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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121316791

商品编码：14108158304

MINITAB统计分析方法及应用（第2版）

69.00

• 出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年6月1日)
• 丛书名: 
• 其他: 472页
• ISBN: 9787121316791
• 条形码: 9787121316791

毕业于华中科技大学，曾为暨南大学副教授，著作：1. SPSS 常用统计分析教程（SPSS 22.0中英文版）（第4版），全国统计教材编审委员会推荐使用教材，.电子工业出版社.，2015年.3. MINITAB统计分析教程（附光盘），电子工业出版社.，2007年.

目录

目 录

第1章 Minitab概述 1
1.1 Minitab简介 1
1.2 Minitab的主要功能 1
1.2.1 数据管理 1
1.2.2 数据计算 2
1.2.3 统计功能 2
1.2.4 统计图形 5
1.2.5 宏 5
1.2.6 帮助与协助功能 5
1.3 Minitab界面 6
1.3.1 Minitab主窗口 6
1.3.2 对话框 8
1.3.3 弹出菜单 9
1.3.4 中英文界面的设置 9
第2章 Minitab入门 11
2.1 Minitab支持的数据类型 11
2.2 Minitab 的文件类型 12
2.3 Minitab工作表的基本操作与
数据录入 13
2.3.1 工作表介绍 13
2.3.2 数据录入实例 13
2.3.3 设置数据类型 16
2.4 调用Minitab宏 18
第3章 数据管理 20
3.1 生成工作表子集 20
3.1.1 根据指定变量值生成工作表
子集 20
3.1.2 根据图形指定区域生成工作
表子集 21
3.1.3 根据格式化的单元格生成工
作表子集 22
3.1.4 根据行号生成工作表子集 22
3.1.5 根据公式生成工作表子集 23
3.2 拆分工作表 23
3.3 纵向合并工作表 24
3.4 横向合并工作表 25
3.4.1 简单合并工作表 25
3.4.2 根据关键变量横向合并
工作表 26
3.5 复制数据 27
3.5.1 复制列到列 27
3.5.2 复制常量到常量 29
3.5.3 复制矩阵到矩阵 29
3.5.4 复制常量到列 30
3.5.5 复制列到常量 31
3.5.6 复制矩阵到列 31
3.5.7 复制列到矩阵 32
3.5.8 复制工作表到工作表 33
3.6 拆分列 33
3.7 堆叠数据 34
3.7.1 堆叠列 34
3.7.2 堆叠列的区组 35
3.7.3 堆叠行 36
3.8 转置列 37
3.9 个案排序 38
3.10 排秩 40
3.11 删除行 40
3.12 删除变量 41
3.13 条件格式 41
3.13.1 突出显示单元格 41
3.13.2 突出显示小高/小低值
单元格 44
3.13.3 根据Pareto规则突出显示
单元格 45
3.13.4 根据统计量突出显示单元格 45
3.14 编码 48
3.15 更改数据类型 51
3.16 日期和时间转换 52
3.16.1 取整日期和时间 52
3.16.2 从日期或时间中提取数字 53
3.16.3 从日期或时间中提取文本 54
3.17 合并文本 55
3.18 显示数据 55
第4章 数据计算 57
4.1 计算器及其函数 57
4.1.1 计算器 57
4.1.2 计算器函数 59
4.2 计算列统计量 68
4.3 计算行统计量 68
4.4 数据标准化 69
4.5 生成模板数据 71
4.5.1 生成简单数集 71
4.5.2 生成任意数集 72
4.5.3 生成文本值模板 72
4.5.4 生成日期/时间值的简单数集 74
4.6 创建网格数据 74
4.7 创建指示变量 76
4.8 设置随机数发生器的基数 78
4.9 生成随机数 78
4.9.1 从样本中抽样 79
4.9.2 根据分布生成随机数 79
4.10 概率分布函数 81
4.10.1 计算概率 82
4.10.2 计算累积概率 83
4.10.3 计算P值 84
4.10.4 计算逆累积概率值 85
4.10.5 计算临界值 85
4.11 矩阵运算 86
4.11.1 读取矩阵 86
4.11.2 转置矩阵 87
4.11.3 求逆矩阵 88
4.11.4 定义常量矩阵 88
4.11.5 生成对角矩阵 89
4.11.6 特征分析 89
4.11.7 矩阵的算术运算 90
第5章 基本统计量 92
5.1 计算和存储描述性统计量 92
5.1.1 显示描述性统计量 92
