具体描述
这是一本论述实验设计与分析的入门教科书。它是在这20年来我在乔治亚理工学院、华盛顿大学和亚利桑拿州立大学任教实验设计大学本科生水准课程的基础上写成的，它也反映了通过自己的专业实践认为有用近产验设计方法。本书的主要内容包括引言、简单比较实验、单因素实验：方差分析、关于单因素实验的进一步论述、随机化区组，拉丁方，与有关的设计、不完全区组设计、析因设计导引、平方和与期望均方的计算法则、2析因设计、2析因实验的混区设计、二水平分式析因设计、有关析因设计和分式析因设计的一些其他专题、套设计或分级设计、带随机化约束的多因素实验、回归分析、响应曲面法与设计、协方差分析。
作者简介
Douglas C. Montgomery 著名统计学家,亚利桑那州立大学工业与管理系统工程教授。美国统计学会、工业工程学会、质量控制学会会士。他出版了多部影响深远的统计学著作，发表了大量广为引用的论文。他还应IBM、可口可乐、波音、摩托罗拉等著名公司邀请开展合作项目，在半导体、医疗设备、生物技术等领域深入地进行统计方法的实践研究和理论探讨。
目录信息
读后感
现在正在上听蒙哥讲这课，蒙哥上课相当幽默。 发现，整个课堂，只有7个非印度人，在7个非印度人中，两个白人，五个中国人，以至于我以为我到了印度 第一堂课提了传说中他最喜欢的高尔夫球的例子。。。 这本书现在出了第七版了，今天的课上，蒙哥同学极力推荐买新书，因为他说...
评分这本书非常好，比较全面、清晰的介绍了实验设计方法。把一本书写厚不难，难的是把书写的清楚明白，我从图书馆把书借了出来，复印了；结果发现人民邮电出版社已经引进了这本书。
评分这本书非常好，比较全面、清晰的介绍了实验设计方法。把一本书写厚不难，难的是把书写的清楚明白，我从图书馆把书借了出来，复印了；结果发现人民邮电出版社已经引进了这本书。
评分这本书非常好，比较全面、清晰的介绍了实验设计方法。把一本书写厚不难，难的是把书写的清楚明白，我从图书馆把书借了出来，复印了；结果发现人民邮电出版社已经引进了这本书。
评分现在正在上听蒙哥讲这课，蒙哥上课相当幽默。 发现，整个课堂，只有7个非印度人，在7个非印度人中，两个白人，五个中国人，以至于我以为我到了印度 第一堂课提了传说中他最喜欢的高尔夫球的例子。。。 这本书现在出了第七版了，今天的课上，蒙哥同学极力推荐买新书，因为他说...
用户评价
**评价五：** 我是一位对数据可视化有较高要求的学习者，这本书在这方面的表现超出了我的预期。它并没有将图形展示视为分析的附属品，而是将其提升到了与统计检验同等重要的地位。书中不仅展示了如何用条形图、箱线图来直观呈现各处理组之间的差异，还重点讲解了如何利用残差图来诊断模型拟合的优劣，以及如何通过交互作用图来解释复杂的效应组合。这种对视觉诊断的重视，使得原本抽象的统计结论变得生动可感。特别是对回归分析模型的探讨，它不仅讲解了如何选择合适的自变量，还深入到如何处理多重共线性问题，并通过实例展示了共线性如何扭曲回归系数的解释。整体而言，这本书的行文风格流畅自如，语言富有表现力，使得枯燥的统计主题焕发出活力，让人愿意一页一页地读下去，而不是囫囵吞枣。它无疑是我书架上最常被翻阅的参考书之一。
评分**评价一：** 这本书的内容之丰富，简直令人叹为观止！从基础的概念引入到复杂的模型构建，作者的讲解深入浅出，逻辑严密。我特别欣赏它在理论阐述与实际应用之间的平衡。比如，在讨论如何选择最合适的实验设计类型时，书中列举了大量真实世界中的案例，这些案例不仅生动形象，而且提供了非常具体的步骤指导，让我这个初学者也能很快上手。