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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121316791

商品編碼：14108158304

MINITAB統計分析方法及應用（第2版）

69.00

• 齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年6月1日)
• 叢書名: 
• 其他: 472頁
• ISBN: 9787121316791
• 條形碼: 9787121316791

畢業於華中科技大學，曾為暨南大學副教授，著作：1. SPSS 常用統計分析教程（SPSS 22.0中英文版）（第4版），全國統計教材編審委員會推薦使用教材，.電子工業齣版社.，2015年.3. MINITAB統計分析教程（附光盤），電子工業齣版社.，2007年.

目錄

目 錄

第1章 Minitab概述 1
1.1 Minitab簡介 1
1.2 Minitab的主要功能 1
1.2.1 數據管理 1
1.2.2 數據計算 2
1.2.3 統計功能 2
1.2.4 統計圖形 5
1.2.5 宏 5
1.2.6 幫助與協助功能 5
1.3 Minitab界麵 6
1.3.1 Minitab主窗口 6
1.3.2 對話框 8
1.3.3 彈齣菜單 9
1.3.4 中英文界麵的設置 9
第2章 Minitab入門 11
2.1 Minitab支持的數據類型 11
2.2 Minitab 的文件類型 12
2.3 Minitab工作錶的基本操作與
數據錄入 13
2.3.1 工作錶介紹 13
2.3.2 數據錄入實例 13
2.3.3 設置數據類型 16
2.4 調用Minitab宏 18
第3章 數據管理 20
3.1 生成工作錶子集 20
3.1.1 根據指定變量值生成工作錶
子集 20
3.1.2 根據圖形指定區域生成工作
錶子集 21
3.1.3 根據格式化的單元格生成工
作錶子集 22
3.1.4 根據行號生成工作錶子集 22
3.1.5 根據公式生成工作錶子集 23
3.2 拆分工作錶 23
3.3 縱嚮閤並工作錶 24
3.4 橫嚮閤並工作錶 25
3.4.1 簡單閤並工作錶 25
3.4.2 根據關鍵變量橫嚮閤並
工作錶 26
3.5 復製數據 27
3.5.1 復製列到列 27
3.5.2 復製常量到常量 29
3.5.3 復製矩陣到矩陣 29
3.5.4 復製常量到列 30
3.5.5 復製列到常量 31
3.5.6 復製矩陣到列 31
3.5.7 復製列到矩陣 32
3.5.8 復製工作錶到工作錶 33
3.6 拆分列 33
3.7 堆疊數據 34
3.7.1 堆疊列 34
3.7.2 堆疊列的區組 35
3.7.3 堆疊行 36
3.8 轉置列 37
3.9 個案排序 38
3.10 排秩 40
3.11 刪除行 40
3.12 刪除變量 41
3.13 條件格式 41
3.13.1 突齣顯示單元格 41
3.13.2 突齣顯示小高/小低值
單元格 44
3.13.3 根據Pareto規則突齣顯示
單元格 45
3.13.4 根據統計量突齣顯示單元格 45
3.14 編碼 48
3.15 更改數據類型 51
3.16 日期和時間轉換 52
3.16.1 取整日期和時間 52
3.16.2 從日期或時間中提取數字 53
3.16.3 從日期或時間中提取文本 54
3.17 閤並文本 55
3.18 顯示數據 55
第4章 數據計算 57
4.1 計算器及其函數 57
4.1.1 計算器 57
4.1.2 計算器函數 59
4.2 計算列統計量 68
4.3 計算行統計量 68
4.4 數據標準化 69
4.5 生成模闆數據 71
4.5.1 生成簡單數集 71
4.5.2 生成任意數集 72
4.5.3 生成文本值模闆 72
4.5.4 生成日期/時間值的簡單數集 74
4.6 創建網格數據 74
4.7 創建指示變量 76
4.8 設置隨機數發生器的基數 78
4.9 生成隨機數 78
4.9.1 從樣本中抽樣 79
4.9.2 根據分布生成隨機數 79
4.10 概率分布函數 81
4.10.1 計算概率 82
4.10.2 計算纍積概率 83
4.10.3 計算P值 84
4.10.4 計算逆纍積概率值 85
4.10.5 計算臨界值 85
4.11 矩陣運算 86
4.11.1 讀取矩陣 86
4.11.2 轉置矩陣 87
4.11.3 求逆矩陣 88
4.11.4 定義常量矩陣 88
4.11.5 生成對角矩陣 89
4.11.6 特徵分析 89
4.11.7 矩陣的算術運算 90
第5章 基本統計量 92
5.1 計算和存儲描述性統計量 92
5.1.1 顯示描述性統計量 92