5.1.2 存储描述性统计量 96
5.1.3 图形化汇总 97
5.2 均值假设检验与置信区间估计 99
5.2.1 单样本均值比较的Z检验 99
5.2.1 单样本均值的t检验 101
5.2.2 独立样本均值的t检验 103
5.2.3 配对样本均值的t检验 106
5.3 率的假设检验与置信区间估计 108
5.3.1 单样本二项总体率检验 108
5.3.2 独立样本二项总体率检验 109
5.3.3 单样本Poisson检验 111
5.3.4 独立样本Poisson检验 114
5.4 方差的假设检验与置信区间
估计 115
5.4.1 单样本方差检验 115
5.4.2 独立样本方差检验 117
5.5 相联度量 120
5.5.1 相关 120
5.5.2 协方差 121
5.6 分布检验 122
5.6.1 正态性检验 122
5.6.2 离群值检验 124
5.6.3 Poisson分布的拟合优度
检验 127
第6章 统计表和列联表资料的检验 130
6.1 单变量计数 130
6.2 列联表资料的分析 131
6.2.1 卡方检验 131
6.2.2 四格表资料的Fisher 精确
检验 133
6.2.3 配对四格表资料的McNemar
检验 135
6.2.4 多维四格表资料的Mantel-
Haenszel-Cochran检验 136
6.2.5 观测结果一致性的Cohen 
Kappa评价 137
6.2.6 有序分类资料的一致性度量 137
6.2.7 有序分类资料的相关分析 139
6.3 单变量卡方拟合优度检验 139
第7章 方差分析 142
7.1 方差齐性检验 142
7.2 单因子方差分析 145
7.3 均值分析图 152
7.3.1 正态分布资料的均值分析图 152
7.3.2 二项分布资料的均值分析图 154
7.3.3 Poisson分布资料的均值
分析图 155
7.4 主效应图 155
7.5 交互效应图 157
7.6 平衡方差分析 158
7.6.1 完全随机设计资料的方差
分析 158
7.6.2 双因子方差分析 160
7.6.3 混合模型平衡设计资料的
方差分析 161
7.7 一般线性模型 162
7.7.1 随机区组设计资料的方差
分析 162
7.7.2 析因设计资料的方差分析 166
7.7.3 正交设计资料的方差分析 170
7.7.4 拉丁方设计资料的方差
分析 172
7.7.5 系统分组试验设计资料的
方差分析 173
7.7.6 分割试验设计资料的方差
分析 175
7.7.7 交叉试验设计资料的方差
分析 176
7.7.8 协方差分析 178
7.7.9 均值的多重比较 181
7.7.10 计算预测信息 187
7.7.11 因子图 189
7.8 一般多元方差分析 192
第8章 等效检验 196
8.1 单样本等效检验 196
8.2 独立样本等效检验 199
8.2.1 等效性检验 199
8.2.2 优效性检验 202
8.2.3 非劣效性检验 204
8.3 配对资料的等效检验 205
8.4 二阶段交叉试验设计资料的
等效检验 207
第9章 非参数检验 212
9.1 单样本中位数检验 212
9.1.1 单样本符号检验 212
9.1.2 单样本Wilcoxon符号秩
检验 213
9.2 两独立样本的Mann-Whitney
检验 214
9.3 方差分析的非参数方法 215
9.3.1 两个或多个独立样本
的Kruskal-Wallis检验 215
9.3.2 两个或多个独立样本的
Mood中位数检验 216
9.3.3 随机化区组设计资料的
Friedman检验 216
9.4 随机性检验 217
第10章 回归分析 219
10.1 拟合线图 219
10.2 线性回归 225
10.2.1 拟合线性回归模型 225
10.2.2 小佳子集回归 232
10.3 非线性回归 234
10.4 稳定性研究 241
10.4.1 创建稳定性研究工作表 241
10.4.2 拟合稳定性研究模型 244
10.5 Demin回归 251
10.6 偏小小二乘回归 254
10.7 Logistic回归 262
10.7.1 拟合二值Logistic曲线 262
10.7.2 二值Logistic回归 265
10.7.2 无序多分类Logistic回归 273
10.7.3 有序多分类Logistic回归 277
10.8 Possion回归 279
第11章 可靠性/生存分析 283
11.1 试验方案 283
11.1.1 验证试验方案 283
11.1.2 估计试验方案 285
11.1.3 加速寿命试验方案 287
11.2 分布分析 290
11.2.1 分布ID图 290
11.2.2 分布概要图 293
11.2.3 参数分布分析 295
