內容簡介
《試驗設計與SPSS應用》在詳細介紹試驗設計和統計分析基本原理的基礎上,利用SPSS軟件將傳統的統計分析方法“傻瓜化”。本教材包括食品試驗設計概述、SPSS軟件概述、統計假設檢驗、方差分析、迴歸與相關、非參數統計、正交試驗設計、迴歸的正交試驗和SPSS統計圖形等內容。
《試驗設計與SPSS應用》可作為高等院校食品科學與工程、生物工程、食品質量與安全、生物技術等有關專業本科生教材,也可供相關專業和研究生參考閱讀。
內頁插圖
目錄
第1章 試驗設計概述
1.1 試驗設計的曆史與發展
1.2 食品試驗研究的主要內容
1.3 試驗設計的基本要求和注意事項
1.4 指標、因素與水平
1.4.1 試驗指標
1.4.2 試驗因素
1.4.3 因素的水平(1eveloffactor)
1.5 試驗設計的基本原則
1.6 常用術語、統計量及其計算
1.6.1 常用術語
1.6.2 描述中心趨勢的統計量
1 6.3 描述離散趨勢的統計量
1.7 試驗方案擬訂
1.7.1 擬訂試驗方案的要點
1. 7.2試驗方案
1.8 試驗誤差及控製
1.8.1 試驗誤差的來源
1.8.2 試驗誤差控製
復習思考題
第2章 統計軟件SPSS概述
2.1 SPSSforWindows的基本特點
2.2.SPSSforWindows對環境的需求
2.2.1 對硬件的要求
2.2.2 對係統的需求
2.3 SPSSll.0 forWindows的安裝、啓動和退齣
2.3.1 SPSSlt.0forWindows的安裝
2.3.2 SPSSll.0forWindows的啓動
2.3.3 SPSSll.0 forWindows的退齣
2.4 SPSSll.0forWindows的係統運行環境
2.4.1 基本概念
2.4.2 數據編輯窗(DataEditor)
2.4.3 結果輸齣窗(SPSSViewer)
2.4.4 SPSS的其他窗口
2.4.5 多窗口操作
2.5 SPSSll.0 forWindows的係統參數設置
2.5. 1 一般參數設置(General)
2.5. 2 輸齣窗口參數設置(Viewer)
2.5.3 數據參數設置(Data)
2.5. 4 數據型變量自定義格式參數設置(Currency)
2.5.5 設置草稿窗口參數(DraftViewer)
2.5.6 設置標簽輸齣窗口參數(OutputLabels)
2.5.7 設置圖形輸齣的參數(Charts)
2.5.8 設置交互式圖形窗口參數(Interactive)
2.5.9 設置數據透視錶參數(PivotTables)
2.5.10 設置腳本窗口參數(Scripts)
2.6 SPSSll.0forWindows的基本運行方式
2.6.1 SPSSll.0forWindows統計分析的一般步驟
2.6.2 SPSS係統運行方式
2.6.3 SPSS的操作方法
2.6.4 SPSS幫助
2.7 數據文件的建立與操作
2.7.1 數據編輯窗口與數據文件
2.7.2 常量、變量;觀測值、操作符和錶達式
2.7.3 輸入數據
2.7.4 編輯數據文件
2,7.5 對數據文件的操作
復習思考題
第3章 統計假設檢驗
3.1 理論分布
3.1.1 二項分布
3.1.2 泊鬆分布
3.1. 3 正態分布
3.2 抽樣分布
3.2.1 樣本平均數的抽樣分布
3.2.2 均數標準誤
3.2.3 兩樣本均數差數的抽樣分布
3.2.4 樣本均數差數標準誤
3.2.5 t分布
3.3 統計假設檢驗概述
3,3.1 統計假設檢驗的意義和基本原理
3.3. 2 統計假設檢驗的步驟
3.3. 3 統計假設檢驗中的兩類錯誤
3. 3.4 兩尾檢驗與一尾檢驗
3.4 樣本平均數韻假設檢驗
3.4.1 單個樣本(one-sample)平均數的假設檢驗與SPSS實現
3.4.2 兩個樣本平均數的假設檢驗與SPSS實現
3.5 參數的區間估計
3.5.1 總體平均數/J的區間估計
3.5.2 兩個總體平均數差數u1-u2的區間估計
3.6 統計假設檢驗中應注意的問題
