試驗設計與數據處理(李雲雁)(第三版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李雲雁，鬍傳榮 著

圖書標籤:

• 試驗設計
• 數據處理
• 統計學
• 李雲雁
• 第三版
• 科學研究
• 實驗方法
• 數據分析
• 農業科研
• 生物統計

齣版社： 化學工業齣版社

ISBN：9787122299901

版次：3

商品編碼：12231780

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：298

字數：475000

正文語種：475000

編輯推薦

適讀人群 ：本書可以作為化工、食品、製藥、生物、材料、輕工、環境、農林等相關專業本科生或研究生教學用書，也可供工程技術人員、科研人員和教師參考。

該教材在內容上涉及到科學研究和工業生産中常用的試驗設計和數據處理方法，能將常用的計算機軟件應用與數據處理結閤起來，適應時代的發展，可激發瞭學生的學習積極性。
該教材注重試驗設計和數據處理方法的應用，沒有太多深奧難懂的數學術語，語言通俗，層次清晰，難度適中，書中列舉瞭大量與多專業有關的例題和習題，有利於教師備課和學生自學。
該教材注重理論聯係實際，能夠與不同專業結閤起來，適用麵廣，可供化工、化學、食品、製藥、生物、材料、環境、農林等專業選用。
本書修訂前已經重印21次，榮獲中國石油和化學工業暢銷教材奬一等奬，取得瞭社會效益，經濟效益雙豐收。

內容簡介

本書結閤大量實例，介紹瞭一些常用的試驗設計及試驗數據處理方法在科學試驗和工業生産中的實際應用，並介紹瞭計算機在試驗數據處理中的強大功能。全書分為9章，其中前4章介紹瞭試驗數據的誤差、圖錶、方差和迴歸分析處理方法，第5～9章介紹瞭優選法、正交設計、均勻設計、迴歸正交設計和配方試驗設計方法。本書信息量大，圖文並茂，實例豐富，注重理論聯係實際，力求深入淺齣，重點突齣，主次分明，便於自學。
新版附配有數字多媒體資源 大量拓展學習，以二維碼鏈接，方便讀者，增加閱讀性。

作者簡介

李雲雁，武漢輕工大學，教授，從事全校試驗設計與數據處理教學工作20餘年，進行化學工程和農産品加工等方麵的教學和科研工作。主編教材1部，獲得湖北省人民政府教學成果二等奬1項，獲得湖北省人民政府科技進步二等奬1項，獲得武漢市科技進步奬1項。

目錄

0引言
0.1試驗設計與數據處理的發展概況1
0.2試驗設計與數據處理的意義2

1試驗數據的誤差分析
1.1真值與平均值3
1.1.1真值3
1.1.2平均值3
1.2誤差的基本概念6
1.2.1絕對誤差6
1.2.2相對誤差6
1.2.3算術平均誤差8
1.2.4標準誤差8
1.3試驗數據誤差的來源及分類8
1.3.1隨機誤差8
1.3.2係統誤差9
1.3.3過失誤差9
1.4試驗數據的精準度9
1.4.1精密度9
1.4.2正確度11
1.4.3準確度11
1.5試驗數據誤差的統計檢驗12
1.5.1隨機誤差的檢驗12
1.5.2係統誤差的檢驗14
1.5.3異常值的檢驗18
1.6有效數字和試驗結果的錶示21
1.6.1有效數字21
1.6.2有效數字的運算22
1.6.3有效數字的修約規則23
1.7誤差的傳遞23
1.7.1誤差傳遞基本公式23
1.7.2常用函數的誤差傳遞公式24
1.7.3誤差傳遞公式的應用25
1.8Excel在誤差分析中的應用27
1.8.1試驗數據的輸入27
1.8.2Excel公式和函數的應用32
1.8.3數據分析工具庫40
1.8.4Excel 在χ2檢驗中應用42
1.8.5Excel在F檢驗中的應用44
1.8.6Excel在t檢驗中應用46
習題51

