試驗設計與Design-Expert、SPSS應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐嚮宏，何明珠 編

圖書標籤:

• 試驗設計
• Design-Expert
• SPSS
• 統計分析
• 數據分析
• 實驗優化
• 響應麵法
• 方差分析
• 統計軟件
• 科學研究
• 數據建模

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030278678

版次：1

商品編碼：11818210

包裝：平裝

叢書名： 科學版研究生教材

開本：16開

齣版時間：2010-07-01

用紙：膠版紙

頁數：205

字數：320000

正文語種：中文

內容簡介

　　《試驗設計與Design-Expert、SPSS應用》的特點是在介紹基本理論、基本方法的基礎上，突齣試驗設計方法與試驗數據處理的實際應用，如使用Design-Expert軟件，利用它對相關問題進行試驗設計，由其給齣的試驗設計進行試驗，所得的試驗數據輸入軟件內。Design-Expert能夠將試驗數據自動進行處理，給齣統計結果，包括3D圖、極值或定值點等；SPSs的使用使得試驗數據處理很容易，為進行相關工作的人員提供瞭很好的試驗設計和統計分析工具。
　　《試驗設計與Design-Expert、SPSS應用》可為需要進行試驗設計和統計分析方麵工作的工作者提供參考。

目錄

前言

第一章 試驗設計基礎
第一節 試驗設計的概念
第二節 試驗的基本要求
第三節 試驗設計基本原則
第四節 試驗數據管理與準備

第二章 方差分析
第一節 方差分析的概念與基本原理
第二節 單因素試驗資料的方差分析與SPSS應用
第三節 兩因素試驗資料的方差分析與SPSS應用
第四節 係統（組內）分組資料的方差分析與SPSS應用
第五節 方差分析的期望均方與方差組分估計及SPSS應用
第六節 多因素試驗資料的方差分析與SPSS應用
第七節 數據轉換

第三章 多元迴歸與相關分析
第一節 多元綫性迴歸分析
第二節 多元綫性迴歸與SPSS應用
第三節 復相關分析
第四節 相關與偏相關分析
第五節 相關分析與SPSS應用
第六節 通徑分析與SPSS應用
第七節 SPSS通徑分析
第八節 多項式迴歸與SPSS應用

第四章 方差分析試驗設計方法與統計分析
第一節 隨機單位組設計與SPSS應用
第二節 拉丁方設計與SPSS應用
第三節 交叉設計與SPSS應用
第四節 正交試驗設計與SPSS應用

第五章 協方差分析
第一節 協方差分析原理
第二節 協方差分析與SPSS應用
第三節 隨機區組設計協方差分析與SPSS應用

第六章 響應麵試驗設計與分析
第一節 響應麵的概念
第二節 響應麵模型
第三節 響應麵試驗設計與 Design-Expert軟件
第四節 響應麵試驗設計與分析實例
第五節 響應麵方程應用

第七章 混料試驗設計與分析
第一節 混料設計模型
第二節 單純形格子設計與統計分析
第三節 單純形重心設計與統計分析
第四節 Design Expert的混料試驗設計與統計分析

第八章 均勻設計
第一節 均勻設計概念與特點
第二節 均勻設計方法
第三節 均勻設計試驗數據的統計分析與SPSS應用

第九章 聚類分析
第一節 聚類分析的概念
第二節 聚類分析與SPSS應用

第十章 規劃
第一節 規劃的概念
第二節 Excel規劃求解

第十一章 Plackett-Burman試驗設計與分析
第一節 Plackett-Burman試驗設計的概念
第二節 Design-Expert的Plackett-Burman設計與分析

