具体描述
本书主要包括三部分内容，即数据处理基础、实验设计方法与应用和计算机数据处理软件简介。分别介绍测量值与误差、偶然误差的分布、误差传递等误差理论中的内容，介绍统计检验、方差分析、回归分析和聚类分析等数据处理方法与应用，介绍提高分析化学准确度的方法及质量控制方法，介绍正交实验设计、多因素序贯实验设计、随机化区组和拉丁方设计方法与应用，最后对现时最流行的大型统计软件SPSS（Statistical Program for Social Sciences）进行简要介绍，书末附有习题及常用的统计数表。
本书着重介绍基本概念和基本理论，并在此基础上结合专业特点，介绍了各种统计方法在化学化工、医药、环境检测、矿物加工等多方面的应用，本书把质量控制和实验设计作为重点。
本教材适于工艺、工程类本科生和理工类研究生教学使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生和研究生使用。本教材对于科研人员进行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者自学使用。
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读后感
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用户评价
坦白说，我之前购买过好几本关于科研方法的书籍，它们大多要么过于侧重理论推导，让人读得云里雾里；要么就是过于关注某一特定软件的操作指南，缺乏宏观的思维框架。而这本《实验设计与数据处理》（*注：这里指的是读者评价的该书*）的独特之处在于，它成功地搭建了一个从“提出问题”到“得出有效结论”的完整闭环体系。它强调的是研究者需要具备的底层逻辑和批判性思维，而不是死记硬背某个公式或工具的使用方法。书中反复强调“没有完美的数据，只有合理的处理”，这句话对我触动很深。它教会我如何根据实际情况进行权衡和取舍，而不是盲目追求“最优解”。这种强调情境化决策的能力，才是真正区分科研新手和成熟研究者的关键所在。这本书让我开始思考，如何设计出能够回答自己核心科学问题的“最佳”实验，而不是仅仅完成一个流程。
评分这本书的价值，对于那些刚刚步入科研领域，或者感到自己实验方法存在瓶颈的研究生和青年学者来说，是不可估量的。我个人最大的收获在于它对于“迭代优化”思想的渗透。作者并不把实验设计视为一次性的任务，而是将其视为一个不断反馈、修正和改进的过程。书中关于如何根据初步结果调整后续实验参数的建议，非常有操作性。例如，在进行预实验和效应量估计的部分，作者提供了非常实用的建议，帮助我们避免在正式实验中因样本量不足而导致“无效”研究。它就像一本行动指南，清晰地指引着我们如何避开那些常见的“研究陷阱”。我发现，自从开始有意识地运用书中所倡导的方法论后，我处理数据的效率提高了，同时对研究结果的解释也变得更加审慎和深入，极大地提升了我的研究质量。
评分这本书简直是为我量身定做的！我一直对如何系统地规划实验感到头疼，尤其是在面对复杂的变量控制时，常常抓耳挠腮。读了这本书后，我发现它在实验设计这一块讲解得非常透彻，从最基础的对照组设置，到更进阶的拉丁方设计、因子设计，都有详实的案例和清晰的逻辑。作者不仅告诉我们“怎么做”，更深入地解释了“为什么这么做”，让我对实验的科学严谨性有了全新的认识。比如，书中对随机化和盲法的深入探讨，直接解决了我在实际操作中常遇到的偏倚问题。我尤其欣赏它将理论与实践紧密结合的方式，每一个设计原则后面都有实际的应用场景分析，读起来一点也不枯燥。现在，我在规划我的下一个研究项目时，已经能够自信地构建出一个结构合理、效率更高的实验方案了，这多亏了这本书提供的扎实基础。它不仅仅是一本指导手册，更像是一位经验丰富的导师在身边随时指点迷津，让人茅塞顿开。
评分作为一名数据分析的新手，我以前对统计软件的操作总是停留在“会点按钮”的层面，对于背后的数学原理和数据选择的依据一知半解，导致分析结果常常让人心虚。然而，这本书在数据处理这部分的讲解，简直是打开了我的新世界大门。它没有堆砌晦涩难懂的公式，而是非常巧妙地将复杂的统计概念（比如方差分析、回归模型的假设检验）融入到具体的案例分析中。最让我惊喜的是，书中对“数据清洗”这一至关重要但常被忽视的环节进行了详尽的阐述，包括异常值的识别与处理、缺失值填补的合理性判断等，这些都是我过去常常草草了事的地方。通过书中的步骤化指导，我学会了如何像一个真正的“数据侦探”一样去审视我的数据集，确保每一步处理都有理有据。现在，我对自己产出的分析报告的可靠性信心大增，这种能力上的飞跃是任何短期的软件教程都无法比拟的。
评分这本书的排版和语言风格简直是一股清流，让人在学习严肃的科研方法时也能感到愉悦。它的叙述节奏把握得非常好，不会像有些教科书那样，上来就是一大段理论让你望而却步。作者很擅长用生活化的语言来解释那些看似高深的统计学概念，比如用抽奖的例子来解释概率抽样，用修缮房屋的流程来比喻实验规划的先后顺序。这种平易近人的表达方式，极大地降低了初学者的学习门槛。同时，书中插图和图表的质量也值得称赞，它们清晰地勾勒出了复杂的流程图和模型结构，使得原本抽象的概念变得可视化。我已经把这本书放在案头，时不时会翻阅其中关于“结果解释”的章节，它总能提供一些新的视角去审视我的数据结论，避免了那种“只管算出来，不管怎么说”的低效模式。这本书无疑是提升科研思维的绝佳伴侣。
评分国内的教材为什么要精简到这么薄？而且看书过程中还发现了很多错误，概念、公式错误不一而足。为什么不能用点心呢？
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