2試驗數據的錶圖錶示法
2.1列錶法53
2.2圖示法54
2.2.1常用數據圖55
2.2.2坐標係的選擇61
2.3計算機繪圖軟件在圖錶繪製中的應用62
2.3.1Excel在圖錶繪製中的應用62
*2.3.2Origin在圖形繪製中的應用簡介77
習題86

3試驗的方差分析
3.1單因素試驗的方差分析88
3.1.1單因素試驗方差分析基本問題88
3.1.2單因素試驗方差分析基本步驟89
3.1.3Excel在單因素試驗方差分析中的應用92
3.2雙因素試驗的方差分析94
3.2.1雙因素重復試驗的方差分析95
3.2.2雙因素重復試驗的方差分析96
3.2.3Excel在雙因素方差分析中的應用99
習題102

4試驗數據的迴歸分析
4.1基本概念104
4.2一元綫性迴歸分析105
4.2.1一元綫性迴歸方程的建立105
4.2.2一元綫性迴歸效果的檢驗107
4.3多元綫性迴歸分析111
4.3.1多元綫性迴歸方程111
4.3.2多元綫性迴歸方程顯著性檢驗114
4.3.3因素主次的判斷方法116
4.3.4試驗優方案的預測117
4.4非綫性迴歸分析119
4.4.1一元非綫性迴歸分析119
4.4.2一元多項式迴歸122
4.4.3多元非綫性迴歸124
4.4.4試驗優方案的預測126
4.5Excel在迴歸分析中的應用127
4.5.1“規劃求解”在迴歸分析中的應用127
4.5.2Excel內置函數在迴歸分析中的應用132
4.5.3Excel圖錶功能在迴歸分析中的應用133
4.5.4分析工具庫在迴歸分析中的應用136
習題139

5優選法
5.1單因素優選法141
5.1.1來迴調試方法141
5.1.2黃金分割法（0.618法）142
5.1.3分數法142
5.1.4對分法143
5.1.5拋物綫法144
5.1.6分批試驗法145
5.1.7逐步提高法（爬山法）146
5.1.8多峰情況147
5.2雙因素優選法147
5.2.1對開法147
5.2.2鏇升法148
5.2.3平行綫法150
5.2.4按格上升法150
5.2.5翻筋鬥法150
習題151

6正交試驗設計
6.1概述153
6.1.1正交錶153
6.1.2正交試驗設計的優點155
6.1.3正交試驗設計的基本步驟157
6.2正交試驗設計結果的直觀分析法158
6.2.1單指標正交試驗設計及其結果的直觀分析158
6.2.2多指標正交試驗設計及其結果的直觀分析162
6.2.3有交互作用的正交試驗設計及其結果的直觀分析166
6.2.4混閤水平的正交試驗設計及其結果的直觀分析170
6.2.5Excel在直觀分析中應用172
6.3正交試驗設計結果的方差分析法176
6.3.1方差分析的基本步驟與格式176
6.3.2二水平正交試驗的方差分析178
6.3.3三水平正交試驗的方差分析181
6.3.4混閤水平正交試驗的方差分析185
6.3.5Excel在方差分析中應用190
習題192

7均勻設計
7.1均勻設計錶194
7.1.1等水平均勻設計錶194
7.1.2混閤水平均勻設計錶196
7.2均勻設計基本步驟197
7.3均勻設計的應用198
習題203

8迴歸正交試驗設計
8.1一次迴歸正交試驗設計及結果分析204
8.1.1一次迴歸正交設計的基本方法204
8.1.2一次迴歸方程的建立206
8.1.3迴歸方程及偏迴歸係數的方差分析207
8.2二次迴歸正交組閤設計217
8.2.1二次迴歸正交組閤設計錶217
8.2.2二次迴歸正交組閤設計的應用221
*8.3二次迴歸正交鏇轉組閤設計232
習題238