附錶
附錶1 r與R的臨界值錶
附錶2 正交錶
附錶3 均勻設計錶
主要參考文獻

前言/序言

本書旨在為讀者提供一套係統、全麵的統計分析與數據處理方法論，涵蓋從基礎理論到高級應用的各個層麵。我們將深入探討數據科學的核心理念，並結閤行業內廣泛使用的統計軟件，幫助讀者掌握切實可行的數據分析技能。 第一部分：統計學基礎與建模精髓 本部分將為讀者打下堅實的統計學基礎。我們將從最基本的概念齣發，包括： 數據類型與測量尺度： 理解不同類型數據的特性，如定性數據（名義、順序）和定量數據（區間、比例），以及它們在分析中的不同處理方式。 描述性統計： 掌握如何利用均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位數等統計量，有效地概括和呈現數據的基本特徵，繪製直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具，直觀展示數據分布與關係。 概率論基礎： 學習概率的基本概念、概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）及其在實際問題中的應用，為推斷性統計奠定基礎。 統計推斷： 深入理解點估計與區間估計的原理，掌握如何根據樣本數據推斷總體參數，以及置信區間的意義與計算。 假設檢驗： 係統學習假設檢驗的基本框架，包括零假設與備擇假設的設定、檢驗統計量的選擇、P值的解釋以及如何做齣統計決策。我們將涵蓋 t 檢驗、Z 檢驗、卡方檢驗等常用檢驗方法，並探討其適用條件和應用場景。 在掌握瞭基礎統計學之後，我們將進階到統計建模的核心內容： 迴歸分析： 簡單綫性迴歸： 探索兩個變量之間的綫性關係，理解迴歸係數的含義，進行預測與解釋。 多元綫性迴歸： 引入多個自變量，建立更復雜的預測模型，學習如何處理多重共綫性、模型選擇（如逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除）以及模型診斷。 非綫性迴歸： 介紹適用於非綫性關係的迴歸模型，以及如何進行模型擬閤與參數估計。 方差分析 (ANOVA)： 單因素方差分析： 比較三個或三個以上組的均值是否存在顯著差異，理解 F 統計量的作用。 多因素方差分析： 探究多個因素及其交互作用對響應變量的影響，掌握如何解讀復雜的方差分析結果。 協方差分析 (ANCOVA)： 結閤協變量，在控製其他因素的影響下，比較組間均值差異。 時間序列分析： 平穩性檢驗與差分： 識彆時間序列的趨勢、季節性和周期性，並進行平穩化處理。 ARIMA 模型： 學習自迴歸（AR）、滑動平均（MA）和差分（I）的組閤模型，用於預測時間序列數據。 其他時間序列模型： 簡要介紹指數平滑法等其他常用方法。 主成分分析 (PCA) 與因子分析： 降維技術： 學習如何利用 PCA 將高維數據轉化為低維錶示，保留大部分信息，便於可視化和後續分析。 潛在變量模型： 探索因子分析，識彆隱藏在觀測變量背後的潛在因子，理解變量之間的結構關係。 聚類分析： 無監督學習： 學習如何根據數據的相似性將樣本分成不同的群組，探索數據的內在結構。我們將介紹層次聚類和劃分聚類等常用方法。 判彆分析： 分類模型： 學習如何建立模型，根據已知樣本的特徵將其分配到預先定義的類彆中。 非參數統計： 適用於非正態分布數據： 介紹 Mann-Whitney U 檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗等不依賴於數據分布的統計方法，提供更多分析選擇。 第二部分：實踐操作與軟件應用 本部分將聚焦於如何將統計學理論付諸實踐，重點介紹兩款在學術界和工業界備受推崇的統計軟件。 Design-Expert 軟件應用： 實驗設計基礎： 詳細講解各種實驗設計（DOE）方法的原理和應用，包括： 全因子設計： 評估所有因子及其所有水平的組閤效應。 部分因子設計： 在因子數量較多時，選擇性地進行實驗，以減少實驗次數。 響應麯麵方法 (RSM)： 針對存在麯麵效應的響應變量，尋找最優參數組閤。我們將深入講解中心復閤設計 (CCD) 和 Box-Behnken 設計 (BBD)。 混閤水平設計： 處理包含連續變量和分類變量的實驗。 拉丁方設計： 適用於多因素且對重復敏感的實驗。 Design-Expert 操作指南： 項目設置與數據輸入： 引導讀者如何創建新項目，導入和組織實驗數據。 設計生成與布局： 演示如何根據研究目標選擇和生成閤適的實驗設計。 數據分析與模型擬閤： 講解如何運行分析，擬閤各種統計模型（如綫性模型、二次模型），並解讀模型的 ANOVA 錶。 模型診斷與優化： 教授如何進行模型驗證，識彆不顯著的項，以及如何利用圖形工具（如響應麯麵圖、等高綫圖、主效應圖）來解釋結果。 參數優化： 演示如何設定目標和約束條件，利用軟件找到使響應變量達到最優的因子水平組閤。 重復實驗與模型驗證： 探討如何設計和分析重復實驗，以驗證模型的可靠性。 案例分析： 通過一係列實際案例，展示 Design-Expert 在不同領域（如化學、工程、生物、食品科學）的應用，幫助讀者理解實驗設計的強大之處。 SPSS 軟件應用： SPSS 界麵與基本操作： 帶領讀者熟悉 SPSS 的菜單結構、數據視圖和變量視圖，掌握數據錄入、導入導齣（如 Excel, CSV）等基本操作。 數據預處理與轉換： 講解如何進行數據清洗，處理缺失值，進行變量 recoding，創建新的計算變量，以及數據排序和選擇。 描述性統計與圖錶製作： 演示如何利用 SPSS 生成頻率錶、交叉錶、均值、標準差等描述性統計量，並製作柱狀圖、摺綫圖、散點圖等各類統計圖錶。 推斷性統計分析： 參數檢驗： 演示如何進行獨立樣本 t 檢驗、配對樣本 t 檢驗、單因素方差分析等。 非參數檢驗： 演示如何進行 Mann-Whitney U 檢驗、Wilcoxon 符號秩檢驗、Kruskal-Wallis 檢驗等。 迴歸分析實現： 綫性迴歸： 演示如何進行簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸分析，解讀迴歸係數、R方等統計量。 邏輯迴歸： 介紹用於二分類因變量的邏輯迴歸模型，並演示其操作。 方差分析 (ANOVA) 實現： 演示如何進行單因素、多因素方差分析，以及協方差分析。 因子分析與主成分分析： 演示如何利用 SPSS 進行因子分析和主成分分析，並解讀分析結果。 聚類分析實現： 演示如何進行層次聚類和 K-Means 聚類分析。 自定義分析與語法： 介紹 SPSS 的語法功能，使讀者能夠實現更復雜的分析流程，提高效率。 SPSS 結果解讀與報告撰寫： 引導讀者如何準確理解 SPSS 輸齣的統計錶格和圖錶，並將分析結果清晰地呈現齣來。 通過結閤深入的統計學理論講解和這兩款強大軟件的實踐操作指導，本書旨在幫助讀者建立完整的統計思維模式，熟練運用工具解決實際問題，從而在科研、數據分析、商業決策等多個領域取得成功。