5.1.2 存儲描述性統計量 96
5.1.3 圖形化匯總 97
5.2 均值假設檢驗與置信區間估計 99
5.2.1 單樣本均值比較的Z檢驗 99
5.2.1 單樣本均值的t檢驗 101
5.2.2 獨立樣本均值的t檢驗 103
5.2.3 配對樣本均值的t檢驗 106
5.3 率的假設檢驗與置信區間估計 108
5.3.1 單樣本二項總體率檢驗 108
5.3.2 獨立樣本二項總體率檢驗 109
5.3.3 單樣本Poisson檢驗 111
5.3.4 獨立樣本Poisson檢驗 114
5.4 方差的假設檢驗與置信區間
估計 115
5.4.1 單樣本方差檢驗 115
5.4.2 獨立樣本方差檢驗 117
5.5 相聯度量 120
5.5.1 相關 120
5.5.2 協方差 121
5.6 分布檢驗 122
5.6.1 正態性檢驗 122
5.6.2 離群值檢驗 124
5.6.3 Poisson分布的擬閤優度
檢驗 127
第6章 統計錶和列聯錶資料的檢驗 130
6.1 單變量計數 130
6.2 列聯錶資料的分析 131
6.2.1 卡方檢驗 131
6.2.2 四格錶資料的Fisher 精確
檢驗 133
6.2.3 配對四格錶資料的McNemar
檢驗 135
6.2.4 多維四格錶資料的Mantel-
Haenszel-Cochran檢驗 136
6.2.5 觀測結果一緻性的Cohen 
Kappa評價 137
6.2.6 有序分類資料的一緻性度量 137
6.2.7 有序分類資料的相關分析 139
6.3 單變量卡方擬閤優度檢驗 139
第7章 方差分析 142
7.1 方差齊性檢驗 142
7.2 單因子方差分析 145
7.3 均值分析圖 152
7.3.1 正態分布資料的均值分析圖 152
7.3.2 二項分布資料的均值分析圖 154
7.3.3 Poisson分布資料的均值
分析圖 155
7.4 主效應圖 155
7.5 交互效應圖 157
7.6 平衡方差分析 158
7.6.1 完全隨機設計資料的方差
分析 158
7.6.2 雙因子方差分析 160
7.6.3 混閤模型平衡設計資料的
方差分析 161
7.7 一般綫性模型 162
7.7.1 隨機區組設計資料的方差
分析 162
7.7.2 析因設計資料的方差分析 166
7.7.3 正交設計資料的方差分析 170
7.7.4 拉丁方設計資料的方差
分析 172
7.7.5 係統分組試驗設計資料的
方差分析 173
7.7.6 分割試驗設計資料的方差
分析 175
7.7.7 交叉試驗設計資料的方差
分析 176
7.7.8 協方差分析 178
7.7.9 均值的多重比較 181
7.7.10 計算預測信息 187
7.7.11 因子圖 189
7.8 一般多元方差分析 192
第8章 等效檢驗 196
8.1 單樣本等效檢驗 196
8.2 獨立樣本等效檢驗 199
8.2.1 等效性檢驗 199
8.2.2 優效性檢驗 202
8.2.3 非劣效性檢驗 204
8.3 配對資料的等效檢驗 205
8.4 二階段交叉試驗設計資料的
等效檢驗 207
第9章 非參數檢驗 212
9.1 單樣本中位數檢驗 212
9.1.1 單樣本符號檢驗 212
9.1.2 單樣本Wilcoxon符號秩
檢驗 213
9.2 兩獨立樣本的Mann-Whitney
檢驗 214
9.3 方差分析的非參數方法 215
9.3.1 兩個或多個獨立樣本
的Kruskal-Wallis檢驗 215
9.3.2 兩個或多個獨立樣本的
Mood中位數檢驗 216
9.3.3 隨機化區組設計資料的
Friedman檢驗 216
9.4 隨機性檢驗 217
第10章 迴歸分析 219
10.1 擬閤綫圖 219
10.2 綫性迴歸 225
10.2.1 擬閤綫性迴歸模型 225
10.2.2 小佳子集迴歸 232
10.3 非綫性迴歸 234
10.4 穩定性研究 241
10.4.1 創建穩定性研究工作錶 241
10.4.2 擬閤穩定性研究模型 244
10.5 Demin迴歸 251
10.6 偏小小二乘迴歸 254
10.7 Logistic迴歸 262
10.7.1 擬閤二值Logistic麯綫 262
10.7.2 二值Logistic迴歸 265
10.7.2 無序多分類Logistic迴歸 273
10.7.3 有序多分類Logistic迴歸 277
10.8 Possion迴歸 279
第11章 可靠性/生存分析 283
11.1 試驗方案 283
11.1.1 驗證試驗方案 283
11.1.2 估計試驗方案 285
11.1.3 加速壽命試驗方案 287
11.2 分布分析 290
11.2.1 分布ID圖 290
11.2.2 分布概要圖 293
11.2.3 參數分布分析 295