復習思考題
第4章 方差分析
4.1 單因素方差分析的基本原理
4.1.1 各處理重復數相等的方差分析
4.1.2 各處理重復數不相等的方差分析
4.2 單因素方差分析應用實例與SPSS實現
4.3 兩因素方差分析的基本原理
4.3.1 兩嚮分組單獨觀察值試驗的方差分析
4.3.2 兩嚮分組有相等重復觀察值試驗的方差分析
4.4 兩因素方差分析應用實例與SPSS實現
4.4.1 兩因素單獨觀察值試驗結果的方差分析方法
4.4.2 兩因素有重復觀察值試驗結果的方差分析方法
4.5 兩因素隨機區組試驗方差分析的基本原理
4.5.1 設計方法
4.5.2 設計特點
4.5.3 平方和與自由度分解
4.5.4 注意事項
4.6 兩因素隨機區組試驗結果的方差分析與SPSS實現
4.7 方差分析的基本假定和數據轉換
4.7.1 方差分析的基本假定
4. 7.2 數據轉換
復習思考題
第5章 迴歸與相關
5.1 一元綫性迴歸
5.1.1 直綫迴歸方程的建立
5.1.2 直綫迴歸係數的假設檢驗
5.1.3 用直綫方程預測及控製
5.1.4 假設檢驗
5.1.5 直綫迴歸應用實例與SPSS實現
5.2 一元綫性相關
5.2.1 決定係數與相關係數
5.2.2 相關係數的假設檢驗
5.2.3 直綫相關實例與SPSS實現
5.2.4 應用直綫迴歸與相關的注意事項
5.3 多元綫性迴歸
5.3.1 多元綫性迴歸方程的建立
5.3.2 多元綫性迴歸方程的假設檢驗
5.3.3 迴歸方法選擇
5.3.4 多元綫性迴歸實例與SPSS實現
5.4.多元相關與偏相關
5.4.1 多元相關
5.4.2 偏相關
5.4.3 多元相關實例與SPSS實現
5.5 麯綫迴歸
5.5.1 麯綫迴歸分析概述
5.5.2 麯綫迴歸分析應用實例與SPSS實現
復習思考題
第6章 非參數統計
6.1 r檢驗
6;1.1 Y的定義及分布
6.L 2 適閤性檢驗與SPSS實現
6.1.3 獨立性檢驗與SPSS實現
6.2 符號檢驗
6.2.1 符號檢驗的步驟
6.2.2 大樣本的正態化近似
6.2.3 符號檢驗實例與SPSS實現
6.3 符號秩和檢驗
6.3.1 符號秩和檢驗的步驟
6.3.2 大樣本的正態化近似
6.3.3 符號秩和檢驗實例與SPSS實現
復習思考題
第7章 正交試驗設計
7.1 正交試驗簡介
7.1.1 正交試驗設計的意義
7.1、2 正交錶
7.2 正交試驗設計的基本步驟
7.2.1 明確試驗目的,確定考核指標,挑因素,選水平
7.2.2 選擇閤適的正交錶
7.2.3 進行錶頭設計
7.2.4 排齣試驗方案
7.3 正交試驗的結果分析
7,3.1 直觀分析法(極差分析法)
7.3.2 方差分析法與SPSS實現
復習思考題
第8章 迴歸的正交設計
8. 1 一次迴歸正交設計與統計分析
8.1.1 一次迴歸正交設計的一般方法
8.1.2 一次迴歸正交設計實例與SPSS實現
8.2 二次迴歸正交組閤設計與統計分析
8.2.1 二次迴歸組閤設計
8.2.2 正交性的實現
8.2.3 二次迴歸正交組閤設計的一般方法
8.2.4 二次迴歸正交組閤設計實例與SPSS實現
復習思考題
第9章 SPSS統計圖形
9.1 概述
9.2 交互式圖形的製作與編輯
9. 2.1 交互式圖形的製作
9. 2.2 交互式圖形的編輯
9.3 普通統計圖形的製作與編輯
9. 3.1 普通統計圖形的製作
9.3.2 普通統計圖形的編輯
附錄A
附錄B
參考文獻
前言/序言
《試驗設計與SPSS應用》是為高等院校食品科學與工程、生物工程、食品質量與安全、生物技術等有關專業本科生編寫的教材,也可作相關專業和研究生的參考教材。《試驗設計與SPSS應用》是一門綜閤性、實踐性很強的專業課。本課程是在學生掌握大學數學、概率論和數理統計等主要專業課的基礎上開設的。其目的是培養學生具備科研工作的能力和新産品研發的能力,並結閤畢業實習和畢業設計,完成工程師所具備的基本能力訓練。
試驗設計來源於科學試驗與統計學的發展與結閤,我國在公元前1世紀前漢後期的們巳
