高等学校教材：试验设计与SPSS应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王颉 编

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• 试验设计
• SPSS
• 统计分析
• 高等教育
• 教材
• 数据分析
• 科研方法
• 社会科学
• 心理学
• 教育学

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787502587826

版次：1

商品编码：10168524

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-01-01

用纸：胶版纸

页数：240

正文语种：中文

内容简介

　　《试验设计与SPSS应用》在详细介绍试验设计和统计分析基本原理的基础上，利用SPSS软件将传统的统计分析方法“傻瓜化”。本教材包括食品试验设计概述、SPSS软件概述、统计假设检验、方差分析、回归与相关、非参数统计、正交试验设计、回归的正交试验和SPSS统计图形等内容。
　　《试验设计与SPSS应用》可作为高等院校食品科学与工程、生物工程、食品质量与安全、生物技术等有关专业本科生教材，也可供相关专业和研究生参考阅读。

内页插图

目录

第1章 试验设计概述
1．1 试验设计的历史与发展
1．2 食品试验研究的主要内容
1．3 试验设计的基本要求和注意事项
1．4 指标、因素与水平
1．4．1 试验指标
1．4．2 试验因素
1．4．3 因素的水平(1eveloffactor)
1．5 试验设计的基本原则
1．6 常用术语、统计量及其计算
1．6．1 常用术语
1．6．2 描述中心趋势的统计量
1 6．3 描述离散趋势的统计量
1．7 试验方案拟订
1．7．1 拟订试验方案的要点
1. 7．2试验方案
1．8 试验误差及控制
1．8．1 试验误差的来源
1．8．2 试验误差控制
复习思考题

第2章 统计软件SPSS概述
2．1 SPSSforWindows的基本特点
2．2．SPSSforWindows对环境的需求
2．2．1 对硬件的要求
2．2．2 对系统的需求
2．3 SPSSll．0 forWindows的安装、启动和退出
2．3．1 SPSSlt．0forWindows的安装
2．3．2 SPSSll．0forWindows的启动
2．3．3 SPSSll．0 forWindows的退出
2．4 SPSSll．0forWindows的系统运行环境
2．4．1 基本概念
2．4．2 数据编辑窗(DataEditor)
2．4．3 结果输出窗(SPSSViewer)
2．4．4 SPSS的其他窗口
2．4．5 多窗口操作
2．5 SPSSll．0 forWindows的系统参数设置
2．5. 1 一般参数设置(General)
2．5. 2 输出窗口参数设置(Viewer)
2．5．3 数据参数设置(Data)
2．5. 4 数据型变量自定义格式参数设置(Currency)
2．5．5 设置草稿窗口参数(DraftViewer)
2．5．6 设置标签输出窗口参数(OutputLabels)
2．5．7 设置图形输出的参数(Charts)
2．5．8 设置交互式图形窗口参数(Interactive)
2．5．9 设置数据透视表参数(PivotTables)
2．5．10 设置脚本窗口参数(Scripts)
2．6 SPSSll．0forWindows的基本运行方式
2．6．1 SPSSll．0forWindows统计分析的一般步骤
2．6．2 SPSS系统运行方式
2．6．3 SPSS的操作方法
2．6．4 SPSS帮助
2．7 数据文件的建立与操作
2．7．1 数据编辑窗口与数据文件
2．7．2 常量、变量；观测值、操作符和表达式
2．7．3 输入数据
2．7．4 编辑数据文件
2，7．5 对数据文件的操作
复习思考题

第3章 统计假设检验
3．1 理论分布
3．1．1 二项分布
3．1．2 泊松分布
3．1. 3 正态分布
3．2 抽样分布
3．2．1 样本平均数的抽样分布
3．2．2 均数标准误
3．2．3 两样本均数差数的抽样分布
3．2．4 样本均数差数标准误
3．2．5 t分布
3．3 统计假设检验概述
3，3．1 统计假设检验的意义和基本原理
3．3. 2 统计假设检验的步骤
3．3. 3 统计假设检验中的两类错误
3. 3．4 两尾检验与一尾检验
3．4 样本平均数韵假设检验
3．4．1 单个样本(one-sample)平均数的假设检验与SPSS实现
3．4．2 两个样本平均数的假设检验与SPSS实现
3．5 参数的区间估计
3．5．1 总体平均数／J的区间估计
3．5．2 两个总体平均数差数u1-u2的区间估计
3．6 统计假设检验中应注意的问题
复习思考题

