试验设计与Design-Expert、SPSS应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐向宏，何明珠 编

图书标签:

• 试验设计
• Design-Expert
• SPSS
• 统计分析
• 数据分析
• 实验优化
• 响应面法
• 方差分析
• 统计软件
• 科学研究
• 数据建模

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030278678

版次：1

商品编码：11818210

包装：平装

丛书名： 科学版研究生教材

开本：16开

出版时间：2010-07-01

用纸：胶版纸

页数：205

字数：320000

正文语种：中文

内容简介

　　《试验设计与Design-Expert、SPSS应用》的特点是在介绍基本理论、基本方法的基础上，突出试验设计方法与试验数据处理的实际应用，如使用Design-Expert软件，利用它对相关问题进行试验设计，由其给出的试验设计进行试验，所得的试验数据输入软件内。Design-Expert能够将试验数据自动进行处理，给出统计结果，包括3D图、极值或定值点等；SPSs的使用使得试验数据处理很容易，为进行相关工作的人员提供了很好的试验设计和统计分析工具。
　　《试验设计与Design-Expert、SPSS应用》可为需要进行试验设计和统计分析方面工作的工作者提供参考。

目录

前言

第一章 试验设计基础
第一节 试验设计的概念
第二节 试验的基本要求
第三节 试验设计基本原则
第四节 试验数据管理与准备

第二章 方差分析
第一节 方差分析的概念与基本原理
第二节 单因素试验资料的方差分析与SPSS应用
第三节 两因素试验资料的方差分析与SPSS应用
第四节 系统（组内）分组资料的方差分析与SPSS应用
第五节 方差分析的期望均方与方差组分估计及SPSS应用
第六节 多因素试验资料的方差分析与SPSS应用
第七节 数据转换

第三章 多元回归与相关分析
第一节 多元线性回归分析
第二节 多元线性回归与SPSS应用
第三节 复相关分析
第四节 相关与偏相关分析
第五节 相关分析与SPSS应用
第六节 通径分析与SPSS应用
第七节 SPSS通径分析
第八节 多项式回归与SPSS应用

第四章 方差分析试验设计方法与统计分析
第一节 随机单位组设计与SPSS应用
第二节 拉丁方设计与SPSS应用
第三节 交叉设计与SPSS应用
第四节 正交试验设计与SPSS应用

第五章 协方差分析
第一节 协方差分析原理
第二节 协方差分析与SPSS应用
第三节 随机区组设计协方差分析与SPSS应用

第六章 响应面试验设计与分析
第一节 响应面的概念
第二节 响应面模型
第三节 响应面试验设计与 Design-Expert软件
第四节 响应面试验设计与分析实例
第五节 响应面方程应用

第七章 混料试验设计与分析
第一节 混料设计模型
第二节 单纯形格子设计与统计分析
第三节 单纯形重心设计与统计分析
第四节 Design Expert的混料试验设计与统计分析

第八章 均匀设计
第一节 均匀设计概念与特点
第二节 均匀设计方法
第三节 均匀设计试验数据的统计分析与SPSS应用

第九章 聚类分析
第一节 聚类分析的概念
第二节 聚类分析与SPSS应用

第十章 规划
第一节 规划的概念
第二节 Excel规划求解

第十一章 Plackett-Burman试验设计与分析
第一节 Plackett-Burman试验设计的概念
第二节 Design-Expert的Plackett-Burman设计与分析