9配方試驗設計
9.1配方試驗設計約束條件240
9.2單純形配方設計241
9.2.1單純形的概念241
9.2.2單純形格子點設計241
9.2.3單純形重心設計246
*9.3配方均勻設計248
9.4Excel在配方設計中的應用251
習題254

附錄
參考文獻
二維碼索引

前言/序言

前言
在科學和工程等需要試驗和觀測的學科專業中，經常需要通過有計劃的試驗設計，以及試驗數據閤理的分析和處理，來尋找所研究對象的變化規律，以達到各種實用的目的。
全書分為9章，前4章主要的內容屬於“數據處理”的範疇，介紹瞭誤差分析、數據圖錶錶示、方差分析和迴歸分析，這些數據處理方法，可以讓我們找到試驗數據背後的規律，為科研和生産提供理論依據；第5章到第9章屬於“試驗設計”的範疇，介紹瞭優選法、正交試驗設計方法、均勻設計方法、迴歸正交試驗設計方法和配方試驗設計方法等，選擇閤理的試驗設計方法，能有效地提高試驗效率。
為瞭適應計算機和信息網絡技術的快速發展，本書在保留第二版章節體係的基礎上，對書中使用的一些統計軟件進行升級，並提供瞭配套的數字化學習資源，讀者可以掃描資源地址二維碼進入學習。本書作為教材時，可根據學時數，有選擇性地進行教學；建議使用多媒體教學，並鼓勵學生多使用計算機完成作業。本教材提供多媒體課件，讀者可到化學工業齣版社的相關網頁上下載，或發郵件至cipedu@163.com索取。
本書自第一版齣版以來，受到許多同行和讀者的支持和鼓勵，並提齣瞭不少寶貴意見，在此錶示感謝。
由於筆者學識水平所限，雖然經過努力，但仍不免存在疏漏和不足之處，懇請讀者指正。
李雲雁
2017年5月

第二版前言
本書第二版基本保留瞭原有的章節和體係，進一步加強瞭計算機在試驗數據處理中的應用，將第一版第10章的內容分散到每章，並弱化瞭數學理論公式的推導和使用；在內容上，第1章增加瞭試驗數據誤差的統計檢驗方法，第2章增加瞭三角圖和三維圖，第3章刪除瞭三種方差分析的簡化計算公式，第4章在偏迴歸係數顯著性檢驗法中增加瞭t檢驗法，第8章增加瞭迴歸正交鏇轉組閤設計和響應麵分析法，第5、6、7、9章基本維持原有內容不變。由於第二版在內容上比原版有所增加，作為教材時，可根據所學專業和課時數，有選擇性的進行教學；建議使用多媒體教學，並鼓勵學生多使用計算機完成作業。
本教材提供多媒體課件，可到化學工業齣版社的相關網頁上下載；或發郵件至cipedu@163.com索取。
本書自第一版齣版以來，受到許多同行和讀者的支持和鼓勵，並提齣瞭不少寶貴意見，在此錶示感謝。
由於作者學識水平所限，雖然經過努力，但仍不免存在不足之處，懇請讀者指正。
李雲雁
2008年6月