第4章 方差分析
4．1 单因素方差分析的基本原理
4．1．1 各处理重复数相等的方差分析
4．1．2 各处理重复数不相等的方差分析
4．2 单因素方差分析应用实例与SPSS实现
4．3 两因素方差分析的基本原理
4．3．1 两向分组单独观察值试验的方差分析
4．3．2 两向分组有相等重复观察值试验的方差分析
4．4 两因素方差分析应用实例与SPSS实现
4．4．1 两因素单独观察值试验结果的方差分析方法
4．4．2 两因素有重复观察值试验结果的方差分析方法
4．5 两因素随机区组试验方差分析的基本原理
4．5．1 设计方法
4．5．2 设计特点
4．5．3 平方和与自由度分解
4．5．4 注意事项
4．6 两因素随机区组试验结果的方差分析与SPSS实现
4．7 方差分析的基本假定和数据转换
4．7．1 方差分析的基本假定
4. 7．2 数据转换
复习思考题

第5章 回归与相关
5．1 一元线性回归
5．1．1 直线回归方程的建立
5．1．2 直线回归系数的假设检验
5．1．3 用直线方程预测及控制
5．1．4 假设检验
5．1．5 直线回归应用实例与SPSS实现
5．2 一元线性相关
5．2．1 决定系数与相关系数
5．2．2 相关系数的假设检验
5．2．3 直线相关实例与SPSS实现
5．2．4 应用直线回归与相关的注意事项
5．3 多元线性回归
5．3．1 多元线性回归方程的建立
5．3．2 多元线性回归方程的假设检验
5．3．3 回归方法选择
5．3．4 多元线性回归实例与SPSS实现
5．4．多元相关与偏相关
5．4．1 多元相关
5．4．2 偏相关
5．4．3 多元相关实例与SPSS实现
5．5 曲线回归
5．5．1 曲线回归分析概述
5．5．2 曲线回归分析应用实例与SPSS实现
复习思考题

第6章 非参数统计
6．1 r检验
6；1．1 Y的定义及分布
6．L 2 适合性检验与SPSS实现
6．1．3 独立性检验与SPSS实现
6．2 符号检验
6．2．1 符号检验的步骤
6．2．2 大样本的正态化近似
6．2．3 符号检验实例与SPSS实现
6．3 符号秩和检验
6．3．1 符号秩和检验的步骤
6．3．2 大样本的正态化近似
6．3．3 符号秩和检验实例与SPSS实现
复习思考题

第7章 正交试验设计
7．1 正交试验简介
7．1．1 正交试验设计的意义
7．1、2 正交表
7．2 正交试验设计的基本步骤
7．2．1 明确试验目的，确定考核指标，挑因素，选水平
7．2．2 选择合适的正交表
7．2．3 进行表头设计
7．2．4 排出试验方案
7．3 正交试验的结果分析
7，3．1 直观分析法(极差分析法)
7．3．2 方差分析法与SPSS实现
复习思考题

第8章 回归的正交设计
8. 1 一次回归正交设计与统计分析
8．1．1 一次回归正交设计的一般方法
8．1．2 一次回归正交设计实例与SPSS实现
8．2 二次回归正交组合设计与统计分析
8．2．1 二次回归组合设计
8．2．2 正交性的实现
8．2．3 二次回归正交组合设计的一般方法
8．2．4 二次回归正交组合设计实例与SPSS实现
复习思考题

第9章 SPSS统计图形
9．1 概述
9．2 交互式图形的制作与编辑
9. 2．1 交互式图形的制作
9. 2．2 交互式图形的编辑
9．3 普通统计图形的制作与编辑
9. 3．1 普通统计图形的制作
9．3．2 普通统计图形的编辑
附录A
附录B
参考文献