11.2.4 非参数分布分析 299
11.3 保证分析 302
11.3.1 过程前保证数据 302
11.3.2 保证预测分析 303
11.4 可修复系统分析 305
11.4.1 参数增长曲线 305
11.5 加速寿命试验 310
11.6 含寿命数据的回归 314
11.7 概率单位分析 316
第12章 多变量分析 321
12.1 主成分分析 321
12.2 因子分析 325
12.3 项目分析 329
12.3 聚类分析 332
12.3.1 Q型聚类 332
12.3.2 R型聚类 337
12.3.3 K均值聚类 339
12.4 判别分析 340
12.5 简单对应分析 343
12.6 多重对应分析 352
第13章 时间序列分析 358
13.1 时间序列相关图形 358
13.1.1 时间序列图 358
13.1.2 区域图 361
13.2 趋势分析 362
13.3 季节分解法 366
13.4 移动平均法 369
13.5 指数平滑法 372
13.5.1 单指数平滑法 372
13.5.2 双指数平滑法 374
13.5.3 Winter指数平滑法 376
13.6 相关分析与ARIMA模型 377
13.6.1 差分 378
13.6.2 滞后 378
13.6.3 自相关函数 379
13.6.4 偏自相关函数 380
13.6.5 互相关函数 382
13.6.6 综合自回归移动平均模型 383
第14章 功效和样本含量计算 388
14.1 功效和样本含量计算简介 388
14.2 参数估计的样本含量计算 390
14.2.1 估计总体均值时的样本
含量估计 390
14.2.2 估计总体概率时样本含量
估计 391
14.3 容差区间的样本含量计算 392
14.4 单样本Z检验的功效和样本
含量计算 394
14.5 单样本t检验的功效和样本
含量计算 396
14.6 独立样本t检验的功效和样本
含量计算 396
14.7 配对样本t检验的功效和样本
含量计算 397
14.8 单样本率检验的功效和样本含
量计算 398
14.9 两独立样本率检验的功效和
样本含量计算 400
14.10 单样本Poisson检验的功效和
样本含量计算 401
14.11 两独立样本Poisson检验的
功效和样本含量计算 402
14.12 单样本方差检验的功效和
样本含量计算 403
14.13 独立样本方差检验的功效
和样本含量计算 405
14.14 等效检验的功效和样本含量
计算 406
14.14.1 单样本等效检验的功效和
样本含量计算 406
14.14.2 独立样本等效检验的功效
和样本含量计算 407
14.14.3 配对资料等效检验的功效
和样本含量计算 409
14.14.4 二阶段交叉设计等效检验
的功效和样本含量计算 411
14.15 单因子方差分析的功效和
样本含量计算 413
第15章 控制图 415
15.1 子组变量控制图 415
15.1.1 均值-极差控制图 415
15.1.2 均值-标准差控制图 419
15.1.3 单值-移动极差-极差/标准差
控制图 421
15.1.4 均值控制图 424
15.1.5 极差控制图 425
15.1.6 标准差控制图 426
15.1.7 区域控制图 427
15.2 单值变量控制图 429
15.2.1 单值-移动极差控制图 429
15.2.2 Z-MR控制图 430
15.2.3 单值控制图 432
15.2.4 移动极差控制图 433
15.3 属性控制图 434
15.3.1 P控制图诊断 435
15.3.2 P控制图 436
15.3.3 Laney P‘控制图 437
15.3.4 NP控制图 438
15.3.5 U控制图诊断 439
15.3.6 U控制图 440
15.3.7 Laney U‘控制图 441
15.3.8 C控制图 443
15.4 时间加权控制图 444
15.4.1 移动平均控制图 444
15.4.2 指数加权移动平均控制图 447
15.4.3 累积和控制图 448
15.5 多变量控制图 451
15.5.1 T2控制图 451
15.5.2 广义方差控制图 452
15.5.3 T2-广义方差控制图 453
15.5.4 多变量EWMA控制图 454
15.6 稀有事件控制图 455
15.6.1 G控制图 455
15.6.2 T控制图 457
15.7 Box-Cox变换 459
第16章 质量计划工具 461
16.1 运行图 461
16.2 Pareto图 463
16.2.1 汇总数据的Pareto图 463
16.2.2 原始数据的Pareto图 465
16.2.3 分类Pareto图 466
16.3 因果图 466
16.3.1 完整因果图 466
16.3.2 空白因果图 468