試驗設計與數據處理 (第三版) 本書旨在為讀者提供一套係統、全麵的試驗設計理論與實踐方法。 無論是科學研究、工程開發、市場調研，還是社會學調查，可靠的試驗設計都是獲取有效數據的基石。本書第三版在繼承前兩版精髓的基礎上，緊跟時代發展，更新瞭大量內容，特彆是在統計軟件的應用、現代試驗設計方法以及大數據背景下的數據處理等方麵進行瞭深度拓展。 核心內容概述： 本書由淺入深，邏輯清晰，從最基礎的試驗設計概念講起，逐步過渡到復雜的設計方法和高級的數據分析技術。 第一部分：試驗設計基礎 引言： 詳細闡述試驗設計的意義、目的和基本原則。為何我們需要精心設計試驗？有效的試驗設計如何避免偏見、提高效率、確保結果的可靠性？我們將從統計學的角度齣發，解釋試驗設計在減少誤差、增加統計功效方麵的關鍵作用。 試驗設計的要素： 深入剖析試驗設計中的核心概念，包括： 因子（Factors）： 解釋什麼是影響試驗結果的自變量，以及如何識彆和定義關鍵因子。 水平（Levels）： 探討因子不同取值的重要性，以及如何選擇閤適的水平以捕捉預期的變化。 試驗單元（Experimental Units）： 定義試驗觀測的對象，並討論如何進行閤理的劃分以確保獨立性。 響應變量（Response Variable）： 明確何為我們想要測量的結果，以及如何精確定義和測量它。 誤差（Error）： 分析試驗過程中不可避免的隨機變異，並介紹如何通過設計來控製和量化誤差。 基本試驗設計： 介紹幾種最常用且基礎的試驗設計，包括： 完全隨機設計 (CRD)： 講解其原理、適用條件、優缺點，以及如何進行數據分析。 隨機區組設計 (RBD)： 探討如何通過設置區組來減少非試驗因素的影響，提高試驗效率。 拉丁方設計 (LSD)： 介紹如何同時控製兩個區組因素，適用於特定場景。 平衡不完全區組設計 (BIBD)： 講解其在因子數量較多，但每個試驗單元無法容納所有因子水平時的應用。 常用的統計推斷方法： 為理解試驗結果，本書將介紹必要的統計推斷工具，如假設檢驗、置信區間等，並說明它們在試驗數據分析中的應用。 第二部分：現代試驗設計方法 析因設計 (Factorial Designs)： 全因子設計 (Full Factorial Designs)： 深入講解如何同時研究多個因子及其交互作用。理解交互作用的意義，即一個因子的效應是否依賴於另一個因子的水平。 部分析因設計 (Fractional Factorial Designs)： 針對因子數量龐大，資源有限的情況，介紹如何通過犧牲部分交互作用信息來高效篩選關鍵因子和低階交互作用。 響應麵法 (Response Surface Methodology - RSM)： 設計理念與目標： 講解如何通過試驗數據找到最優的因子組閤，以最大化或最小化響應變量。 常用設計： 詳細介紹中心復閤設計 (CCD) 和 Box-Behnken 設計 (BBD) 等，分析它們的特點、優缺點及適用場景。 模型擬閤與優化： 講解如何擬閤二次響應麵模型，以及如何利用模型進行響應麵的圖形分析和最優預測。 混閤水平設計 (Mixed Level Designs)： 介紹如何處理設計中包含不同類型因子（如定性與定量）的情況。 失效試驗設計 (Designs for Reliability)： 針對産品壽命、可靠性等特殊應用場景，介紹相應的試驗設計方法。 計算機模擬與數據驅動設計： 探討如何結閤計算機模擬技術，以及在數據充分情況下的模型選擇與設計優化。 第三部分：數據處理與分析 數據收集與預處理： 數據錄入與校驗： 講解如何規範數據錄入，避免錄入錯誤，並介紹常用的數據校驗方法。 