11.2.4 非參數分布分析 299
11.3 保證分析 302
11.3.1 過程前保證數據 302
11.3.2 保證預測分析 303
11.4 可修復係統分析 305
11.4.1 參數增長麯綫 305
11.5 加速壽命試驗 310
11.6 含壽命數據的迴歸 314
11.7 概率單位分析 316
第12章 多變量分析 321
12.1 主成分分析 321
12.2 因子分析 325
12.3 項目分析 329
12.3 聚類分析 332
12.3.1 Q型聚類 332
12.3.2 R型聚類 337
12.3.3 K均值聚類 339
12.4 判彆分析 340
12.5 簡單對應分析 343
12.6 多重對應分析 352
第13章 時間序列分析 358
13.1 時間序列相關圖形 358
13.1.1 時間序列圖 358
13.1.2 區域圖 361
13.2 趨勢分析 362
13.3 季節分解法 366
13.4 移動平均法 369
13.5 指數平滑法 372
13.5.1 單指數平滑法 372
13.5.2 雙指數平滑法 374
13.5.3 Winter指數平滑法 376
13.6 相關分析與ARIMA模型 377
13.6.1 差分 378
13.6.2 滯後 378
13.6.3 自相關函數 379
13.6.4 偏自相關函數 380
13.6.5 互相關函數 382
13.6.6 綜閤自迴歸移動平均模型 383
第14章 功效和樣本含量計算 388
14.1 功效和樣本含量計算簡介 388
14.2 參數估計的樣本含量計算 390
14.2.1 估計總體均值時的樣本
含量估計 390
14.2.2 估計總體概率時樣本含量
估計 391
14.3 容差區間的樣本含量計算 392
14.4 單樣本Z檢驗的功效和樣本
含量計算 394
14.5 單樣本t檢驗的功效和樣本
含量計算 396
14.6 獨立樣本t檢驗的功效和樣本
含量計算 396
14.7 配對樣本t檢驗的功效和樣本
含量計算 397
14.8 單樣本率檢驗的功效和樣本含
量計算 398
14.9 兩獨立樣本率檢驗的功效和
樣本含量計算 400
14.10 單樣本Poisson檢驗的功效和
樣本含量計算 401
14.11 兩獨立樣本Poisson檢驗的
功效和樣本含量計算 402
14.12 單樣本方差檢驗的功效和
樣本含量計算 403
14.13 獨立樣本方差檢驗的功效
和樣本含量計算 405
14.14 等效檢驗的功效和樣本含量
計算 406
14.14.1 單樣本等效檢驗的功效和
樣本含量計算 406
14.14.2 獨立樣本等效檢驗的功效
和樣本含量計算 407
14.14.3 配對資料等效檢驗的功效
和樣本含量計算 409
14.14.4 二階段交叉設計等效檢驗
的功效和樣本含量計算 411
14.15 單因子方差分析的功效和
樣本含量計算 413
第15章 控製圖 415
15.1 子組變量控製圖 415
15.1.1 均值-極差控製圖 415
15.1.2 均值-標準差控製圖 419
15.1.3 單值-移動極差-極差/標準差
控製圖 421
15.1.4 均值控製圖 424
15.1.5 極差控製圖 425
15.1.6 標準差控製圖 426
15.1.7 區域控製圖 427
15.2 單值變量控製圖 429
15.2.1 單值-移動極差控製圖 429
15.2.2 Z-MR控製圖 430
15.2.3 單值控製圖 432
15.2.4 移動極差控製圖 433
15.3 屬性控製圖 434
15.3.1 P控製圖診斷 435
15.3.2 P控製圖 436
15.3.3 Laney P‘控製圖 437
15.3.4 NP控製圖 438
15.3.5 U控製圖診斷 439
15.3.6 U控製圖 440
15.3.7 Laney U‘控製圖 441
15.3.8 C控製圖 443
15.4 時間加權控製圖 444
15.4.1 移動平均控製圖 444
15.4.2 指數加權移動平均控製圖 447
15.4.3 纍積和控製圖 448
15.5 多變量控製圖 451
15.5.1 T2控製圖 451
15.5.2 廣義方差控製圖 452
15.5.3 T2-廣義方差控製圖 453
15.5.4 多變量EWMA控製圖 454
15.6 稀有事件控製圖 455
15.6.1 G控製圖 455
15.6.2 T控製圖 457
15.7 Box-Cox變換 459
第16章 質量計劃工具 461
16.1 運行圖 461
16.2 Pareto圖 463
16.2.1 匯總數據的Pareto圖 463
16.2.2 原始數據的Pareto圖 465
16.2.3 分類Pareto圖 466
16.3 因果圖 466
16.3.1 完整因果圖 466
16.3.2 空白因果圖 468
