生产中，经常需要做许多试验，并通过对试验数据的分析，来寻求问题的解决办法。如此，就存在着如何安排试验和如何分析试验结果的问题，也就是如何进行试验设计和数据处理的问题。
　　1.1.1　试验设计
　　1.试验为什么要设计
　　在工农业生产、科学研究和管理实践中，为了开发设计研制新产品、更新老产品，降低原材料、能源等资源消耗，提高产品的产量和质量，做到优质、高产、低消耗即提高经济效益，都需要做各种试验。凡是试验就存在着如何安排试验，如何分析试验结果的问题，也就是要解决试验设计的方法问题。若试验方案设计正确，对试验结果分析得法，就能够以较少的试验次数、较短的试验周期、较低的试验费用，迅速地得到正确的结论和较好的试验效果；反之，试验方案设计不正确，试验结果分析不当，就可能增加试验次数，延长试验周期，造成人力、物力和时间的浪费，不仅难以达到预期的效果，甚至造成试验的全盘失败。因此，如何科学地进行试验设计是一个非常重要的问题。
　　一项科学合理的试验安排应能做到以下三点：①试验次数尽可能地少；②便于分析和处理试验数据；③通过分析能得到满意的试验结论。

前言/序言

　　在科学研究和生产中，经常需要做许多试验，并通过对试验数据的分析，来寻求问题的解决办法。如此，就存在着如何安排试验和如何分析试验结果的问题，也就是如何进行试验设计和数据处理的问题。
　　全书共分为l0章，第1章介绍了试验设计与数据处理的一些基本概念；第2章介绍了单因素优选法，即试验中只考察一个因素时，如何合理地安排试验，减少试验次数，迅速找到最佳点；第3章介绍了试验数据的方差分析法，将试验的多次测量结果间存在的差异分解为试验误差和条件误差，确定出因素水平变化对试验指标的影响程度，及不同因素对试验指标影响的大小；第4章介绍了如何利用正交表进行正交试验设计及正交试验设计的优点，即从全面试验中挑选少部分代表性强的试验，这少部分试验中各水平的搭配均衡地分散在一切水平搭配的组合中，通过对这少数试验结果的统计分析，可以推出较优的方案，能取得全面试验的效果；第5章介绍了对单指标及多指标正交试验设计及其结果的直观分析法，还介绍了交互作用及混合水平的正交试验设计及其结果的直观分析；第6章介绍了正交试验设计结果方差分析法的基本原理，相同水平、不同水平正交试验设计的方差分析及重复试验与重复取样的正交试验设计的方差分析；第7章介绍了正交表的并列法、拟水平法、部分追加法及直积法，当实际科研和生产中的问题无法直接找到合适的正交表时，可对现有正交表进行适当变换来安排试验；第8章介绍了试验数据的回归分析，通过回归分析确定试验指标与因素之间的近似函数关系；第9章介绍了均匀试验设计，它使用均匀表来安排试验，只考虑试验点的均匀散布，对水平数较多的试验使用均匀试验设计可大大减少试验次数；第10章介绍了Excel在试验数据处理中的应用，通过实例介绍了利用EXcel进行方差分析与回归分析的几种方法。
　　本书信息量大，内容深入浅出、重点突出。可作为材料、矿业、化工、机械、农林、医药、食品等相关专业本科生或研究生用书，也可供工程技术人员、科研人员和教师参考。
　　由于编者经验及水平的限制，书中必会存在一些问题和不妥之处，敬请读者不吝指正。