前言/序言

　　《试验设计与SPSS应用》是为高等院校食品科学与工程、生物工程、食品质量与安全、生物技术等有关专业本科生编写的教材，也可作相关专业和研究生的参考教材。《试验设计与SPSS应用》是一门综合性、实践性很强的专业课。本课程是在学生掌握大学数学、概率论和数理统计等主要专业课的基础上开设的。其目的是培养学生具备科研工作的能力和新产品研发的能力，并结合毕业实习和毕业设计，完成工程师所具备的基本能力训练。
　　试验设计来源于科学试验与统计学的发展与结合，我国在公元前1世纪前汉后期的们巳
　　胜之书》提出的区种法就孕育着农业科学试验的思想。20世纪初英国生物统计学家费歇
　　(R．A．Fisher)从理论与实践上发展和丰富了统计科学，将试验设计方法应用于农业、生物学、遗传学等方面，于1935年出版了他的专著《试验设计》，从此开创了一门新的应用技术学科。
　　二十世纪三四十年代，英国、美国、前苏联等国继续对试验设计法进行研究，并将其逐步推广到工业生产领域中，在采矿、冶金、建筑、纺织、机械、医药等行业都有所应用
　　1949年，以田口玄一博士为首的一批研究人员，研究和改进英国人的试验设计技术，创造
　　了用正交表安排分析试验的正交试验法。1978年，中国学者方开泰等提出了均匀设计，这
　　些发展丰富了试验设计的内容，经过几十年的研究与实践，试验设计为工农业的发展做出了巨大的贡献，已经成为科技工作者必须掌握的一门技术。
　　本书作者在从事高等院校试验设计和统计分析的教学和研究工作的基础上，经过多次探索和实践，逐步形成了将试验设计方法和SPSS统计软件有机结合，进行统计分析运算的教材编写体系。在详细介绍试验设计和统计分析基本原理的基础上，利用SPSS软件将传统的统计分析方法。“傻瓜化”。
　　本教材主编为王颉，参加编写人员有李法德、杨润清、张建华、赵改名、王晓茹、郭雪霞，本教材凝聚了全体参编者在教学科研实践中的经验和心血，它是集体智慧的结晶。本书在编写过程中得到了化学工业出版社和河北农业大学等单位同志的热情帮助，贾青教授审阅了全书并提出了宝贵的修改意见。此外，本教材引用了大量公开发表的文献资料，在此一并向这些作者和提供过帮助的人致以衷心的感谢!
　　由于作者水平有限，书中疏漏在所难免，恳请读者批评指正。