16.4 多變異圖 469
16.5 對稱圖 470
第17章 過程能力分析 472
17.1 個體分布標識 472
17.2 Johnson變換 477
17.3 能力分析 479
17.3.1 正態分布能力分析 480
17.3.2 組間/組內能力分析 486
17.3.3 非正態分布能力分析 487
17.3.4 多變量正態分布能力分析 490
17.3.5 多變量非正態分布能力
分析 494
17.3.6 二項分布能力分析 495
17.3.7 Poisson分布能力分析 498
17.4 過程能力六包裝分析 501
17.4.1 正態分布能力六包裝分析 501
17.4.2 組間/組內能力六包裝分析 503
17.4.3 非正態分布能力六包裝
分析 504
17.5 容差範圍估計 506
第18章 測量係統分析 509
18.1 量具研究 509
18.1.1 Ⅰ型量具研究 509
18.1.2 創建量具R＆R研究
工作錶 511
18.1.3 量具運行圖 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 擴展量具R＆R研究 520
18.1.7 量具綫性和偏倚研究 525
18.1.8 屬性量具研究分析法 526
18.2 屬性一緻性分析 528
18.2.1 創建屬性一緻性分析
工作錶 528
18.2.2 名義資料的屬性一緻性
分析 529
18.2.3 有序資料的屬性一緻性
分析 533
第19章 常用統計圖(第3稿) 537
19.1 餅圖 537
19.1.1 簡單餅圖 537
19.1.2 復式餅圖 541
19.2 條形圖 542
19.2.1 用原始數據繪製簡單
條形圖 543
19.2.2 用原始數據繪製復式
條形圖 545
19.2.3 用原始數據繪製分段
條形圖 546
19.2.4 用變量函數繪製簡單
條形圖 548
19.2.5 用變量函數繪製復式
條形圖 550
19.2.6 用變量函數繪製分段
條形圖 553
19.2.7 用匯總數據繪製簡單
條形圖 554
19.2.8 用匯總數據繪製復式
條形圖 556
19.2.9 用匯總數據繪製分段
條形圖 559
19.3 直方圖 561
19.3.1 簡單直方圖 561
19.3.2 復式直方圖 565
19.4 點圖 567
19.4.1 單變量簡單點圖 567
19.4.2 單變量復式點圖 568
19.4.3 單變量重疊復式點圖 568
19.4.4 多變量簡單點圖 569
19.4.5 多變量重疊點圖 570
19.4.6 多變量復式點圖 570
19.4.7 多變量重疊復式點圖 572
19.5 莖葉圖 573
19.6 概率圖 573
19.6.1 簡單概率圖 574
19.6.2 重疊概率圖 574
19.7 經驗纍積分布函數圖 576
19.7.1 簡單經驗纍積分布函數圖 576
19.7.2 重疊經驗纍積分布函數圖 577
19.8 概率分布圖 578
19.8.1 單一概率分布圖 578
19.8.2 不同參數的概率分布圖 580
19.8.3 不同分布函數的概率
分布圖 581
19.8.4 概率分布的麯綫下麵積 582
19.9 散點圖 584
19.9.1 簡單散點圖 584
19.9.2 包含連接綫的簡單散點圖 586
19.9.3 復式散點圖 586
19.9.4 包含連接綫的復式散點圖 587
19.9.5 包含迴歸的簡單散點圖 588
19.9.6 包含迴歸的復式散點圖 590
19.10 矩陣圖 591
19.10.1 圖的矩陣 591
19.10.2 Y與X的矩陣圖 596
19.11 氣泡圖 598
19.11.1 簡單氣泡圖 598
19.11.2 復式氣泡圖 601
19.12 邊際圖 603
19.12.1 包含直方圖的邊際圖 603
19.12.2 包含箱綫圖的邊際圖 604
19.12.3 包含點圖的邊際圖 605
19.13 箱綫圖 605
19.13.1 簡單箱綫圖 606
19.13.2 復式箱綫圖 607
19.13.3 多變量簡單箱綫圖 608
19.13.4 多變量復式箱綫圖 610
19.14 區間圖 610
19.14.1 簡單區間圖 611
19.14.2 復式區間圖 612
19.14.3 多變量簡單區間圖 614
19.14.4 多變量復式區間圖 615
19.15 綫圖 617
19.15.1 單變量綫圖 617
19.15.2 多變量綫圖 619
19.15.3 根據匯總數據繪製綫圖 622
19.16 等值綫圖 624
19.17 三維散點圖 627
19.17.1 簡單三維散點圖 627
19.17.2 重疊三維散點圖 628
19.18 三維麯麵圖 629
19.18.1 三維麯麵圖 629
19.18.2 三維綫框圖 630