好的，这是一本关于高分子材料科学进展与应用的图书简介： --- 图书名称：《高分子材料科学进展与应用：结构、性能与前沿技术》 图书简介 本书旨在全面、深入地探讨当前高分子材料领域的前沿研究进展、关键技术突破及其在现代工业和社会发展中的广泛应用。全书内容紧密围绕高分子材料的微观结构设计、宏观性能调控、新型功能化探索以及可持续发展策略等核心议题展开，力求为材料科学家、工程师、研发人员以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一份兼具理论深度与实践指导意义的参考读物。 第一部分：高分子结构与合成的基石 本部分系统回顾并深化了高分子科学的基础理论，重点关注分子结构与宏观性能之间的内在联系。 第一章：高分子链拓扑结构与动力学 本章详细剖析了线型、支化、星形、超支化以及大环等不同拓扑结构对聚合物溶液、熔体以及固态材料性能的影响。深入讨论了高分子链的扩散、缠结和松弛行为，引入了高精度计算模拟方法（如介观模拟和分子动力学）在预测复杂拓扑结构下的流变学特性的应用案例。着重阐述了如何通过精确控制聚合反应过程来构筑具有特定拓扑结构的高分子体系。 第二章：可控/活性自由基聚合技术（CRP/RTP）的深化 本章超越传统自由基聚合的局限，聚焦于原子转移自由基聚合（ATRP）、可逆加成-断裂链转移聚合（RAFT）和氮氧自由基聚合（NMP）等现代可控聚合技术的发展。详细分析了引发剂、催化剂体系的最新优化，特别关注了水相、绿色溶剂中的可控聚合实现，以及对复杂嵌段共聚物、梯度共聚物和周期性结构聚合物的精确合成能力。讨论了如何利用这些技术实现对聚合物分子量分布（Đ值）的超低控制和链末端官能团的精确引入。 第三章：新型缩聚与开环聚合机制探索 针对聚酯、聚酰胺等重要工程塑料，本章探讨了催化剂体系的绿色化和高效化。深入解析了基于有机小分子催化、酶催化等非金属催化策略在温和条件下合成高分子量聚合物中的应用。对于环状单体，着重比较了阴离子、配位离子和阳离子开环聚合的机理差异，并介绍了可控的内应力驱动开环聚合（ROP）在制备生物可降解聚合物如聚乳酸（PLA）和聚己内酯（PCL）中的最新进展。 第二部分：功能化与性能调控的前沿研究 第二部分聚焦于如何通过结构修饰、复合化以及外部刺激响应性设计，赋予高分子材料新的功能和卓越的性能。 第四章：响应性与自修复高分子体系 本章系统梳理了对光、热、pH、电场或特定化学信号产生响应的高分子材料。重点介绍了动态共价键（如二硫键、席夫碱键、环加成反应）在构建自修复高分子网络中的关键作用。详细分析了不同修复机理（分子间转移、动态交联重组）的效率、速率及对材料力学性能的维持程度。讨论了光触发的形状记忆聚合物在微机电系统（MEMS）中的潜在应用。 第五章：高分子纳米复合材料的界面控制 探讨了如何有效地分散纳米填料（如碳纳米管、石墨烯、粘土、无机纳米颗粒）以实现性能的协同增强。核心内容集中在界面工程：通过表面化学改性、接枝共聚或原位聚合技术，调控高分子基体与纳米填料之间的相互作用力，以优化荷载转移效率、提高阻隔性能和导电性。分析了纳米粒子对聚合物结晶行为和玻璃化转变温度的复杂影响。 第六章：导电、介电与光电功能高分子材料 本章关注于有机电子学领域的核心材料。详细介绍了基于共轭聚合物（如聚噻吩、聚苯乙炔衍生物）的分子设计策略，以优化电荷传输能力和带隙结构。讨论了有机太阳能电池（OSC）中给体/受体材料的能级匹配、形态控制及界面修饰技术。此外，深入剖析了高介电常数聚合物的制备，及其在柔性电子封装和储能器件中的应用潜力。 第三部分：高分子材料的先进加工与可持续发展 本部分关注材料从实验室走向工业化应用的技术挑战，特别是环境友好型解决方案的探索。 第七章：先进加工技术与增材制造 本章着重探讨了如何利用先进的加工方法实现高分子材料的复杂结构成型。详细介绍了挤出、注射成型过程中非牛顿流变学行为的精确控制。重点分析了3D打印技术（如SLA, FDM, PolyJet）中高分子光敏树脂和热塑性长丝的性能要求，以及打印参数对最终产品微观结构和宏观性能的影响。讨论了如何利用现场聚合技术实现原位结构构建。 第八章：生物基与可降解高分子材料 面对全球塑料污染问题，本章深入研究了从可再生资源中获取单体并合成高性能聚合物的策略。详细比较了脂肪族聚酯（PLA, PHB）、聚酰胺（PA11）等生物基材料的合成路线、性能瓶颈及改性方法。对环境友好型降解机理（水解、光降解、酶促降解）进行了深入分析，探讨了如何设计具有可控降解速率的“智能释放”载体和包装材料。 第九章：高分子回收与循环经济 本章聚焦于高分子材料的生命周期管理。系统介绍了传统的物理回收方法（如熔融再造）的局限性。重点剖析了化学回收技术的最新进展，包括解聚反应（如醇解、水解、氨解）的催化剂筛选、反应动力学控制，以及将回收得到的单体或低聚物重新引入合成循环的工艺设计，旨在实现真正意义上的“闭环”循环。 总结 本书内容广博，逻辑严密，理论与实践紧密结合，适合作为高分子化学与物理、材料科学与工程、生物医学工程等领域专业人士的进阶学习资料。通过对这些前沿主题的系统阐述，旨在激发研究人员在解决当代材料挑战，推动绿色、智能高分子技术创新方面的探索精神。 ---