16.4 多变异图 469
16.5 对称图 470
第17章 过程能力分析 472
17.1 个体分布标识 472
17.2 Johnson变换 477
17.3 能力分析 479
17.3.1 正态分布能力分析 480
17.3.2 组间/组内能力分析 486
17.3.3 非正态分布能力分析 487
17.3.4 多变量正态分布能力分析 490
17.3.5 多变量非正态分布能力
分析 494
17.3.6 二项分布能力分析 495
17.3.7 Poisson分布能力分析 498
17.4 过程能力六包装分析 501
17.4.1 正态分布能力六包装分析 501
17.4.2 组间/组内能力六包装分析 503
17.4.3 非正态分布能力六包装
分析 504
17.5 容差范围估计 506
第18章 测量系统分析 509
18.1 量具研究 509
18.1.1 Ⅰ型量具研究 509
18.1.2 创建量具R＆R研究
工作表 511
18.1.3 量具运行图 512
18.1.4 交叉量具R＆R研究 514
18.1.5 嵌套量具R＆R研究 519
18.1.6 扩展量具R＆R研究 520
18.1.7 量具线性和偏倚研究 525
18.1.8 属性量具研究分析法 526
18.2 属性一致性分析 528
18.2.1 创建属性一致性分析
工作表 528
18.2.2 名义资料的属性一致性
分析 529
18.2.3 有序资料的属性一致性
分析 533
第19章 常用统计图(第3稿) 537
19.1 饼图 537
19.1.1 简单饼图 537
19.1.2 复式饼图 541
19.2 条形图 542
19.2.1 用原始数据绘制简单
条形图 543
19.2.2 用原始数据绘制复式
条形图 545
19.2.3 用原始数据绘制分段
条形图 546
19.2.4 用变量函数绘制简单
条形图 548
19.2.5 用变量函数绘制复式
条形图 550
19.2.6 用变量函数绘制分段
条形图 553
19.2.7 用汇总数据绘制简单
条形图 554
19.2.8 用汇总数据绘制复式
条形图 556
19.2.9 用汇总数据绘制分段
条形图 559
19.3 直方图 561
19.3.1 简单直方图 561
19.3.2 复式直方图 565
19.4 点图 567
19.4.1 单变量简单点图 567
19.4.2 单变量复式点图 568
19.4.3 单变量重叠复式点图 568
19.4.4 多变量简单点图 569
19.4.5 多变量重叠点图 570
19.4.6 多变量复式点图 570
19.4.7 多变量重叠复式点图 572
19.5 茎叶图 573
19.6 概率图 573
19.6.1 简单概率图 574
19.6.2 重叠概率图 574
19.7 经验累积分布函数图 576
19.7.1 简单经验累积分布函数图 576
19.7.2 重叠经验累积分布函数图 577
19.8 概率分布图 578
19.8.1 单一概率分布图 578
19.8.2 不同参数的概率分布图 580
19.8.3 不同分布函数的概率
分布图 581
19.8.4 概率分布的曲线下面积 582
19.9 散点图 584
19.9.1 简单散点图 584
19.9.2 包含连接线的简单散点图 586
19.9.3 复式散点图 586
19.9.4 包含连接线的复式散点图 587
19.9.5 包含回归的简单散点图 588
19.9.6 包含回归的复式散点图 590
19.10 矩阵图 591
19.10.1 图的矩阵 591
19.10.2 Y与X的矩阵图 596
19.11 气泡图 598
19.11.1 简单气泡图 598
19.11.2 复式气泡图 601
19.12 边际图 603
19.12.1 包含直方图的边际图 603
19.12.2 包含箱线图的边际图 604
19.12.3 包含点图的边际图 605
19.13 箱线图 605
19.13.1 简单箱线图 606
19.13.2 复式箱线图 607
19.13.3 多变量简单箱线图 608
19.13.4 多变量复式箱线图 610
19.14 区间图 610
19.14.1 简单区间图 611
19.14.2 复式区间图 612
19.14.3 多变量简单区间图 614
19.14.4 多变量复式区间图 615
19.15 线图 617
19.15.1 单变量线图 617
19.15.2 多变量线图 619
19.15.3 根据汇总数据绘制线图 622
19.16 等值线图 624
19.17 三维散点图 627
19.17.1 简单三维散点图 627
19.17.2 重叠三维散点图 628
19.18 三维曲面图 629
19.18.1 三维曲面图 629
19.18.2 三维线框图 630