《數據洞察：從入門到精通的統計分析實踐指南》 本書是一本麵嚮廣泛讀者，涵蓋從基礎統計概念到高級應用的數據分析實踐指南。無論您是初學者，還是希望提升數據處理和分析能力的專業人士，都能從中獲益。本書旨在幫助您掌握使用現代統計方法解讀復雜數據集的能力，從而做齣更明智的決策。 內容概述： 本書係統地梳理瞭統計學在各個領域的應用，重點在於如何將理論知識轉化為實際操作。我們不僅關注統計模型的構建，更強調數據預處理、可視化展示和結果解釋的全過程。 第一部分：統計思維的基石 數據世界概覽： 瞭解不同類型的數據（定量、定性），以及它們在現實世界中的代錶性。我們將探討數據的來源、收集方法以及潛在的偏差，為後續分析打下堅實基礎。 描述性統計精要： 學習如何使用各種統計量（均值、中位數、標準差、方差等）來概括和理解數據的核心特徵。可視化工具，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，將生動地展示數據的分布和關係，幫助您快速抓住數據亮點。 概率論基礎： 深入理解概率的基本概念，包括事件、概率分布（二項分布、泊鬆分布、正態分布等）以及它們在統計推斷中的關鍵作用。掌握概率論是理解統計模型運作機製的關鍵。 第二部分：統計推斷的威力 抽樣分布與置信區間： 探討從總體中抽取樣本的意義，以及如何利用樣本信息來估計總體的未知參數。學習構建置信區間，量化我們對估計結果的不確定性。 假設檢驗的核心邏輯： 掌握假設檢驗的原理，包括原假設、備擇假設的設定，以及P值的解釋。我們將通過大量實例，講解如何針對不同類型的問題設計和執行假設檢驗，例如t檢驗、卡方檢驗等。 方差分析（ANOVA）： 學習如何比較多個組的均值是否存在顯著差異，並理解單因素和多因素方差分析的應用場景。 第三部分：探索數據間的聯係 相關性與迴歸分析： 深入理解兩個變量之間的綫性關係，學習如何計算相關係數並解釋其強度和方嚮。本書將詳細介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型，幫助您預測一個變量如何隨其他變量的變化而變化。 分類數據分析： 掌握如何分析和比較分類變量之間的關係，例如使用列聯錶和卡方檢驗進行關聯性分析，以及邏輯迴歸在二分類問題中的應用。 第四部分：建模與預測的進階 廣義綫性模型（GLMs）： 擴展綫性模型的概念，使其能夠處理非正態分布的數據，例如泊鬆迴歸和邏輯迴歸，這在許多實際應用中至關重要。 時間序列分析入門： 學習如何識彆和分析具有時間依賴性的數據模式，例如趨勢、季節性和周期性，並掌握基本的預測方法，如ARIMA模型。 非參數統計方法： 介紹在數據不滿足參數模型假設時可用的替代方法，例如秩和檢驗，為更廣泛的數據集提供分析工具。 第五部分：實戰案例與案例分析 本書的每一章節都穿插瞭豐富的實際案例，涵蓋市場營銷、金融、醫療健康、製造、社會科學等多個領域。這些案例旨在展示統計分析方法如何在真實世界的問題中發揮作用，幫助讀者理解理論與實踐的結閤。您將看到如何： 分析客戶行為以優化營銷策略。 評估新藥療效，為醫療決策提供支持。 預測股票價格波動，輔助投資分析。 識彆生産過程中的關鍵影響因素，提高産品質量。 研究社會現象，理解群體行為模式。 本書特色： 循序漸進： 從最基礎的概念開始，逐步深入到更復雜的統計技術，確保讀者能夠逐步建立起完整的知識體係。 強調實踐： 大量的案例研究和練習題，幫助讀者將理論知識應用於實際問題，培養獨立分析的能力。 概念清晰： 用通俗易懂的語言解釋復雜的統計概念，輔以圖錶和示意圖，幫助讀者建立直觀的理解。 廣泛適用： 涵蓋瞭統計學中最常用和最重要的方法，適用於各行各業的數據分析需求。 注重解讀： 不僅教會您如何計算，更教會您如何理解和解釋統計結果，以及如何將結果轉化為有價值的見解。 通過閱讀《數據洞察：從入門到精通的統計分析實踐指南》，您將能夠 confidently 地駕馭數據，從中發掘隱藏的規律，洞悉事物發展的本質，最終做齣更加科學、有效和有價值的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於其高度的實踐性和可操作性。在閱讀這本書之前，我常常覺得統計學理論和實際應用之間存在一道難以逾越的鴻溝，但這本書成功地彌閤瞭這一差距。它並沒有僅僅停留在理論的講解，而是將大量的篇幅用於演示如何運用MINITAB軟件來解決實際的統計分析問題。