評分☆☆☆☆☆

關於“SPSS應用”部分，我希望它能夠提供一個完整而易於理解的指南。雖然我之前接觸過SPSS，但對於一些更高級的統計分析方法，例如多重比較、方差齊性檢驗、殘差分析等，我還需要進一步的學習和鞏固。我期待書中能夠詳細演示如何在SPSS中執行這些分析，並清晰地解釋每個步驟的意義以及如何解讀輸齣結果。尤其是在試驗設計的應用中，方差分析（ANOVA）是必不可少的工具，我希望書中能夠詳細講解如何使用SPSS進行單因素、多因素方差分析，以及如何進行事後檢驗（post-hoc tests）。此外，如果書中能夠包含一些關於SPSS進行迴歸分析和相關性分析的講解，並將其與試驗設計相結閤，那將非常有幫助，因為這些分析方法常常用於探索因子與響應變量之間的關係。

評分☆☆☆☆☆

SPSS軟件是統計分析領域應用最廣泛的軟件之一，尤其在社會科學、醫學和市場研究等領域。我希望書中關於SPSS的應用部分能夠聚焦於試驗設計相關的統計分析方法。我期待書中能夠詳細介紹如何在SPSS中進行數據管理、清洗和預處理，以及如何根據不同的試驗設計類型選擇閤適的統計分析程序。例如，如何使用SPSS進行方差分析（ANOVA），包括單因素ANOVA、多因素ANOVA（包括帶重復測量）、協方差分析（ANCOVA）等。我也希望書中能夠演示如何使用SPSS進行迴歸分析，包括綫性迴歸、多元迴歸，以及如何解釋迴歸係數和檢驗模型擬閤優度。此外，SPSS在圖錶製作方麵的強大功能也是我關注的，我希望書中能夠展示如何利用SPSS生成各種統計圖，如散點圖、柱狀圖、箱綫圖等，並如何進行圖錶的編輯和美化，以更好地呈現研究結果。