《数据洞察：从入门到精通的统计分析实践指南》 本书是一本面向广泛读者，涵盖从基础统计概念到高级应用的数据分析实践指南。无论您是初学者，还是希望提升数据处理和分析能力的专业人士，都能从中获益。本书旨在帮助您掌握使用现代统计方法解读复杂数据集的能力，从而做出更明智的决策。 内容概述： 本书系统地梳理了统计学在各个领域的应用，重点在于如何将理论知识转化为实际操作。我们不仅关注统计模型的构建，更强调数据预处理、可视化展示和结果解释的全过程。 第一部分：统计思维的基石 数据世界概览： 了解不同类型的数据（定量、定性），以及它们在现实世界中的代表性。我们将探讨数据的来源、收集方法以及潜在的偏差，为后续分析打下坚实基础。 描述性统计精要： 学习如何使用各种统计量（均值、中位数、标准差、方差等）来概括和理解数据的核心特征。可视化工具，如直方图、箱线图、散点图等，将生动地展示数据的分布和关系，帮助您快速抓住数据亮点。 概率论基础： 深入理解概率的基本概念，包括事件、概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布等）以及它们在统计推断中的关键作用。掌握概率论是理解统计模型运作机制的关键。 第二部分：统计推断的威力 抽样分布与置信区间： 探讨从总体中抽取样本的意义，以及如何利用样本信息来估计总体的未知参数。学习构建置信区间，量化我们对估计结果的不确定性。 假设检验的核心逻辑： 掌握假设检验的原理，包括原假设、备择假设的设定，以及P值的解释。我们将通过大量实例，讲解如何针对不同类型的问题设计和执行假设检验，例如t检验、卡方检验等。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较多个组的均值是否存在显著差异，并理解单因素和多因素方差分析的应用场景。 第三部分：探索数据间的联系 相关性与回归分析： 深入理解两个变量之间的线性关系，学习如何计算相关系数并解释其强度和方向。本书将详细介绍简单线性回归和多元线性回归模型，帮助您预测一个变量如何随其他变量的变化而变化。 分类数据分析： 掌握如何分析和比较分类变量之间的关系，例如使用列联表和卡方检验进行关联性分析，以及逻辑回归在二分类问题中的应用。 第四部分：建模与预测的进阶 广义线性模型（GLMs）： 扩展线性模型的概念，使其能够处理非正态分布的数据，例如泊松回归和逻辑回归，这在许多实际应用中至关重要。 时间序列分析入门： 学习如何识别和分析具有时间依赖性的数据模式，例如趋势、季节性和周期性，并掌握基本的预测方法，如ARIMA模型。 非参数统计方法： 介绍在数据不满足参数模型假设时可用的替代方法，例如秩和检验，为更广泛的数据集提供分析工具。 第五部分：实战案例与案例分析 本书的每一章节都穿插了丰富的实际案例，涵盖市场营销、金融、医疗健康、制造、社会科学等多个领域。这些案例旨在展示统计分析方法如何在真实世界的问题中发挥作用，帮助读者理解理论与实践的结合。您将看到如何： 分析客户行为以优化营销策略。 评估新药疗效，为医疗决策提供支持。 预测股票价格波动，辅助投资分析。 识别生产过程中的关键影响因素，提高产品质量。 研究社会现象，理解群体行为模式。 本书特色： 循序渐进： 从最基础的概念开始，逐步深入到更复杂的统计技术，确保读者能够逐步建立起完整的知识体系。 强调实践： 大量的案例研究和练习题，帮助读者将理论知识应用于实际问题，培养独立分析的能力。 概念清晰： 用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念，辅以图表和示意图，帮助读者建立直观的理解。 广泛适用： 涵盖了统计学中最常用和最重要的方法，适用于各行各业的数据分析需求。 注重解读： 不仅教会您如何计算，更教会您如何理解和解释统计结果，以及如何将结果转化为有价值的见解。 