特别是关于多因素实验的分析部分，传统的教材往往只停留在公式推导上，但这本书记载了如何利用不同的统计软件进行操作，并对结果进行细致入微的解读，这对于我这种需要将理论转化为实际操作的研究人员来说，简直是“救命稻草”。书中对假设检验的讨论也极其到位，不像有些书那样只是简单地介绍P值，而是深入挖掘了“犯第一类错误”和“犯第二类错误”的实际含义及其对实验结论可靠性的影响，让人读完后对统计推断有了更深刻、更审慎的认识。总的来说，这是一本理论扎实、操作性极强的工具书，绝对值得反复研读，时不时翻阅一下总能发现新的领悟。
评分**评价二：** 读完这本书，我感觉自己像是经过了一次系统的“思维体操”。它的叙述方式非常独特，不同于那种枯燥的教科书腔调，它更像是一位经验丰富的大师在耐心地为你“拆解”复杂的统计迷局。最让我印象深刻的是它对“随机化”和“重复”这两个核心原则的强调，作者用了好几页篇幅，通过一系列精心设计的对比实验，形象地说明了如果不遵循这些基本原则，后续所有的复杂分析都将是空中楼阁。这不仅仅是知识的传授，更是一种对科学态度的塑造。书中对特定实验设计（比如交叉设计）的讨论，不仅解释了它的适用范围，还清晰地指出了它可能带来的序列效应的潜在风险以及如何通过统计方法进行修正，这种对潜在缺陷的坦诚披露，极大地增强了这本书的可信度。我过去在处理纵向数据时总觉得束手无策，但这本书中关于重复测量方差分析的章节，通过清晰的图表和分步说明，让这个看似高深的统计技术变得触手可及。它不只是教你怎么做计算，更重要的是教会你“为什么”要这样做。
评分**评价三：** 说实话，最初拿到这本书时，我有些担心它会过于侧重于理论的抽象性，毕竟“设计”与“分析”两个词汇本身就带有一定的学术门槛。然而，这本书的结构设计巧妙地避开了这种陷阱。它的前半部分专注于构建严谨的实验框架，例如如何通过预实验来确定样本量，以及如何最大化实验的效率，这部分内容对于项目预算有限的研究者来说，简直是宝贵的经验之谈。而后半部分转向分析，作者并没有直接丢出复杂的公式，而是先用直观的例子来解释每个统计检验背后的逻辑意义，比如当使用方差分析（ANOVA）时，我们到底是在比较什么，以及F值代表了什么。尤其值得称赞的是，书中对非参数检验的介绍，它并没有将其视为“次等”的分析方法，而是详尽地阐述了在数据不满足正态性假设时，这些方法的必要性和适用场景，这种全面和务实的态度，让这本书的适用范围得到了极大的拓展。
评分**评价四：** 这本书对我最大的价值在于它提供了一种“批判性阅读实验报告”的视角。在学习过程中，我开始有意识地去审视那些公开发表的文献，试图找出它们设计上的潜在漏洞，这完全得益于书中关于“混淆变量”和“内外部效度”的详尽剖析。作者用诙谐的笔触揭示了许多研究者在追求新颖性时，是如何不经意间破坏了实验的严谨性的。例如，书中对“盲法”在不同领域（医药、心理学乃至市场调研）中的实施难度和重要性进行了对比分析，让我对“双盲”的真正含义有了更深层次的理解。此外，书中关于因果推断的讨论也极其深刻，它清晰地划清了“相关”与“因果”的界限，并介绍了一些准实验设计（Quasi-Experimental Designs）来尽量模拟随机对照试验（RCT）的效果，这对于社会科学领域的研究人员而言，是至关重要的技能提升。它教我的不仅是“如何设计”，更是“如何质疑”。
评分: O212.6/3123
评分清晰易懂不炫技，好评
评分: O212.6/3123
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