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本《试验设计与数据处理》，我本来是抱着一种学习基础研究方法的期待，毕竟这年头，无论是做学术还是搞产品，不懂点统计学和实验设计简直寸步难行。然而，翻开它，首先映入眼帘的是一套详细的案例分析，里面不仅仅是枯燥的公式推导，而是从一个具体问题的提出，到如何设计出能够有效解决这个问题的实验，再到最后的数据收集、整理、分析，甚至包括了如何解读和报告结果的全过程。作者似乎花了很大的力气去打磨这些案例，力求让读者能够真切地感受到理论是如何在实践中发挥作用的。我特别欣赏其中关于“如何避免常见的设计陷阱”的部分，比如如何识别和处理潜在的混淆变量，如何选择合适的对照组，以及在资源有限的情况下如何优化实验方案。这让我意识到，好的实验设计绝不仅仅是“做个实验”，而是需要深思熟虑的策略和严谨的逻辑。而且，书中对于各种统计方法的介绍，也不是简单罗列，而是结合了具体的应用场景，讲解了何时应该使用哪种方法，以及如何正确理解其结果。这对于我这种非统计学专业背景但又需要在工作中应用到的人来说，简直是及时雨。我甚至觉得，即使是经验丰富的研究者，也可能会从中获得新的启发，尤其是在优化现有方法和提高实验效率方面。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我购买《试验设计与数据处理》是出于一种“技多不压身”的心态，毕竟在信息爆炸的时代，掌握科学的研究方法似乎是保持竞争力的必要条件。但真正开始阅读后，我才发现这本书的价值远超我的预期。它不仅仅是教授“如何做”的技术，更是引导我思考“为什么这样做”的哲学。书中对于“假设检验”的讲解，我尤其赞赏。作者并没有简单地介绍P值和显著性水平，而是花了相当大的篇幅去阐述假设检验的本质，以及它在科学探索中的地位。通过一个个具体的案例，我理解了如何构建零假设和备择假设，如何根据研究目的选择合适的检验方法，以及如何审慎地解释检验结果，避免过度解读或草率下结论。特别是关于“统计功效”的讨论，让我意识到在设计实验时，不仅要考虑如何拒绝零假设，更要考虑如何获得足够的力量去发现真实的效应。书中还涉及到了“实验的伦理问题”，这一点在很多技术性的书籍中都鲜有提及，作者却将其作为一个重要的组成部分进行讲解，包括如何在尊重受试者权益的前提下进行研究，以及如何处理敏感数据。这让我在掌握研究技巧的同时，也提升了对研究责任的认识。