評分☆☆☆☆☆

Design-Expert軟件在工業研發和産品優化中扮演著關鍵角色，我非常期待書中關於其應用的部分。我期望書中能夠詳細講解如何使用Design-Expert來構建各種試驗設計，包括因子和水平的設定，以及不同試驗設計類型（如中心復閤設計、Box-Behnken設計）的選擇和生成。更重要的是，我希望書中能夠深入闡述如何利用Design-Expert對試驗結果進行統計分析，例如如何進行方差分析（ANOVA）、模型擬閤、參數估計，以及如何解讀迴歸方程和響應麯麵。軟件的優化功能是我關注的重點，我希望書中能夠詳細演示如何通過Design-Expert實現單響應和多響應的優化，如何考慮各種約束條件，並如何找到最佳的工藝參數組閤。如果書中能包含一些典型的應用案例，例如在化工、製藥、食品等行業的優化實踐，將極大地提升本書的實用性。

評分☆☆☆☆☆

在“Design-Expert”的應用部分，我寄予瞭厚望。Design-Expert是一款在工業界和學術界都廣受歡迎的試驗設計和優化軟件，尤其擅長處理響應麵方法。我期望書中能夠詳細介紹如何使用Design-Expert進行試驗方案的構建，包括因子選擇、水平設定、試驗設計類型選擇等關鍵步驟。更重要的是，我希望書中能夠深入講解如何利用Design-Expert對試驗數據進行分析，包括方差分析（ANOVA）、迴歸模型擬閤、顯著性檢驗、響應麯麵圖的繪製與解讀，以及如何通過軟件找到最優的工藝條件組閤。考慮到優化是Design-Expert的核心功能之一，我期待書中能夠提供多種優化策略的演示，例如單目標優化、多目標優化，以及如何考慮約束條件進行優化。如果書中能包含一些實際案例，展示如何通過Design-Expert解決具體的工程或科學問題，那將極大地提升本書的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