附表
附表1 r与R的临界值表
附表2 正交表
附表3 均匀设计表
主要参考文献

前言/序言

本书旨在为读者提供一套系统、全面的统计分析与数据处理方法论，涵盖从基础理论到高级应用的各个层面。我们将深入探讨数据科学的核心理念，并结合行业内广泛使用的统计软件，帮助读者掌握切实可行的数据分析技能。 第一部分：统计学基础与建模精髓 本部分将为读者打下坚实的统计学基础。我们将从最基本的概念出发，包括： 数据类型与测量尺度： 理解不同类型数据的特性，如定性数据（名义、顺序）和定量数据（区间、比例），以及它们在分析中的不同处理方式。 描述性统计： 掌握如何利用均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等统计量，有效地概括和呈现数据的基本特征，绘制直方图、箱线图、散点图等可视化工具，直观展示数据分布与关系。 概率论基础： 学习概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）及其在实际问题中的应用，为推断性统计奠定基础。 统计推断： 深入理解点估计与区间估计的原理，掌握如何根据样本数据推断总体参数，以及置信区间的意义与计算。 假设检验： 系统学习假设检验的基本框架，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的解释以及如何做出统计决策。我们将涵盖 t 检验、Z 检验、卡方检验等常用检验方法，并探讨其适用条件和应用场景。 在掌握了基础统计学之后，我们将进阶到统计建模的核心内容： 回归分析： 简单线性回归： 探索两个变量之间的线性关系，理解回归系数的含义，进行预测与解释。 多元线性回归： 引入多个自变量，建立更复杂的预测模型，学习如何处理多重共线性、模型选择（如逐步回归、向前选择、向后剔除）以及模型诊断。 非线性回归： 介绍适用于非线性关系的回归模型，以及如何进行模型拟合与参数估计。 方差分析 (ANOVA)： 单因素方差分析： 比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异，理解 F 统计量的作用。 多因素方差分析： 探究多个因素及其交互作用对响应变量的影响，掌握如何解读复杂的方差分析结果。 协方差分析 (ANCOVA)： 结合协变量，在控制其他因素的影响下，比较组间均值差异。 时间序列分析： 平稳性检验与差分： 识别时间序列的趋势、季节性和周期性，并进行平稳化处理。 ARIMA 模型： 学习自回归（AR）、滑动平均（MA）和差分（I）的组合模型，用于预测时间序列数据。 其他时间序列模型： 简要介绍指数平滑法等其他常用方法。 主成分分析 (PCA) 与因子分析： 降维技术： 学习如何利用 PCA 将高维数据转化为低维表示，保留大部分信息，便于可视化和后续分析。 潜在变量模型： 探索因子分析，识别隐藏在观测变量背后的潜在因子，理解变量之间的结构关系。 聚类分析： 无监督学习： 学习如何根据数据的相似性将样本分成不同的群组，探索数据的内在结构。我们将介绍层次聚类和划分聚类等常用方法。 判别分析： 分类模型： 学习如何建立模型，根据已知样本的特征将其分配到预先定义的类别中。 非参数统计： 适用于非正态分布数据： 介绍 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验等不依赖于数据分布的统计方法，提供更多分析选择。 