评分☆☆☆☆☆

最近一段时间，我一直沉浸在《试验设计与数据处理》这本书的世界里，收获良多。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一本关于如何进行严谨思考和有效决策的指南。我特别欣赏书中对“数据清洗与预处理”的细致讲解。在实际工作中，我们常常会忽略这一环节的重要性，直接将原始数据输入分析软件，导致分析结果失真。这本书则系统地介绍了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和标准化，以及如何构建有意义的变量。作者用了很多生动的例子，展示了不同预处理方法对最终分析结果的微妙影响，让我认识到，一个干净、规范的数据集是可靠研究的基石。此外，书中关于“模型选择与评估”的内容，也让我受益匪浅。它不仅仅介绍了各种统计模型的原理，更重要的是强调了如何根据数据的特点、研究目的以及模型的解释性，来选择最合适的模型，并如何通过交叉验证、残差分析等方法来评估模型的性能，从而避免过拟合或欠拟合的问题。这让我对如何构建更具鲁棒性和预测能力的模型有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《试验设计与数据处理》这本书的时候，我脑海里浮现的，是那些堆积如山的实验报告和令人头疼的数据表格。我期待它能为我提供一套行之有效的解决办法，能够让我从繁琐的细节中解脱出来，更专注于研究的核心。读完后，我的感受是，这本书确实做到了。它并没有将重点放在对某种特定软件的操作演示上，而是强调了贯穿始终的思维方式。我非常喜欢它在“样本量确定”部分的论述。很多时候，我们在实际操作中会凭经验或简单计算来确定样本量，但这本书则从多个角度详细分析了影响样本量的因素，比如预期的效应大小、统计功效、显著性水平，甚至还考虑了预期的数据丢失率。作者通过清晰的图表和公式推导，让我明白，一个合理的样本量不仅能提高研究的效率，更能保证研究结果的可靠性。此外，关于“多因素实验设计”的章节，也给了我很大的启发。我一直以为多因素实验只是简单地增加变量，但书中详细讲解了如何通过因子设计来考察各因素的主效应和交互效应，以及如何从中提取最有价值的信息。这对于我未来进行产品性能优化和用户体验研究，无疑是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够用清晰、生动的语言解释复杂概念的书籍情有独钟，而《试验设计与数据处理》恰好满足了这一点。我原本以为这是一本充斥着数学公式和专业术语的“硬核”读物，但读下来却发现，它更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走进试验设计的殿堂。书中大量的图示和流程图，将复杂的试验步骤和数据分析框架可视化，大大降低了理解门槛。我印象最深刻的是关于“认知偏差对实验结果的影响”的章节，它不仅解释了诸如安慰剂效应、观察者偏倚等理论，还结合了许多有趣的心理学实验例子，让我对这些概念有了更深刻的认识。更难能可贵的是，作者并没有停留在理论层面，而是详细阐述了如何在实际操作中识别并规避这些偏差，例如通过双盲设计、随机化分组等具体措施。此外，书中关于数据可视化技术的部分也让我眼前一亮，它不仅仅是介绍了几种常见的图表类型，更重要的是强调了如何根据数据本身的特性和想要传达的信息，选择最恰当的可视化方式，以最直观、最准确地呈现研究成果。这对于我撰写研究报告和向非专业人士解释复杂数据时，有着巨大的帮助。

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还不错吧，正版书嘛，比较贵，纸张不咋好

评分☆☆☆☆☆

很不错~~~~~~很不错~~~~~~很不错~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

很好的书，知识点很丰富，慢慢学习吧

评分☆☆☆☆☆

书籍感觉应该是正版，不错。不过感觉内容相对一般

评分☆☆☆☆☆

很好。很全面。通俗易懂，找到我想要的东西了。

评分☆☆☆☆☆

数据背景是接收者针对特定数据的信息准备，即当接收者了解物理符号序列的规律，并知道每个符号和符号组合的指向性目标或含义时，便可以获得一组数据所载荷的信息。即数据转化为信息，可以用公式“数据+背景=信息”表示。

评分☆☆☆☆☆

对实验数据处理有具体认识

评分☆☆☆☆☆

书不错，就是送的太慢，而且邮递员态度极差

评分☆☆☆☆☆

科研人员必备的基础技能