數據清洗： 識彆和處理異常值、缺失值，以及如何進行數據轉換（如對數轉換、平方根轉換等）。 數據可視化： 介紹各種圖錶（散點圖、箱綫圖、直方圖、Q-Q圖等）在探索性數據分析中的應用，幫助直觀理解數據分布和潛在關係。 統計軟件的應用： 主流軟件介紹： 對常用的統計分析軟件（如 R, Python, SPSS, SAS 等）進行介紹，並側重講解如何使用它們實現本書介紹的各種試驗設計和數據分析方法。 實操演示： 提供大量基於主流軟件的實例操作步驟，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作能力。 高級數據分析技術： 方差分析 (ANOVA)： 深入講解 ANOVA 的原理、不同類型（單因素、多因素、協方差分析等）的應用，以及如何解釋 ANOVA 錶。 迴歸分析 (Regression Analysis)： 介紹簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，以及非綫性迴歸等，講解模型構建、參數估計、顯著性檢驗和模型診斷。 主成分分析 (PCA) 與因子分析 (Factor Analysis)： 介紹如何降維，處理高維數據，識彆潛在的公共因子。 聚類分析 (Cluster Analysis)： 講解如何根據數據特徵對樣本或變量進行分組。 其他分析方法： 根據實際需求，簡要介紹非參數檢驗、時間序列分析等相關內容。 結果解釋與報告撰寫： 統計顯著性與實際意義： 強調區分統計顯著性和實際意義的重要性。 報告結構與內容： 指導讀者如何清晰、準確地撰寫試驗設計和數據分析報告，包括研究背景、方法、結果、討論和結論。 避免常見誤區： 提示在數據分析和結果解釋中可能遇到的陷阱。 本書特色： 理論與實踐緊密結閤： 每一章節都配有豐富的案例研究和實際操作指導，讓讀者學以緻用。 內容更新及時： 涵蓋瞭近年來統計學和試驗設計領域的最新進展，尤其關注現代統計軟件的應用。 多領域適用性： 無論您是進行工業生産過程優化、新藥研發、農業科學研究，還是市場行為分析，本書都能提供有價值的指導。 循序漸進的講解： 從基礎概念到高級技術，由易到難，適閤不同背景的讀者。 目標讀者： 本書適閤高等院校理工科、農林、醫學、經濟管理等專業的本科生、研究生，以及在科研院所、企事業單位從事研發、生産、質量控製、市場分析等工作的科研人員、工程師、技術人員和統計分析師。 通過學習本書，讀者將能夠： 獨立設計科學、嚴謹的試驗方案。 熟練運用統計軟件對試驗數據進行處理和分析。 準確解讀試驗結果，並作齣科學的決策。 有效提升研究的效率和數據的可靠性。 本書是您在探索未知、優化流程、解決實際問題過程中不可或缺的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔明瞭，深藍色的背景搭配白色的書名和作者信息，給人一種沉穩、專業的視覺感受。書脊的印刷也相當清晰，即使是放在書架上，也能一眼認齣它的存在。拿到手裏，紙張的質感很好，不是那種過於光滑容易留下指紋的類型，而是帶著微微的啞光，翻閱時手感舒適，長時間閱讀也不會覺得纍。封麵上的字體選擇也很考究，既有現代感又不失學術的嚴謹。我尤其喜歡它那種厚重感，雖然這並不代錶內容一定紮實，但至少在心理上給人一種“內容量很足”的期待。書的整體尺寸適中，方便攜帶和閱讀，不會顯得過於龐大笨重，也不會因為太小而顯得內容局促。包裝也很到位，拆開的時候沒有感受到任何破損或擠壓的痕跡，這一點對於在綫購書的用戶來說非常重要，說明齣版社和銷售方都很注重産品的細節。每次看到這本書，都會想起它承載的知識和可能性，感覺它就像一位沉默而智慧的長者，隨時準備為我解答心中的疑惑。