第二部分：实践操作与软件应用 本部分将聚焦于如何将统计学理论付诸实践，重点介绍两款在学术界和工业界备受推崇的统计软件。 Design-Expert 软件应用： 实验设计基础： 详细讲解各种实验设计（DOE）方法的原理和应用，包括： 全因子设计： 评估所有因子及其所有水平的组合效应。 部分因子设计： 在因子数量较多时，选择性地进行实验，以减少实验次数。 响应曲面方法 (RSM)： 针对存在曲面效应的响应变量，寻找最优参数组合。我们将深入讲解中心复合设计 (CCD) 和 Box-Behnken 设计 (BBD)。 混合水平设计： 处理包含连续变量和分类变量的实验。 拉丁方设计： 适用于多因素且对重复敏感的实验。 Design-Expert 操作指南： 项目设置与数据输入： 引导读者如何创建新项目，导入和组织实验数据。 设计生成与布局： 演示如何根据研究目标选择和生成合适的实验设计。 数据分析与模型拟合： 讲解如何运行分析，拟合各种统计模型（如线性模型、二次模型），并解读模型的 ANOVA 表。 模型诊断与优化： 教授如何进行模型验证，识别不显著的项，以及如何利用图形工具（如响应曲面图、等高线图、主效应图）来解释结果。 参数优化： 演示如何设定目标和约束条件，利用软件找到使响应变量达到最优的因子水平组合。 重复实验与模型验证： 探讨如何设计和分析重复实验，以验证模型的可靠性。 案例分析： 通过一系列实际案例，展示 Design-Expert 在不同领域（如化学、工程、生物、食品科学）的应用，帮助读者理解实验设计的强大之处。 SPSS 软件应用： SPSS 界面与基本操作： 带领读者熟悉 SPSS 的菜单结构、数据视图和变量视图，掌握数据录入、导入导出（如 Excel, CSV）等基本操作。 数据预处理与转换： 讲解如何进行数据清洗，处理缺失值，进行变量 recoding，创建新的计算变量，以及数据排序和选择。 描述性统计与图表制作： 演示如何利用 SPSS 生成频率表、交叉表、均值、标准差等描述性统计量，并制作柱状图、折线图、散点图等各类统计图表。 推断性统计分析： 参数检验： 演示如何进行独立样本 t 检验、配对样本 t 检验、单因素方差分析等。 非参数检验： 演示如何进行 Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kruskal-Wallis 检验等。 回归分析实现： 线性回归： 演示如何进行简单线性回归和多元线性回归分析，解读回归系数、R方等统计量。 逻辑回归： 介绍用于二分类因变量的逻辑回归模型，并演示其操作。 方差分析 (ANOVA) 实现： 演示如何进行单因素、多因素方差分析，以及协方差分析。 因子分析与主成分分析： 演示如何利用 SPSS 进行因子分析和主成分分析，并解读分析结果。 聚类分析实现： 演示如何进行层次聚类和 K-Means 聚类分析。 自定义分析与语法： 介绍 SPSS 的语法功能，使读者能够实现更复杂的分析流程，提高效率。 SPSS 结果解读与报告撰写： 引导读者如何准确理解 SPSS 输出的统计表格和图表，并将分析结果清晰地呈现出来。 通过结合深入的统计学理论讲解和这两款强大软件的实践操作指导，本书旨在帮助读者建立完整的统计思维模式，熟练运用工具解决实际问题，从而在科研、数据分析、商业决策等多个领域取得成功。