勝之書》提齣的區種法就孕育著農業科學試驗的思想。20世紀初英國生物統計學傢費歇
(R.A.Fisher)從理論與實踐上發展和豐富瞭統計科學,將試驗設計方法應用於農業、生物學、遺傳學等方麵,於1935年齣版瞭他的專著《試驗設計》,從此開創瞭一門新的應用技術學科。
二十世紀三四十年代,英國、美國、前蘇聯等國繼續對試驗設計法進行研究,並將其逐步推廣到工業生産領域中,在采礦、冶金、建築、紡織、機械、醫藥等行業都有所應用
1949年,以田口玄一博士為首的一批研究人員,研究和改進英國人的試驗設計技術,創造
瞭用正交錶安排分析試驗的正交試驗法。1978年,中國學者方開泰等提齣瞭均勻設計,這
些發展豐富瞭試驗設計的內容,經過幾十年的研究與實踐,試驗設計為工農業的發展做齣瞭巨大的貢獻,已經成為科技工作者必須掌握的一門技術。
本書作者在從事高等院校試驗設計和統計分析的教學和研究工作的基礎上,經過多次探索和實踐,逐步形成瞭將試驗設計方法和SPSS統計軟件有機結閤,進行統計分析運算的教材編寫體係。在詳細介紹試驗設計和統計分析基本原理的基礎上,利用SPSS軟件將傳統的統計分析方法。“傻瓜化”。
本教材主編為王頡,參加編寫人員有李法德、楊潤清、張建華、趙改名、王曉茹、郭雪霞,本教材凝聚瞭全體參編者在教學科研實踐中的經驗和心血,它是集體智慧的結晶。本書在編寫過程中得到瞭化學工業齣版社和河北農業大學等單位同誌的熱情幫助,賈青教授審閱瞭全書並提齣瞭寶貴的修改意見。此外,本教材引用瞭大量公開發錶的文獻資料,在此一並嚮這些作者和提供過幫助的人緻以衷心的感謝!
由於作者水平有限,書中疏漏在所難免,懇請讀者批評指正。
現代實驗設計與數據分析:理論基礎與實踐指南 本書旨在為讀者提供一套全麵、深入且高度實用的現代實驗設計與數據分析方法論。 本書內容聚焦於如何科學、嚴謹地規劃研究、收集高質量數據,並運用先進的統計工具對數據進行可靠的解讀,以支持各個學科領域的決策製定與理論構建。 第一部分:實驗設計的基礎構建 本部分將奠定實驗設計學的理論基石。我們首先探討科學研究的本質及其與實驗設計的內在聯係,明確區分觀察性研究與乾預性研究的適用場景與倫理考量。 第一章:研究範式與實驗的邏輯 本章深入剖析科學哲學的基本立場如何影響實驗設計,包括實證主義、批判理性主義等對研究假設構建的影響。重點闡述因果推斷的挑戰,以及如何通過精心設計的實驗結構來最大程度地排除混淆變量。我們將詳細介紹核心概念:處理(Treatment)、受試者(Subject)、反應變量(Response Variable),並建立嚴格的統計推斷框架,區分描述性統計與推斷性統計的邊界。 第二章:完全隨機化設計的原理與應用 完全隨機化設計(Completely Randomized Design, CRD)是所有實驗設計的起點。本章詳細講解CRD的假設前提、實施步驟以及其在簡單兩組或多組比較中的應用。我們將分析何時CRD是閤適的選擇,以及當處理效應在不同子群體間可能存在異質性時,CRD的局限性。通過大量的實例,讀者將掌握如何進行效應量的初步估計和設計規模的確定。 第三章:隨機化區組設計(Randomized Block Design, RBD) 當研究對象存在明顯的內在差異(如年齡、背景、地理位置等)可能影響實驗結果時,隨機化區組設計提供瞭有效的控製手段。本章著重於區組劃分的藝術與科學——如何識彆並構建同質性內部、異質性外部的區組。我們將詳述RBD的方差分析模型(ANOVA),並指導讀者如何解釋交互作用項,特彆是在區組與處理存在顯著交互作用時,應如何調整後續的分析策略。 第四章:因子設計:多因素交互作用的探索 現代研究往往涉及多個因素(自變量)的聯閤作用。本部分係統介紹因子實驗設計,從二因子到多因子設計,重點關注主效應(Main Effects)與交互作用效應(Interaction Effects)的識彆與解釋。我們將區分全因子設計(Full Factorial)與部分因子設計(Fractional Factorial),並討論在資源有限情況下,如何運用經濟有效的因子設計來最大化信息獲取。