評分☆☆☆☆☆

我之前參加過一些關於數據分析的短期培訓，學到瞭一些皮毛，但總覺得不成體係，也缺乏實踐經驗。尤其是在做一些比較正式的科研項目時，對試驗設計和數據處理的規範性要求很高，自己一個人摸索總是會遇到各種問題。我聽說《試驗設計與數據處理》這本書是非常經典的教材，很多高校的老師都會推薦給學生。所以，我決定入手一本，希望能係統地學習一下。我尤其關注書中關於如何構建有效的實驗對照組、如何進行數據清洗和預處理、以及如何選擇和應用閤適的統計模型來檢驗假設的內容。我希望這本書能夠提供清晰的理論框架和具體的實踐指導，讓我能夠理解背後的原理，並且能夠在實際操作中得心應手。如果書中能提供一些代碼示例或者常用的統計軟件操作指南，那就更好瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我一種“厚積薄發”的感覺。雖然我還沒有完全深入閱讀，但從目錄和一些零散翻閱的內容來看，它涵蓋瞭從最基礎的試驗設計理念到相對復雜的統計分析方法。這對於我這樣想構建完整知識體係的人來說，是難能可貴的。我希望書中能夠詳細介紹不同類型的試驗設計，例如完全隨機設計、區組設計、析因設計等等，並解釋它們各自的適用場景和優缺點。同時，對於數據處理的部分，我期待能夠學習到如何進行數據可視化，如何識彆和處理異常值，以及如何進行方差分析、迴歸分析、卡方檢驗等常用的統計推斷。我更看重的是書中能夠提供清晰的邏輯思路，幫助我理解為什麼需要這樣做，而不是僅僅羅列公式和步驟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計給人一種嚴謹、學術的感覺。封麵色彩的搭配，字體的選擇，以及整體的排版，都透露齣一種精心設計的痕跡。我尤其喜歡它封底的介紹，簡明扼要地勾勒齣瞭本書的核心內容和價值，並且點明瞭目標讀者群體。這讓我能夠快速判斷它是否符閤我的學習需求。我是一位在工業界從事質量管理工作的工程師，日常工作中需要處理大量的生産數據，並需要不斷優化生産流程和産品質量。試驗設計和數據分析是實現這些目標的關鍵工具。我希望這本書能夠幫助我學習如何設計有效的實驗來識彆影響産品質量的關鍵因素，以及如何利用統計工具來分析數據，找到最佳的工藝參數。我希望書中能有一些貼近實際生産場景的案例，這樣我能夠更好地將書本知識應用到工作中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價雖然不算特彆低廉，但考慮到其內容的深度和廣泛性，我認為物有所值。在信息爆炸的時代，能夠有一本係統梳理試驗設計與數據處理核心知識的書籍，本身就是一種稀缺的價值。我瞭解到這本書的作者在相關領域擁有豐富的實踐經驗和深厚的學術造詣，這讓我對書中的內容充滿瞭信心。我希望它能夠幫助我建立起一種科學的思維模式，學會如何從紛繁復雜的數據中提煉齣有用的信息，如何用嚴謹的邏輯去支撐我的研究結論。對於我而言，這不僅僅是一本工具書，更是一本能夠提升我認知和解決問題能力的啓迪之書。我相信，通過深入學習和實踐書中的方法，我將能更自信地麵對未來的科研挑戰，産齣更高質量的研究成果。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛步入科研領域的博士後研究員，主要從事生物醫藥方嚮的研究。在我的研究中，精確的試驗設計是至關重要的，因為任何微小的偏差都可能導緻實驗結果的不可靠，甚至誤導後續的研究方嚮。過去，我曾在一些試驗設計上吃過虧，走瞭不少彎路，耗費瞭寶貴的時間和資源。因此，當我看到這本書時，我立刻意識到它可能是我急需的“救星”。我特彆關注書中關於隨機化、重復、區組等試驗設計基本原則的講解，以及如何根據不同的研究目的和變量類型選擇最閤適的試驗方案。此外，對於數據分析的部分，我希望書中能夠提供清晰的步驟和詳細的案例，指導我如何使用統計軟件進行數據整理、清洗、可視化和假設檢驗。尤其是在生物醫藥領域，對統計方法的準確性和嚴謹性要求極高，我希望這本書能夠幫助我打下堅實的基礎，避免常見的統計陷阱。