评分☆☆☆☆☆

关于“SPSS应用”部分，我希望它能够提供一个完整而易于理解的指南。虽然我之前接触过SPSS，但对于一些更高级的统计分析方法，例如多重比较、方差齐性检验、残差分析等，我还需要进一步的学习和巩固。我期待书中能够详细演示如何在SPSS中执行这些分析，并清晰地解释每个步骤的意义以及如何解读输出结果。尤其是在试验设计的应用中，方差分析（ANOVA）是必不可少的工具，我希望书中能够详细讲解如何使用SPSS进行单因素、多因素方差分析，以及如何进行事后检验（post-hoc tests）。此外，如果书中能够包含一些关于SPSS进行回归分析和相关性分析的讲解，并将其与试验设计相结合，那将非常有帮助，因为这些分析方法常常用于探索因子与响应变量之间的关系。

评分☆☆☆☆☆

这套书给我的第一印象是其内容的全面性和深度。从书名“试验设计与Design-Expert、SPSS应用”就可以看出，它并非一本浅尝辄止的入门读物，而是旨在为读者提供一个系统、深入的学习框架。我尤其关注的是其在“试验设计”理论部分的阐述，因为它是一切数据分析和模型建立的基础。我希望书中能够详细讲解不同类型的试验设计，例如完全随机设计、区组设计、析因设计、拉丁方设计等等，并深入剖析它们各自的适用条件、优缺点以及在实际应用中的注意事项。同时，我也期待书中能够对响应面法（RSM）、正交试验设计（Orthogonal Design）、混合水平试验设计（Mixed Level Design）等进阶的试验设计方法有详细的介绍，并阐述它们在优化工艺参数、寻找最佳条件等方面的强大威力。理论知识的扎实是后续软件应用的基础，如果这部分讲解能够做到条理清晰、逻辑严谨，并且配以丰富的实例，那么对于读者建立正确的统计思维至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定位似乎非常精准，它结合了理论指导和软件实践，这正是我在学习“试验设计”过程中所需要的。我对“试验设计”理论部分非常看重，希望能够深入理解不同设计方法的原理和适用性，例如如何进行因子的选择和水平的设定，如何处理试验误差，以及如何评估试验设计的效率。书中提到的“Design-Expert”软件，据说在响应面法和混合水平设计等方面有其独特的优势，我希望通过这本书的学习，能够掌握如何利用该软件来有效地进行实验优化，找到最佳的工艺条件。同时，我也期待书中能够涵盖一些高级的试验设计技术，例如DOE for Six Sigma等，以应对更复杂的研究挑战。如果书中能够提供一些实际案例，展示如何在不同领域（如化学、生物、工程等）应用这些方法来解决实际问题，那将极大地提升这本书的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称“试验设计与Design-Expert、SPSS应用”预示着它将成为我进行科学研究和数据分析的得力助手。我特别看重其在“试验设计”理论部分的讲解深度。我希望作者能够系统地介绍各种经典的试验设计方法，例如全因子设计、部分因子设计、析因设计、拉丁方设计、随机区组设计等等。更重要的是，我期待书中能够深入探讨各种设计的原理、适用范围、优缺点以及如何根据研究目的和资源限制来选择最合适的设计方案。对于一些复杂的研究问题，我希望书中能够讲解如何进行多因素、多水平的试验设计，以及如何处理随机效应和固定效应。此外，对于响应面法（RSM）和混合水平设计（Mixed Level Design）等高级试验设计方法，我希望书中能够有详细的介绍，并阐述它们在优化过程和参数空间探索中的应用。

评分☆☆☆☆☆

Design-Expert软件在工业研发和产品优化中扮演着关键角色，我非常期待书中关于其应用的部分。我期望书中能够详细讲解如何使用Design-Expert来构建各种试验设计，包括因子和水平的设定，以及不同试验设计类型（如中心复合设计、Box-Behnken设计）的选择和生成。更重要的是，我希望书中能够深入阐述如何利用Design-Expert对试验结果进行统计分析，例如如何进行方差分析（ANOVA）、模型拟合、参数估计，以及如何解读回归方程和响应曲面。软件的优化功能是我关注的重点，我希望书中能够详细演示如何通过Design-Expert实现单响应和多响应的优化，如何考虑各种约束条件，并如何找到最佳的工艺参数组合。如果书中能包含一些典型的应用案例，例如在化工、制药、食品等行业的优化实践，将极大地提升本书的实用性。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的题目来看，它似乎非常适合我当前的研究需求。我目前正面临一个需要通过大量数据分析来优化产品性能的问题，因此对“试验设计”理论部分抱有很高的期望。我希望书中能够详细讲解如何科学地设计试验，如何识别关键的控制因子和响应变量，以及如何有效地安排试验次数以获得最优的信息。我特别关注书中对于“全因子设计”、“部分因子设计”以及“响应面法”等经典设计方法的深入阐述，希望能从中学习到如何减少试验成本，提高效率，并获得更精确的优化结果。同时，我对书中提到的“Design-Expert”软件应用部分充满了好奇，因为我听说这款软件在实验优化方面非常强大。我希望能通过学习，掌握如何利用Design-Expert来构建试验方案，进行数据分析，并最终找到产品性能的最佳参数组合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，传递出一种严谨而实用的学术氛围，让人在翻开第一页之前就对其内容充满了期待。从书名“试验设计与Design-Expert、SPSS应用”来看，它无疑是一本专注于统计学领域，特别是试验设计方法的专业书籍。作为一个对数据分析和实验研究有着浓厚兴趣的读者，我一直渴望能找到一本既能系统讲解试验设计理论，又能提供具体软件操作指导的教材。市面上虽然不乏统计学相关的书籍，但很多要么理论过于抽象，难以理解和应用；要么软件操作讲解零散，不成体系。因此，这本书的出现，就像在茫茫书海中找到了一个可靠的灯塔，它承诺将抽象的统计模型与实际操作完美结合，对于那些希望提升研究能力、解决实际问题，但又可能缺乏扎实统计学背景的研究生、工程师、科研人员甚至资深从业者来说，无疑具有极大的吸引力。尤其提到“Design-Expert”和“SPSS”这两个在统计分析界赫赫有名的软件，更是让人对其内容深度和实用性充满了信心。我相信，通过学习这本书，我能够更深入地理解试验设计的精髓，掌握如何科学地安排实验，减少资源浪费，提高研究效率，并最终获得更可靠、更有说服力的研究结果。