现代实验设计与数据分析：理论基础与实践指南 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的现代实验设计与数据分析方法论。 本书内容聚焦于如何科学、严谨地规划研究、收集高质量数据，并运用先进的统计工具对数据进行可靠的解读，以支持各个学科领域的决策制定与理论构建。 第一部分：实验设计的基础构建 本部分将奠定实验设计学的理论基石。我们首先探讨科学研究的本质及其与实验设计的内在联系，明确区分观察性研究与干预性研究的适用场景与伦理考量。 第一章：研究范式与实验的逻辑 本章深入剖析科学哲学的基本立场如何影响实验设计，包括实证主义、批判理性主义等对研究假设构建的影响。重点阐述因果推断的挑战，以及如何通过精心设计的实验结构来最大程度地排除混淆变量。我们将详细介绍核心概念：处理（Treatment）、受试者（Subject）、反应变量（Response Variable），并建立严格的统计推断框架，区分描述性统计与推断性统计的边界。 第二章：完全随机化设计的原理与应用 完全随机化设计（Completely Randomized Design, CRD）是所有实验设计的起点。本章详细讲解CRD的假设前提、实施步骤以及其在简单两组或多组比较中的应用。我们将分析何时CRD是合适的选择，以及当处理效应在不同子群体间可能存在异质性时，CRD的局限性。通过大量的实例，读者将掌握如何进行效应量的初步估计和设计规模的确定。 第三章：随机化区组设计（Randomized Block Design, RBD） 当研究对象存在明显的内在差异（如年龄、背景、地理位置等）可能影响实验结果时，随机化区组设计提供了有效的控制手段。本章着重于区组划分的艺术与科学——如何识别并构建同质性内部、异质性外部的区组。我们将详述RBD的方差分析模型（ANOVA），并指导读者如何解释交互作用项，特别是在区组与处理存在显著交互作用时，应如何调整后续的分析策略。 第四章：因子设计：多因素交互作用的探索 现代研究往往涉及多个因素（自变量）的联合作用。本部分系统介绍因子实验设计，从二因子到多因子设计，重点关注主效应（Main Effects）与交互作用效应（Interaction Effects）的识别与解释。我们将区分全因子设计（Full Factorial）与部分因子设计（Fractional Factorial），并讨论在资源有限情况下，如何运用经济有效的因子设计来最大化信息获取。尤其关注如何在实验布局中有效分离高阶交互作用。 第五章：重复测量设计与交叉设计 针对同一受试者在不同时间点或不同处理下的数据收集，重复测量设计（Repeated Measures Design）是关键。本章探讨重复测量的必要性、数据结构的特殊性，以及如何处理时间效应、序列效应和残差相关性。此外，交叉设计（Crossover Design）作为一种高效的自身对照方法，其适用条件、潜在的“残留效应”（Carryover Effect）的检测与消除策略将得到详尽的阐述。 第二部分：高级实验布局与稳健性 本部分超越了基础的随机化布局，探讨在复杂、非理想化环境中保证实验结果有效性和稳健性的方法。 第六章：析因设计的深化与分层抽样 本章将因子设计拓展到更复杂的场景，如嵌套设计（Nested Designs）和混合模型设计。我们还会讨论在目标总体异质性较高时，如何结合分层抽样（Stratified Sampling）技术来优化实验单元的分配，确保样本对总体的代表性，并提高特定子群体的估计精度。 第七章：田口方法与稳健设计原理 介绍由日本工程师田口弘提出的稳健设计（Robust Design）理念。重点关注如何通过“正交表”（Orthogonal Arrays）来设计实验，使得产品或过程对“噪音因素”（Noise Factors）的变化不敏感。本章侧重于质量工程背景下的实验设计，强调优化信号因子和控制因子的作用，旨在实现高可靠性的系统。 第八章：空间与时间序列实验的布局考量 针对地理空间或时间序列数据，标准实验设计面临特定的相关性挑战。本章讨论如何运用空间自相关（Spatial Autocorrelation）理论指导实验地点的选择，以及时间序列实验中的自回归（AR）、移动平均（MA）模型的初步应用，确保数据收集的独立性假设在可能的情况下得以满足或模型能够有效校正非独立性。 第三部分：数据处理、模型构建与结果解读 设计完成后，数据的有效处理和模型的准确选择是实现有效推断的保障。 第九章：数据准备、清洗与探索性分析 详细指导读者如何对实验数据进行质量控制。内容包括异常值（Outliers）的识别与处理原则、缺失数据（Missing Data）的类型（MAR, MCAR, NMAR）及其应对策略（如多重插补法）。同时，强调通过图形化工具（如箱线图、QQ图、残差图）进行初步的探索性数据分析（EDA），为后续的参数估计和模型选择提供依据。 第十章：线性模型基础：方差分析（ANOVA）与回归分析 深入讲解基于最小二乘法的线性模型的原理。系统梳理单因素方差分析、多因素方差分析（Factorial ANOVA）的数学模型，并详细阐述如何检验模型的基本假设（正态性、方差齐性、独立性）。在回归分析部分，我们将从简单线性回归过渡到多元回归，重点讨论多重共线性、变量选择方法（逐步法、AIC/BIC准则）对模型稳定性的影响。 第十一章：模型的诊断与稳健性检验 一个好的模型不仅需要解释力强，更需要诊断结果稳健。本章专注于模型诊断的技术，包括残差分析的进阶技巧、对异方差性（Heteroscedasticity）的识别（如Breusch-Pagan检验）及其矫正措施（如加权最小二乘法）。此外，还将介绍非参数检验方法作为对参数模型假设不满足时的备选方案。 第十二章：混合效应模型简介与复杂数据处理 针对具有层次结构或集群结构的数据（例如，学生嵌套在班级内，班级嵌套在学校内），标准ANOVA模型会低估误差标准误。本章引入混合效应模型（Mixed Effects Models）的基本思想，指导读者如何正确设定固定效应（Fixed Effects）和随机效应（Random Effects），以更准确地估计处理效应，尤其是在重复测量和多中心试验中。 