這套書給我的第一印象是其內容的全麵性和深度。從書名“試驗設計與Design-Expert、SPSS應用”就可以看齣，它並非一本淺嘗輒止的入門讀物，而是旨在為讀者提供一個係統、深入的學習框架。我尤其關注的是其在“試驗設計”理論部分的闡述，因為它是一切數據分析和模型建立的基礎。我希望書中能夠詳細講解不同類型的試驗設計，例如完全隨機設計、區組設計、析因設計、拉丁方設計等等，並深入剖析它們各自的適用條件、優缺點以及在實際應用中的注意事項。同時，我也期待書中能夠對響應麵法（RSM）、正交試驗設計（Orthogonal Design）、混閤水平試驗設計（Mixed Level Design）等進階的試驗設計方法有詳細的介紹，並闡述它們在優化工藝參數、尋找最佳條件等方麵的強大威力。理論知識的紮實是後續軟件應用的基礎，如果這部分講解能夠做到條理清晰、邏輯嚴謹，並且配以豐富的實例，那麼對於讀者建立正確的統計思維至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大氣，傳遞齣一種嚴謹而實用的學術氛圍，讓人在翻開第一頁之前就對其內容充滿瞭期待。從書名“試驗設計與Design-Expert、SPSS應用”來看，它無疑是一本專注於統計學領域，特彆是試驗設計方法的專業書籍。作為一個對數據分析和實驗研究有著濃厚興趣的讀者，我一直渴望能找到一本既能係統講解試驗設計理論，又能提供具體軟件操作指導的教材。市麵上雖然不乏統計學相關的書籍，但很多要麼理論過於抽象，難以理解和應用；要麼軟件操作講解零散，不成體係。因此，這本書的齣現，就像在茫茫書海中找到瞭一個可靠的燈塔，它承諾將抽象的統計模型與實際操作完美結閤，對於那些希望提升研究能力、解決實際問題，但又可能缺乏紮實統計學背景的研究生、工程師、科研人員甚至資深從業者來說，無疑具有極大的吸引力。尤其提到“Design-Expert”和“SPSS”這兩個在統計分析界赫赫有名的軟件，更是讓人對其內容深度和實用性充滿瞭信心。我相信，通過學習這本書，我能夠更深入地理解試驗設計的精髓，掌握如何科學地安排實驗，減少資源浪費，提高研究效率，並最終獲得更可靠、更有說服力的研究結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定位似乎非常精準，它結閤瞭理論指導和軟件實踐，這正是我在學習“試驗設計”過程中所需要的。我對“試驗設計”理論部分非常看重，希望能夠深入理解不同設計方法的原理和適用性，例如如何進行因子的選擇和水平的設定，如何處理試驗誤差，以及如何評估試驗設計的效率。書中提到的“Design-Expert”軟件，據說在響應麵法和混閤水平設計等方麵有其獨特的優勢，我希望通過這本書的學習，能夠掌握如何利用該軟件來有效地進行實驗優化，找到最佳的工藝條件。同時，我也期待書中能夠涵蓋一些高級的試驗設計技術，例如DOE for Six Sigma等，以應對更復雜的研究挑戰。如果書中能夠提供一些實際案例，展示如何在不同領域（如化學、生物、工程等）應用這些方法來解決實際問題，那將極大地提升這本書的價值。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的題目來看，它似乎非常適閤我當前的研究需求。我目前正麵臨一個需要通過大量數據分析來優化産品性能的問題，因此對“試驗設計”理論部分抱有很高的期望。我希望書中能夠詳細講解如何科學地設計試驗，如何識彆關鍵的控製因子和響應變量，以及如何有效地安排試驗次數以獲得最優的信息。我特彆關注書中對於“全因子設計”、“部分因子設計”以及“響應麵法”等經典設計方法的深入闡述，希望能從中學習到如何減少試驗成本，提高效率，並獲得更精確的優化結果。同時，我對書中提到的“Design-Expert”軟件應用部分充滿瞭好奇，因為我聽說這款軟件在實驗優化方麵非常強大。我希望能通過學習，掌握如何利用Design-Expert來構建試驗方案，進行數據分析，並最終找到産品性能的最佳參數組閤。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱“試驗設計與Design-Expert、SPSS應用”預示著它將成為我進行科學研究和數據分析的得力助手。我特彆看重其在“試驗設計”理論部分的講解深度。我希望作者能夠係統地介紹各種經典的試驗設計方法，例如全因子設計、部分因子設計、析因設計、拉丁方設計、隨機區組設計等等。更重要的是，我期待書中能夠深入探討各種設計的原理、適用範圍、優缺點以及如何根據研究目的和資源限製來選擇最閤適的設計方案。對於一些復雜的研究問題，我希望書中能夠講解如何進行多因素、多水平的試驗設計，以及如何處理隨機效應和固定效應。此外，對於響應麵法（RSM）和混閤水平設計（Mixed Level Design）等高級試驗設計方法，我希望書中能夠有詳細的介紹，並闡述它們在優化過程和參數空間探索中的應用。

評分☆☆☆☆☆

而對於“SPSS應用”的部分，我的期待同樣很高。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是另一個在統計分析領域非常重要的軟件，尤其在社會科學、醫學、市場研究等領域被廣泛使用。我希望書中關於SPSS的應用能夠覆蓋試驗設計中常見的統計分析方法，例如t檢驗、方差分析（ANOVA）、迴歸分析、卡方檢驗等。我希望能夠看到書中詳細演示如何在SPSS中進行數據錄入、管理和預處理，以及如何根據不同的試驗設計類型選擇閤適的統計分析過程。特彆地，如果書中能夠演示如何利用SPSS進行多因素方差分析（MANOVA）或者協方差分析（ANCOVA），以處理更復雜的實驗數據，那將非常有價值。此外，SPSS在圖錶生成方麵的強大功能也值得關注，我希望書中能夠展示如何利用SPSS繪製各種統計圖錶，如散點圖、箱綫圖、柱狀圖等，並如何對圖錶進行美化和導齣，以輔助研究結果的呈現。

評分☆☆☆☆☆

書的質量挺不錯的，是正版。

評分☆☆☆☆☆

學習去瞭

評分☆☆☆☆☆

第三方公司的

評分☆☆☆☆☆

spss講的多，但整體不錯！贊！

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

感覺還不錯，希望能夠更優惠一些，價格還是有點貴的！

評分☆☆☆☆☆

可以的!

評分☆☆☆☆☆

還沒拆，習慣好評，反正京東兜底，壞瞭就售後。看中保修期長瞭。我連拆都沒拆都好評瞭，完全是信任啊，不過東哥售後也沒讓我失望過。實驗課用的

評分☆☆☆☆☆

第三方公司的