通过阅读《数据洞察：从入门到精通的统计分析实践指南》，您将能够 confidently 地驾驭数据，从中发掘隐藏的规律，洞悉事物发展的本质，最终做出更加科学、有效和有价值的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是我统计学学习过程中的一个可靠的伙伴，它总能在你需要的时候提供最精准的指导。我特别喜欢书中对数据可视化部分的讲解，作者不仅展示了如何绘制各种美观的统计图表，更重要的是教会了我如何选择合适的图表来清晰地传达信息，以及如何从图表中发现数据中的趋势和异常。例如，在讲解箱线图的时候，书中通过一个关于不同地区销售业绩的对比案例，详细说明了箱线图如何清晰地展示数据的分布、中位数、离散程度以及异常值，并指导我如何解读这些信息来评估不同地区销售表现的差异。书中还穿插了一些关于数据清洗和预处理的实用技巧，这对于确保统计分析的准确性和可靠性非常关键。我记得在学习方差分析（ANOVA）时，书中通过一个关于不同药物剂量对患者恢复时间影响的案例，详细演示了如何进行单因素方差分析，包括数据录入、选择分析菜单、设置因子和响应变量，以及如何解读ANOVA表中的F统计量和P值。这本书的案例都非常贴近实际，让我能够将学到的知识直接应用到我的工作中。它让我从一个只懂得看数据的“新手”，变成了一个能够从数据中挖掘价值的“行家”。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于其高度的实践性和可操作性。在阅读这本书之前，我常常觉得统计学理论和实际应用之间存在一道难以逾越的鸿沟，但这本书成功地弥合了这一差距。它并没有仅仅停留在理论的讲解，而是将大量的篇幅用于演示如何运用MINITAB软件来解决实际的统计分析问题。例如，在讲解假设检验时，书中通过一个关于新药疗效评估的案例，详细演示了如何进行单样本t检验、配对样本t检验和独立样本t检验，包括如何准备数据、选择相应的菜单选项、设置参数以及如何根据P值和置信区间来做出结论。这种“理论+实践”的模式，让我能够快速掌握统计方法的应用，并将所学知识转化为实际的工作能力。书中还提供了许多关于数据探索和可视化的实用技巧，这些技巧对于理解数据、发现数据中的模式和异常非常有帮助。我记得在学习聚类分析时，书中通过一个关于客户细分市场的案例，详细演示了如何利用MINITAB对客户数据进行聚类，并对不同聚类群体的特征进行分析，这对于我理解和把握目标市场非常有价值。这本书让我真正体会到，统计分析不再是高高在上的学术理论，而是人人都可以掌握的解决问题的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的是它循序渐进的教学方式，仿佛是在为你量身打造一个学习计划。从最基础的数据录入和管理，到复杂的回归分析和质量控制图，作者就像一位经验丰富的导师，耐心地引导着读者一步步深入。我尤其喜欢书中对各种统计图表的详细解读，它不仅仅是告诉你如何绘制这些图表，更重要的是教会你如何从图表中获取有用的信息，发现数据背后的规律。比如，在讲解散点图时，作者通过一个关于广告投入与销售额的案例，详细分析了如何通过散点图判断变量之间的相关性，以及如何识别异常值和潜在的模式。书中的案例选取非常具有代表性，涵盖了生产制造、市场营销、金融分析等多个领域，这使得不同背景的读者都能从中找到与自己工作相关的参考。我记得在学习方差分析（ANOVA）的时候，书中通过一个关于不同教学方法对学生成绩影响的研究，详细展示了如何使用MINITAB进行单因素和多因素方差分析，并且对P值、F统计量等关键指标的解读进行了深入浅出的讲解。这本书还有一个优点是，它并没有过度强调复杂的数学推导，而是将重点放在了统计方法的概念理解和实际应用上，这对于我们这些更注重解决实际问题的人来说，无疑是一个巨大的福音。阅读过程中，我不仅学会了如何使用MINITAB解决问题，更重要的是培养了用统计思维去分析和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