总结与展望 本书的最终目标是培养读者将理论知识转化为实践能力，能够独立设计出具有科学严谨性的实验方案，并能运用现代统计工具进行恰当的数据分析和批判性解读，为推动各领域知识进步提供坚实的数据支撑。全书强调的是实验设计的“思维方式”，而非仅仅是统计公式的罗列。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚入职不久的大学教师，负责教授“试验设计与统计分析”这门课程。在选择教材时，我非常谨慎，希望能够找到一本既符合教学大纲要求，又能让学生真正掌握知识的书籍。这本《高等学校教材：试验设计与SPSS应用》在我看来，具有很强的时代感，将试验设计理论与SPSS软件应用紧密结合，这正是我希望我的学生能够获得的知识和技能。我比较关注书中在讲解试验设计原理时，是否会提供足够的理论支撑，例如，在介绍随机化、重复、区组等概念时，是否有清晰的数学推导或逻辑阐释。同时，我也非常看重SPSS应用部分的详细程度，希望书中能够提供清晰的操作截图和步骤说明，让学生能够一步一步地跟着做。另外，我希望书中能包含一些具有代表性的案例，能够覆盖不同学科的研究场景，例如农业、医学、心理学等，这样能够帮助学生更好地理解试验设计的普适性和SPSS在不同领域的可操作性。我期待这本书能帮助我构建一门生动有趣的课程，激发学生的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事科研工作的老教师，我接触过不少与试验设计和统计分析相关的书籍。这次偶然看到了这本《高等学校教材：试验设计与SPSS应用》，出于职业习惯，我还是翻阅了一下。整体而言，这本书在编排上显得比较新颖，紧密结合了SPSS这一现代统计软件，这对于培养新一代的科研人才来说是十分必要的。书中对试验设计的理论阐述，我个人认为在逻辑性上做得比较好，从基础概念的引入到复杂设计的介绍，过渡自然。特别让我眼前一亮的是，书中似乎花了相当大的篇幅来介绍SPSS在实际数据分析中的操作步骤和技巧，这无疑能大大提高学生的学习效率和实际操作能力。过去，很多教材在理论和实践之间存在一定的脱节，学生往往在学习了理论后，却不知道如何将其应用到实际的数据分析中。这本书似乎很好的解决了这个问题。我比较关注书中是否对一些新兴的试验设计方法有所涉猎，例如响应面法、拉丁方设计等，以及SPSS在这些复杂设计下的应用，希望能有详细的讲解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常简洁大气，一看就很有学术范儿。我是一名大二的学生，课程设置里有这门“试验设计与SPSS应用”，所以抱着学习的态度买下了这本书。收到书后，我迫不及待地翻开，里面的排版清晰，字体大小适中，读起来很舒服。虽然我还没有深入学习，但从目录和章节标题来看，内容涵盖了试验设计的基本原理、各种常见的试验设计方法，以及如何使用SPSS软件进行数据分析。尤其是SPSS应用这部分，对于我们这些初学者来说，简直是福音。我一直觉得数据分析是一个比较抽象的概念，有了SPSS这个工具，感觉离实际应用更近了。我期待着书中能够提供一些经典的案例，让我们能够边学边练，真正掌握这些知识。我特别好奇“方差分析”和“回归分析”这两个章节会如何讲解，因为它们在很多研究领域都扮演着重要角色。希望这本书能够帮助我建立起扎实的试验设计理论基础，并熟练掌握SPSS的数据处理和分析能力，为我未来的学习和科研打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我被这本书的名字吸引住了，因为“试验设计”听起来就很高大上，而“SPSS应用”则显得非常接地气，直接点出了实际操作的技能。我目前正在准备考研，在复习专业课的时候，统计学和研究方法这两部分对我来说一直是个难点。我希望这本教材能够提供一种更直观、更易于理解的方式来学习试验设计和数据分析。我特别关注书中会不会有那种“一看就懂”的图示或者流程图，能够帮助我理清复杂的概念。例如，在学习ANOVA（方差分析）的时候，我总是会混淆单因素、双因素、多因素方差分析的区别以及它们各自的应用条件。如果书中能用生动的比喻或者形象的图例来解释这些，那对我来说帮助就太大了。而且，SPSS操作的部分，我更希望它不仅仅是告诉“点哪里”，而是能解释“为什么点那里”，即背后的统计学原理。我希望这本书能够让我不再害怕数据分析，甚至能爱上它，成为我考研路上的一道亮丽风景线。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的硕士研究生，目前的研究方向需要大量的数据分析，尤其是需要进行各种试验以验证假设。在寻找相关教材的过程中，我注意到了这本《高等学校教材：试验设计与SPSS应用》。从外观上看，这本书的封面设计比较朴实，但内容肯定才是关键。我特别看重教材的实用性，因为我希望这本书不仅能让我理解试验设计的理论，更能直接指导我如何在实际研究中运用SPSS来完成数据分析。我关注书中是否会有一些关于如何选择合适的试验设计方法来应对不同研究问题的指导，以及针对不同类型的数据，SPSS有哪些具体的分析流程和注意事项。例如，在进行回归分析时，如何进行模型拟合优度检验，如何解读回归系数的意义，这些细节我非常希望书中能够有清晰的说明。此外，书中对SPSS统计图表的绘制和解读是否有详尽的介绍，这对于最终的数据展示和论文撰写至关重要。我期待这本书能成为我在数据分析道路上的得力助手，帮助我更高效、更准确地完成我的科研任务。

评分☆☆☆☆☆

一

评分☆☆☆☆☆

《m试验d设计与SPSS应用》在详细介绍试验t设计和统计分析t基本原E理的基础上，利用SHoPSS软件将传V统的

评分☆☆☆☆☆

书的印刷质量不错，讲的内容简单实用。

评分☆☆☆☆☆

《试验设计与SPpSS应用》可作为高等院校CC食品科学与工程、生物工程、P食R品质量与安全、生物技c术等有关

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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一

评分☆☆☆☆☆

专业