評分☆☆☆☆☆

在我的學習生涯中，許多課程都涉及到數據分析，但往往是零散的知識點，缺乏一個整體的框架。我一直希望能有一本書，能夠係統地梳理試驗設計和數據處理的邏輯，幫助我建立起完整的知識體係。《試驗設計與數據處理》這本書，正如其名，正是我想找的那一本。我期待書中能夠詳細講解試驗設計的原則，包括如何提齣研究問題、如何選擇研究對象、如何設計對照組和實驗組、如何控製無關變量等。在數據處理方麵，我希望能夠學習到如何進行數據錄入、清洗、整理，以及如何運用描述性統計和推斷性統計方法來分析數據，並對結果進行解釋。我更看重的是書中能夠提供一個清晰的學習路徑，讓我能夠循序漸進地掌握這些知識，並且能夠理解這些方法背後的統計學原理。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對新興技術充滿好奇心的科技愛好者，雖然我的專業不是統計學或相關領域，但我一直對如何通過科學的方法來驗證一些技術假設和優化産品性能感到興趣。例如，在開發一個新算法時，我希望能用嚴謹的試驗來衡量它的效果，而不是憑感覺。這本書的書名非常吸引我，因為它直接點齣瞭“試驗設計”和“數據處理”這兩個我一直在尋找的關鍵詞。我希望這本書能夠用相對易懂的語言，解釋試驗設計的核心思想，以及如何收集和分析數據來得齣可靠的結論。即使書中包含一些數學公式，我也希望能有清晰的文字解釋，幫助我理解它們在實際應用中的意義。我非常期待能夠從這本書中學習到如何科學地進行驗證，從而在我的業餘項目或個人探索中，能夠做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在企業從事市場研究工作的分析師，日常工作中需要處理大量的用戶行為數據和市場調研數據。過去，我主要依賴一些基礎的統計方法和Excel來進行數據處理，但隨著業務的復雜化和對數據分析深度的要求越來越高，我感到有些力不從心。尤其是在設計一些A/B測試或者用戶分組實驗時，我希望能夠更科學、更係統地進行，以確保結果的有效性。這本書的書名恰好符閤我的需求，它承諾能夠提供關於試驗設計和數據處理的全麵指導。我期待書中能夠講解如何閤理地規劃實驗，包括樣本量的確定、變量的選取、實驗的周期等等，以及如何使用更高級的統計工具和技術來分析數據，發現潛在的模式和趨勢。我希望這本書能夠幫助我提升數據分析的專業性，為我的工作帶來更精準的洞察和更有價值的決策支持。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀研究生，最近在進行一項關於市場營銷策略的實證研究，而我的導師強烈推薦我閱讀這本《試驗設計與數據處理》。我一直對如何科學地設計實驗來驗證理論和收集可靠的數據感到有些睏惑，總是擔心自己的實驗設計存在漏洞，或者在數據分析階段齣現偏差。這本書的名字就直擊瞭我的痛點，所以毫不猶豫地入手瞭。我迫不及待地想從這本書中學習到如何構建一個嚴謹的試驗框架，如何選擇閤適的變量和控製組，以及如何避免潛在的混淆因素。更重要的是，我希望能夠掌握各種數據處理和統計分析的方法，以便能夠準確地解讀實驗結果，並從中得齣有意義的結論。我聽說這本書在理論講解和實際操作之間找到瞭很好的平衡，這一點對我來說至關重要，因為我不僅需要理解原理，更需要知道如何在實際研究中應用這些知識。期待它能幫助我提升研究的科學性和嚴謹性，從而更好地完成我的學位論文。

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書很不錯，值得購買

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比想象中難，太多公式瞭，看得頭暈

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此用戶未填寫評價內容

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發貨迅速，到手也很快，包裝完整無損壞，紙張質量很好

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這個包裝也太差瞭吧？好歹裝個盒子啊，五本書遊戲本都磨爛瞭，隻能自己用爛的瞭

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此用戶未填寫評價內容

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書不錯，是原版的，希望以後能多一點兒優惠活動

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買來的參考資料，經濟實惠

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書很不錯，值得購買