尤其關注如何在實驗布局中有效分離高階交互作用。 第五章:重復測量設計與交叉設計 針對同一受試者在不同時間點或不同處理下的數據收集,重復測量設計(Repeated Measures Design)是關鍵。本章探討重復測量的必要性、數據結構的特殊性,以及如何處理時間效應、序列效應和殘差相關性。此外,交叉設計(Crossover Design)作為一種高效的自身對照方法,其適用條件、潛在的“殘留效應”(Carryover Effect)的檢測與消除策略將得到詳盡的闡述。 第二部分:高級實驗布局與穩健性 本部分超越瞭基礎的隨機化布局,探討在復雜、非理想化環境中保證實驗結果有效性和穩健性的方法。 第六章:析因設計的深化與分層抽樣 本章將因子設計拓展到更復雜的場景,如嵌套設計(Nested Designs)和混閤模型設計。我們還會討論在目標總體異質性較高時,如何結閤分層抽樣(Stratified Sampling)技術來優化實驗單元的分配,確保樣本對總體的代錶性,並提高特定子群體的估計精度。 第七章:田口方法與穩健設計原理 介紹由日本工程師田口弘提齣的穩健設計(Robust Design)理念。重點關注如何通過“正交錶”(Orthogonal Arrays)來設計實驗,使得産品或過程對“噪音因素”(Noise Factors)的變化不敏感。本章側重於質量工程背景下的實驗設計,強調優化信號因子和控製因子的作用,旨在實現高可靠性的係統。 第八章:空間與時間序列實驗的布局考量 針對地理空間或時間序列數據,標準實驗設計麵臨特定的相關性挑戰。本章討論如何運用空間自相關(Spatial Autocorrelation)理論指導實驗地點的選擇,以及時間序列實驗中的自迴歸(AR)、移動平均(MA)模型的初步應用,確保數據收集的獨立性假設在可能的情況下得以滿足或模型能夠有效校正非獨立性。 第三部分:數據處理、模型構建與結果解讀 設計完成後,數據的有效處理和模型的準確選擇是實現有效推斷的保障。 第九章:數據準備、清洗與探索性分析 詳細指導讀者如何對實驗數據進行質量控製。內容包括異常值(Outliers)的識彆與處理原則、缺失數據(Missing Data)的類型(MAR, MCAR, NMAR)及其應對策略(如多重插補法)。同時,強調通過圖形化工具(如箱綫圖、QQ圖、殘差圖)進行初步的探索性數據分析(EDA),為後續的參數估計和模型選擇提供依據。 第十章:綫性模型基礎:方差分析(ANOVA)與迴歸分析 深入講解基於最小二乘法的綫性模型的原理。係統梳理單因素方差分析、多因素方差分析(Factorial ANOVA)的數學模型,並詳細闡述如何檢驗模型的基本假設(正態性、方差齊性、獨立性)。在迴歸分析部分,我們將從簡單綫性迴歸過渡到多元迴歸,重點討論多重共綫性、變量選擇方法(逐步法、AIC/BIC準則)對模型穩定性的影響。 第十一章:模型的診斷與穩健性檢驗 一個好的模型不僅需要解釋力強,更需要診斷結果穩健。本章專注於模型診斷的技術,包括殘差分析的進階技巧、對異方差性(Heteroscedasticity)的識彆(如Breusch-Pagan檢驗)及其矯正措施(如加權最小二乘法)。此外,還將介紹非參數檢驗方法作為對參數模型假設不滿足時的備選方案。 第十二章:混閤效應模型簡介與復雜數據處理 針對具有層次結構或集群結構的數據(例如,學生嵌套在班級內,班級嵌套在學校內),標準ANOVA模型會低估誤差標準誤。本章引入混閤效應模型(Mixed Effects Models)的基本思想,指導讀者如何正確設定固定效應(Fixed Effects)和隨機效應(Random Effects),以更準確地估計處理效應,尤其是在重復測量和多中心試驗中。 總結與展望 本書的最終目標是培養讀者將理論知識轉化為實踐能力,能夠獨立設計齣具有科學嚴謹性的實驗方案,並能運用現代統計工具進行恰當的數據分析和批判性解讀,為推動各領域知識進步提供堅實的數據支撐。全書強調的是實驗設計的“思維方式”,而非僅僅是統計公式的羅列。