一本真正意义上的实践指南，这本书就像是一本打开了统计学大门的钥匙，让我这个原本对数据分析感到茫然的读者，一步步找到了清晰的路径。从最初对各种统计方法的理解模糊不清，到如今能够熟练运用MINITAB软件进行数据探索和模型构建，这本书的贡献功不可没。作者在书中并没有止步于理论的陈述，而是将大量的篇幅放在了实际案例的分析上，每一个案例都贴近实际工作场景，读起来不仅不枯燥，反而让人跃跃欲试。更让我印象深刻的是，书中对MINITAB软件操作的每一个步骤都进行了详尽的图文讲解，即使是初次接触这款软件的用户，也能按照书中的指引轻松上手，不会因为不熟悉操作而望而却步。例如，在讲解假设检验部分，作者不仅详细介绍了各种假设检验方法的原理和适用条件，还通过一个具体的市场调研数据，演示了如何在MINITAB中进行独立样本t检验，包括数据导入、选择菜单、设置参数以及解读结果等，每一个细节都清晰可见，仿佛作者就在我身边手把手教学一样。书中还穿插了一些统计学中的常见误区和注意事项，这些细节的提醒对于避免我们在实际应用中犯错误非常有帮助。总而言之，这是一本集理论讲解、软件操作、实践案例于一体的优秀教材，极大地提升了我的统计分析能力和数据处理效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最直接的改变，就是让我在面对复杂数据时不再感到无从下手。在此之前，我常常被各种各样的数据报表弄得晕头转向，不知道该从何处着手分析。但这本书，就像一位耐心的老师，一步一步地指导我如何理解数据、处理数据，并从中提取有价值的信息。书中对各种统计方法的讲解，都力求通俗易懂，并且都配有详细的MINITAB软件操作演示。例如，在讲解非参数检验时，书中并没有直接丢给读者复杂的数学公式，而是先解释了非参数检验的适用场景（当数据不满足参数检验的假设时），然后通过一个关于医生对两种治疗方法效果评价的案例，详细演示了如何进行Mann-Whitney U检验和Wilcoxon符号秩检验，并指导我如何解读结果。这种从概念到操作的无缝衔接，极大地降低了学习难度。书中还包含了一些关于实验设计（DOE）的内容，这对于我改进产品性能和优化生产流程提供了宝贵的指导。我记得在学习响应曲面法时，书中通过一个关于优化塑料制品注塑工艺的案例，详细演示了如何设计实验、收集数据，并利用MINITAB建立响应曲面模型，最终找到最佳的工艺参数组合。这本书让我明白，统计分析的核心在于解决实际问题，而MINITAB则是实现这一目标的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方在于它将统计学理论与MINITAB软件的操作完美地结合在了一起。我之前学习过一些统计学的理论知识，但总觉得难以将它们应用到实际工作中。这本书的出现，彻底改变了我的这一困境。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“怎么做”。例如，在讲解相关分析时，书中不仅解释了皮尔逊相关系数的含义和计算方法，还通过一个关于产品推广费用和销售额之间关系的案例，详细演示了如何在MINITAB中计算相关系数，绘制散点图，并解读相关性的大小和方向。这种“理论+实践”的模式，让我能够迅速将学到的知识转化为实际的应用能力。书中还提供了许多关于质量控制图的讲解，这对于我理解和改进生产过程的稳定性非常有帮助。我记得在学习SPC（统计过程控制）时，书中通过一个关于电子元器件生产过程中缺陷率监控的案例，详细演示了如何绘制Xbar-R控制图、P控制图等，并指导我如何解读控制图上的点，识别过程是否处于统计控制状态，以及如何采取相应的改进措施。这本书让我深刻体会到，统计学并非遥不可及的理论，而是解决实际问题、提升工作效率的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本技术书籍，更是一本思维方式的启蒙。在阅读这本书之前，我总是习惯于凭经验做决策，但这本书让我看到了数据背后的逻辑和力量。它教会我如何用统计的视角去审视问题，如何用数据来支撑我的判断。书中对各种统计检验方法的讲解，都非常注重其背后的逻辑和应用场景。比如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者不仅仅是介绍如何操作，而是深入浅出地解释了ANOVA的核心思想——比较不同组别的均值是否存在显著差异，并通过一个关于不同肥料对作物产量影响的案例，详细演示了如何在MINITAB中进行单因素ANOVA，以及如何解读结果来判断哪种肥料效果最好。这种从“为什么”到“怎么做”的讲解方式，让我能够真正理解统计方法的精髓。书中还非常注重培养读者的批判性思维，它会提醒我们在解读统计结果时需要注意的潜在偏差和局限性。