评分☆☆☆☆☆

而对于“SPSS应用”的部分，我的期待同样很高。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是另一个在统计分析领域非常重要的软件，尤其在社会科学、医学、市场研究等领域被广泛使用。我希望书中关于SPSS的应用能够覆盖试验设计中常见的统计分析方法，例如t检验、方差分析（ANOVA）、回归分析、卡方检验等。我希望能够看到书中详细演示如何在SPSS中进行数据录入、管理和预处理，以及如何根据不同的试验设计类型选择合适的统计分析过程。特别地，如果书中能够演示如何利用SPSS进行多因素方差分析（MANOVA）或者协方差分析（ANCOVA），以处理更复杂的实验数据，那将非常有价值。此外，SPSS在图表生成方面的强大功能也值得关注，我希望书中能够展示如何利用SPSS绘制各种统计图表，如散点图、箱线图、柱状图等，并如何对图表进行美化和导出，以辅助研究结果的呈现。

评分☆☆☆☆☆

SPSS软件是统计分析领域应用最广泛的软件之一，尤其在社会科学、医学和市场研究等领域。我希望书中关于SPSS的应用部分能够聚焦于试验设计相关的统计分析方法。我期待书中能够详细介绍如何在SPSS中进行数据管理、清洗和预处理，以及如何根据不同的试验设计类型选择合适的统计分析程序。例如，如何使用SPSS进行方差分析（ANOVA），包括单因素ANOVA、多因素ANOVA（包括带重复测量）、协方差分析（ANCOVA）等。我也希望书中能够演示如何使用SPSS进行回归分析，包括线性回归、多元回归，以及如何解释回归系数和检验模型拟合优度。此外，SPSS在图表制作方面的强大功能也是我关注的，我希望书中能够展示如何利用SPSS生成各种统计图，如散点图、柱状图、箱线图等，并如何进行图表的编辑和美化，以更好地呈现研究结果。

评分☆☆☆☆☆

在“Design-Expert”的应用部分，我寄予了厚望。Design-Expert是一款在工业界和学术界都广受欢迎的试验设计和优化软件，尤其擅长处理响应面方法。我期望书中能够详细介绍如何使用Design-Expert进行试验方案的构建，包括因子选择、水平设定、试验设计类型选择等关键步骤。更重要的是，我希望书中能够深入讲解如何利用Design-Expert对试验数据进行分析，包括方差分析（ANOVA）、回归模型拟合、显著性检验、响应曲面图的绘制与解读，以及如何通过软件找到最优的工艺条件组合。考虑到优化是Design-Expert的核心功能之一，我期待书中能够提供多种优化策略的演示，例如单目标优化、多目标优化，以及如何考虑约束条件进行优化。如果书中能包含一些实际案例，展示如何通过Design-Expert解决具体的工程或科学问题，那将极大地提升本书的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

还没拆，习惯好评，反正京东兜底，坏了就售后。看中保修期长了。我连拆都没拆都好评了，完全是信任啊，不过东哥售后也没让我失望过。实验课用的

评分☆☆☆☆☆

实用性比较强，适合数据处理

评分☆☆☆☆☆

需要结合design expert等软件学习，里面的案例还可以。

评分☆☆☆☆☆

感觉还不错，希望能够更优惠一些，价格还是有点贵的！

评分☆☆☆☆☆

还没拆，习惯好评，反正京东兜底，坏了就售后。看中保修期长了。我连拆都没拆都好评了，完全是信任啊，不过东哥售后也没让我失望过。实验课用的

评分☆☆☆☆☆

很好，正在学习中，希望对自己有帮助。

评分☆☆☆☆☆

一般吧……………………

评分☆☆☆☆☆

纸质还可以吧，字迹清晰的，总体来说还可以。

评分☆☆☆☆☆

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