例如，在講解假設檢驗時，書中通過一個關於新藥療效評估的案例，詳細演示瞭如何進行單樣本t檢驗、配對樣本t檢驗和獨立樣本t檢驗，包括如何準備數據、選擇相應的菜單選項、設置參數以及如何根據P值和置信區間來做齣結論。這種“理論+實踐”的模式，讓我能夠快速掌握統計方法的應用，並將所學知識轉化為實際的工作能力。書中還提供瞭許多關於數據探索和可視化的實用技巧，這些技巧對於理解數據、發現數據中的模式和異常非常有幫助。我記得在學習聚類分析時，書中通過一個關於客戶細分市場的案例，詳細演示瞭如何利用MINITAB對客戶數據進行聚類，並對不同聚類群體的特徵進行分析，這對於我理解和把握目標市場非常有價值。這本書讓我真正體會到，統計分析不再是高高在上的學術理論，而是人人都可以掌握的解決問題的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最直接的改變，就是讓我在麵對復雜數據時不再感到無從下手。在此之前，我常常被各種各樣的數據報錶弄得暈頭轉嚮，不知道該從何處著手分析。但這本書，就像一位耐心的老師，一步一步地指導我如何理解數據、處理數據，並從中提取有價值的信息。書中對各種統計方法的講解，都力求通俗易懂，並且都配有詳細的MINITAB軟件操作演示。例如，在講解非參數檢驗時，書中並沒有直接丟給讀者復雜的數學公式，而是先解釋瞭非參數檢驗的適用場景（當數據不滿足參數檢驗的假設時），然後通過一個關於醫生對兩種治療方法效果評價的案例，詳細演示瞭如何進行Mann-Whitney U檢驗和Wilcoxon符號秩檢驗，並指導我如何解讀結果。這種從概念到操作的無縫銜接，極大地降低瞭學習難度。書中還包含瞭一些關於實驗設計（DOE）的內容，這對於我改進産品性能和優化生産流程提供瞭寶貴的指導。我記得在學習響應麯麵法時，書中通過一個關於優化塑料製品注塑工藝的案例，詳細演示瞭如何設計實驗、收集數據，並利用MINITAB建立響應麯麵模型，最終找到最佳的工藝參數組閤。這本書讓我明白，統計分析的核心在於解決實際問題，而MINITAB則是實現這一目標的強大工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大改變，就是讓我不再害怕麵對海量的數據。在此之前，我常常被各種報錶和數據淹沒，不知道從何下手。但這本書就像一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。它讓我明白，數據分析並非高不可攀，隻要掌握瞭正確的方法和工具，任何人都可以成為數據的使用者和解讀者。書中對於各種統計檢驗方法的講解，都配有詳細的步驟和清晰的邏輯。以卡方檢驗為例，書中不僅解釋瞭它在分析分類變量之間關係時的重要性，還通過一個關於客戶滿意度與購買意願之間關係的實際案例，一步步指導我如何在MINITAB中執行卡方檢驗，並重點講解瞭如何正確解讀列聯錶和P值，以及如何根據結果做齣商業決策。這種“手把手”的教學方式，極大地增強瞭我的信心。另外，書中還引入瞭一些較高級的統計技術，如多元迴歸分析和時間序列分析，並且在講解這些技術時，也始終保持瞭概念的清晰和操作的簡便。我特彆欣賞作者在講解模型選擇和評估時所提供的實用建議，這幫助我避免瞭過度擬閤等常見問題。這本書不僅僅是一本軟件操作手冊，更是一本關於如何用數據說話的藝術指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是我統計學學習過程中的一個可靠的夥伴，它總能在你需要的時候提供最精準的指導。我特彆喜歡書中對數據可視化部分的講解，作者不僅展示瞭如何繪製各種美觀的統計圖錶，更重要的是教會瞭我如何選擇閤適的圖錶來清晰地傳達信息，以及如何從圖錶中發現數據中的趨勢和異常。例如，在講解箱綫圖的時候，書中通過一個關於不同地區銷售業績的對比案例，詳細說明瞭箱綫圖如何清晰地展示數據的分布、中位數、離散程度以及異常值，並指導我如何解讀這些信息來評估不同地區銷售錶現的差異。書中還穿插瞭一些關於數據清洗和預處理的實用技巧，這對於確保統計分析的準確性和可靠性非常關鍵。我記得在學習方差分析（ANOVA）時，書中通過一個關於不同藥物劑量對患者恢復時間影響的案例，詳細演示瞭如何進行單因素方差分析，包括數據錄入、選擇分析菜單、設置因子和響應變量，以及如何解讀ANOVA錶中的F統計量和P值。這本書的案例都非常貼近實際，讓我能夠將學到的知識直接應用到我的工作中。它讓我從一個隻懂得看數據的“新手”，變成瞭一個能夠從數據中挖掘價值的“行傢”。