我记得在学习回归分析时，书中不仅讲解了如何建立线性回归模型，还详细讨论了如何诊断模型假设（如残差的正态性、独立性、同方差性），以及如何解释回归系数的含义和显著性，这帮助我避免了过度依赖模型的“黑箱”。这本书让我明白，统计分析的最终目的是为了更好地理解世界，并做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对统计分析的理解进入了一个全新的境界。我一直认为统计分析是枯燥乏味的，但这本书彻底改变了我的看法。作者用非常生动形象的语言，将各种统计概念都讲得通俗易懂，并且通过大量的实际案例，让我看到了统计学在解决实际问题中的巨大价值。例如，在讲解抽样方法时，书中不仅介绍了简单随机抽样、分层抽样等基本方法，还通过一个关于用户调研的案例，展示了如何根据研究目的和总体特征来选择最合适的抽样方法，以及如何在MINITAB中实现这些抽样策略。书中对MINITAB软件的操作讲解非常细致，每一个功能的使用都配有清晰的截图和步骤说明，让我能够轻松上手，即使是之前从未接触过统计软件的用户，也能很快掌握。我特别喜欢书中关于质量管理部分的内容，它通过一些生动的案例，展示了如何利用控制图来监控生产过程的稳定性，如何识别异常原因，以及如何采取纠正措施，这对于提高产品质量和生产效率非常有帮助。这本书就像一位经验丰富的引路人，带领我一步步探索统计分析的奥秘，并让我深刻体会到数据分析在现代社会中的重要性。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于它能够将复杂的统计概念转化为易于理解和操作的步骤。我之前学习统计学的时候，常常被各种公式和理论搞得头晕脑胀，真正用到实际工作中时却不知所云。而这本书，通过大量的实例，让我看到了统计学在现实世界中的强大力量。比如，在讲解主成分分析（PCA）时，书中并没有上来就介绍复杂的数学原理，而是先阐述了PCA解决降维问题的必要性，然后通过一个关于客户画像构建的案例，展示了如何利用MINITAB提取出关键的客户特征，并对降维后的结果进行了直观的解释。这种结合实际应用的讲解方式，让我能够迅速理解统计方法的应用场景和价值。书中对MINITAB软件的操作细节处理得非常到位，每一个按钮的功能，每一个参数的含义，都解释得一清二楚，让我能够独立完成复杂的统计分析任务。我记得在学习DOE（实验设计）的时候，书中通过一个关于优化产品配方的案例，详细演示了如何设计全因子设计和部分因子设计，如何在MINITAB中进行数据收集和分析，以及如何解释响应曲面图等，让我对如何科学地进行实验和优化有了全新的认识。这本书让我明白，统计分析的核心在于解决实际问题，而不是摆弄复杂的公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大改变，就是让我不再害怕面对海量的数据。在此之前，我常常被各种报表和数据淹没，不知道从何下手。但这本书就像一盏明灯，照亮了我前行的道路。它让我明白，数据分析并非高不可攀，只要掌握了正确的方法和工具，任何人都可以成为数据的使用者和解读者。书中对于各种统计检验方法的讲解，都配有详细的步骤和清晰的逻辑。以卡方检验为例，书中不仅解释了它在分析分类变量之间关系时的重要性，还通过一个关于客户满意度与购买意愿之间关系的实际案例，一步步指导我如何在MINITAB中执行卡方检验，并重点讲解了如何正确解读列联表和P值，以及如何根据结果做出商业决策。这种“手把手”的教学方式，极大地增强了我的信心。另外，书中还引入了一些较高级的统计技术，如多元回归分析和时间序列分析，并且在讲解这些技术时，也始终保持了概念的清晰和操作的简便。我特别欣赏作者在讲解模型选择和评估时所提供的实用建议，这帮助我避免了过度拟合等常见问题。这本书不仅仅是一本软件操作手册，更是一本关于如何用数据说话的艺术指南。

评分☆☆☆☆☆

物流太慢

评分☆☆☆☆☆

还没看呢，书的质量还行

评分☆☆☆☆☆

对minitab17有系统而详细的介绍。是学习的好资料。

评分☆☆☆☆☆

完全的操作教程，实用型还可以，没有做过6sigma基础研究的人估计看不太懂

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对minitab17有系统而详细的介绍。是学习的好资料。

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送货速度快，是正版图书

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没有例题里的详细数据，有时候根本难以理解。价格那么高，为什么没有提供相应的可视光盘。可恶

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很棒，就是可惜没有光盘

评分☆☆☆☆☆

物流太慢