評分☆☆☆☆☆

這本書最吸引我的地方在於它將統計學理論與MINITAB軟件的操作完美地結閤在瞭一起。我之前學習過一些統計學的理論知識，但總覺得難以將它們應用到實際工作中。這本書的齣現，徹底改變瞭我的這一睏境。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更是告訴你“怎麼做”。例如，在講解相關分析時，書中不僅解釋瞭皮爾遜相關係數的含義和計算方法，還通過一個關於産品推廣費用和銷售額之間關係的案例，詳細演示瞭如何在MINITAB中計算相關係數，繪製散點圖，並解讀相關性的大小和方嚮。這種“理論+實踐”的模式，讓我能夠迅速將學到的知識轉化為實際的應用能力。書中還提供瞭許多關於質量控製圖的講解，這對於我理解和改進生産過程的穩定性非常有幫助。我記得在學習SPC（統計過程控製）時，書中通過一個關於電子元器件生産過程中缺陷率監控的案例，詳細演示瞭如何繪製Xbar-R控製圖、P控製圖等，並指導我如何解讀控製圖上的點，識彆過程是否處於統計控製狀態，以及如何采取相應的改進措施。這本書讓我深刻體會到，統計學並非遙不可及的理論，而是解決實際問題、提升工作效率的有力武器。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對統計分析的理解進入瞭一個全新的境界。我一直認為統計分析是枯燥乏味的，但這本書徹底改變瞭我的看法。作者用非常生動形象的語言，將各種統計概念都講得通俗易懂，並且通過大量的實際案例，讓我看到瞭統計學在解決實際問題中的巨大價值。例如，在講解抽樣方法時，書中不僅介紹瞭簡單隨機抽樣、分層抽樣等基本方法，還通過一個關於用戶調研的案例，展示瞭如何根據研究目的和總體特徵來選擇最閤適的抽樣方法，以及如何在MINITAB中實現這些抽樣策略。書中對MINITAB軟件的操作講解非常細緻，每一個功能的使用都配有清晰的截圖和步驟說明，讓我能夠輕鬆上手，即使是之前從未接觸過統計軟件的用戶，也能很快掌握。我特彆喜歡書中關於質量管理部分的內容，它通過一些生動的案例，展示瞭如何利用控製圖來監控生産過程的穩定性，如何識彆異常原因，以及如何采取糾正措施，這對於提高産品質量和生産效率非常有幫助。這本書就像一位經驗豐富的引路人，帶領我一步步探索統計分析的奧秘，並讓我深刻體會到數據分析在現代社會中的重要性。

評分☆☆☆☆☆

一本真正意義上的實踐指南，這本書就像是一本打開瞭統計學大門的鑰匙，讓我這個原本對數據分析感到茫然的讀者，一步步找到瞭清晰的路徑。從最初對各種統計方法的理解模糊不清，到如今能夠熟練運用MINITAB軟件進行數據探索和模型構建，這本書的貢獻功不可沒。作者在書中並沒有止步於理論的陳述，而是將大量的篇幅放在瞭實際案例的分析上，每一個案例都貼近實際工作場景，讀起來不僅不枯燥，反而讓人躍躍欲試。更讓我印象深刻的是，書中對MINITAB軟件操作的每一個步驟都進行瞭詳盡的圖文講解，即使是初次接觸這款軟件的用戶，也能按照書中的指引輕鬆上手，不會因為不熟悉操作而望而卻步。例如，在講解假設檢驗部分，作者不僅詳細介紹瞭各種假設檢驗方法的原理和適用條件，還通過一個具體的市場調研數據，演示瞭如何在MINITAB中進行獨立樣本t檢驗，包括數據導入、選擇菜單、設置參數以及解讀結果等，每一個細節都清晰可見，仿佛作者就在我身邊手把手教學一樣。書中還穿插瞭一些統計學中的常見誤區和注意事項，這些細節的提醒對於避免我們在實際應用中犯錯誤非常有幫助。總而言之，這是一本集理論講解、軟件操作、實踐案例於一體的優秀教材，極大地提升瞭我的統計分析能力和數據處理效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我驚喜的是它循序漸進的教學方式，仿佛是在為你量身打造一個學習計劃。從最基礎的數據錄入和管理，到復雜的迴歸分析和質量控製圖，作者就像一位經驗豐富的導師，耐心地引導著讀者一步步深入。我尤其喜歡書中對各種統計圖錶的詳細解讀，它不僅僅是告訴你如何繪製這些圖錶，更重要的是教會你如何從圖錶中獲取有用的信息，發現數據背後的規律。比如，在講解散點圖時，作者通過一個關於廣告投入與銷售額的案例，詳細分析瞭如何通過散點圖判斷變量之間的相關性，以及如何識彆異常值和潛在的模式。書中的案例選取非常具有代錶性，涵蓋瞭生産製造、市場營銷、金融分析等多個領域，這使得不同背景的讀者都能從中找到與自己工作相關的參考。我記得在學習方差分析（ANOVA）的時候，書中通過一個關於不同教學方法對學生成績影響的研究，詳細展示瞭如何使用MINITAB進行單因素和多因素方差分析，並且對P值、F統計量等關鍵指標的解讀進行瞭深入淺齣的講解。這本書還有一個優點是，它並沒有過度強調復雜的數學推導，而是將重點放在瞭統計方法的概念理解和實際應用上，這對於我們這些更注重解決實際問題的人來說，無疑是一個巨大的福音。閱讀過程中，我不僅學會瞭如何使用MINITAB解決問題，更重要的是培養瞭用統計思維去分析和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本技術書籍，更是一本思維方式的啓濛。在閱讀這本書之前，我總是習慣於憑經驗做決策，但這本書讓我看到瞭數據背後的邏輯和力量。它教會我如何用統計的視角去審視問題，如何用數據來支撐我的判斷。書中對各種統計檢驗方法的講解，都非常注重其背後的邏輯和應用場景。比如，在講解方差分析（ANOVA）時，作者不僅僅是介紹如何操作，而是深入淺齣地解釋瞭ANOVA的核心思想——比較不同組彆的均值是否存在顯著差異，並通過一個關於不同肥料對作物産量影響的案例，詳細演示瞭如何在MINITAB中進行單因素ANOVA，以及如何解讀結果來判斷哪種肥料效果最好。這種從“為什麼”到“怎麼做”的講解方式，讓我能夠真正理解統計方法的精髓。書中還非常注重培養讀者的批判性思維，它會提醒我們在解讀統計結果時需要注意的潛在偏差和局限性。我記得在學習迴歸分析時，書中不僅講解瞭如何建立綫性迴歸模型，還詳細討論瞭如何診斷模型假設（如殘差的正態性、獨立性、同方差性），以及如何解釋迴歸係數的含義和顯著性，這幫助我避免瞭過度依賴模型的“黑箱”。這本書讓我明白，統計分析的最終目的是為瞭更好地理解世界，並做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的價值在於它能夠將復雜的統計概念轉化為易於理解和操作的步驟。我之前學習統計學的時候，常常被各種公式和理論搞得頭暈腦脹，真正用到實際工作中時卻不知所雲。而這本書，通過大量的實例，讓我看到瞭統計學在現實世界中的強大力量。比如，在講解主成分分析（PCA）時，書中並沒有上來就介紹復雜的數學原理，而是先闡述瞭PCA解決降維問題的必要性，然後通過一個關於客戶畫像構建的案例，展示瞭如何利用MINITAB提取齣關鍵的客戶特徵，並對降維後的結果進行瞭直觀的解釋。這種結閤實際應用的講解方式，讓我能夠迅速理解統計方法的應用場景和價值。書中對MINITAB軟件的操作細節處理得非常到位，每一個按鈕的功能，每一個參數的含義，都解釋得一清二楚，讓我能夠獨立完成復雜的統計分析任務。我記得在學習DOE（實驗設計）的時候，書中通過一個關於優化産品配方的案例，詳細演示瞭如何設計全因子設計和部分因子設計，如何在MINITAB中進行數據收集和分析，以及如何解釋響應麯麵圖等，讓我對如何科學地進行實驗和優化有瞭全新的認識。這本書讓我明白，統計分析的核心在於解決實際問題，而不是擺弄復雜的公式。

評分☆☆☆☆☆

真心不錯，這本書太有用瞭，及時送到

評分☆☆☆☆☆

完全的操作教程，實用型還可以，沒有做過6sigma基礎研究的人估計看不太懂

評分☆☆☆☆☆

非常實用！

評分☆☆☆☆☆

物流信息更新及時，物流哥也很給力，感覺還不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，不知道怎麼樣

評分☆☆☆☆☆

很棒，就是可惜沒有光盤

評分☆☆☆☆☆

物流信息更新及時，物流哥也很給力，感覺還不錯

評分☆☆☆☆☆

物流信息更新及時，物流哥也很給力，感覺還不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒看呢，書的質量還行