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出版者:中国计量出版社

作者:樊恩健

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2006-5

价格:36.00元

装帧:平装

isbn号码:9787502623609

丛书系列:

图书标签:

• 统计技术
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• 统计
• 技术
• 应用
• 指南
• 质量控制
• 数据分析
• 流程优化
• 合规性
• 管理

《科学研究中的数据驱动方法》 在当今科学研究日益复杂和数据驱动的时代，掌握有效的数据分析和解释技术至关重要。本书旨在为研究人员提供一套系统性的、实用的数据驱动方法论，帮助他们在各自的研究领域取得更深入的洞察和更可靠的结论。 第一部分：研究设计与数据采集的严谨性 研究问题的界定与可衡量化： 如何将模糊的科学猜想转化为清晰、可操作的研究问题，并设计出能够有效衡量和检验这些问题的研究框架。我们将探讨变量的选取、操作性定义以及避免潜在偏见的策略。 数据采集的策略与质量控制： 从实验室实验到大规模调查，本书将详细介绍不同类型数据的采集方法，包括样本的代表性、抽样技术、数据录入的规范以及数据质量的初步检查。我们将强调数据完整性、准确性和一致性的重要性，并提供实用工具和技巧来确保数据质量。 实验设计的基本原则： 学习如何设计能够最大化研究效度和内部效度的实验。我们将深入探讨随机化、对照组、重复测量、盲法等关键概念，并分析不同实验设计（如完全随机设计、随机区组设计、析因设计）的优缺点及其适用场景。 非实验性研究设计： 对于无法进行严格控制的现象，本书将介绍如何运用队列研究、病例对照研究、横断面研究等非实验性设计来探索变量间的关系，并讨论如何识别和处理混杂因素。 第二部分：统计学基础与数据探索性分析 描述性统计与可视化： 掌握常用描述性统计量（如均值、中位数、标准差、百分位数）的计算和解释，理解它们如何概括数据的中心趋势和离散程度。本书将重点介绍各类统计图表（如直方图、箱线图、散点图、条形图）的绘制与解读，帮助研究人员直观地理解数据分布特征和潜在模式。 概率论基础与抽样分布： 建立对概率基本概念的理解，包括概率密度函数、累积分布函数等，并学习抽样分布的概念，理解样本统计量如何反映总体参数，以及中心极限定理的重要性。 假设检验的基本框架： 掌握零假设和备择假设的设定，理解p值、显著性水平（alpha）、第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error）的含义。我们将介绍多种常用的假设检验方法，例如t检验、卡方检验、F检验等，并详细阐述其适用条件和结果解读。 第三部分：推断性统计与模型构建 参数估计与置信区间： 学习如何根据样本数据估计总体参数，并构建置信区间来量化估计的不确定性。我们将探讨点估计和区间估计的区别，以及如何选择合适的置信水平。 方差分析（ANOVA）： 深入理解ANOVA的原理，学习如何比较三个或更多组的均值差异，并掌握单因素方差分析、双因素方差分析及其多重比较方法的应用。 回归分析： 掌握简单线性回归和多元线性回归模型，学习如何建立预测模型，评估自变量对因变量的影响程度，并进行模型诊断和优化。我们将介绍回归系数的解释、拟合优度指标（如R方）以及残差分析的重要性。 非参数统计方法： 在数据不满足参数检验的假设条件时，学习使用非参数方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等，以获得可靠的统计推断。 分类数据分析： 学习如何分析比例数据和计数数据，包括卡方拟合优度检验、卡方独立性检验，以及逻辑回归在二分类和多分类问题中的应用。 第四部分：高级统计技术与应用 时间序列分析： 学习识别和分析时间相关数据的模式，包括趋势、季节性、周期性等，并掌握ARIMA模型等时间序列预测方法。 生存分析： 适用于研究事件发生时间的统计方法，如Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型，在医学、工程等领域有广泛应用。 多变量统计方法概览： 简要介绍主成分分析（PCA）、因子分析、聚类分析等技术，帮助研究人员理解如何处理和降维高维数据集，发现数据中的潜在结构。 贝叶斯统计方法入门： 介绍贝叶斯推断的基本思想，如何结合先验知识和数据进行推断，以及贝叶斯方法的优势和应用场景。 第五部分：统计软件的应用与实践 常用统计软件介绍： 简要介绍R、Python（及其统计库）、SPSS、SAS等主流统计软件的功能和使用特点。 数据处理与可视化实践： 通过实例演示如何在统计软件中导入、清洗、转换数据，并绘制高质量的统计图表。 统计分析流程演练： 结合案例，演示从研究设计到结果解释的完整统计分析流程，强调代码的可复现性和结果的透明度。 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的案例分析，帮助读者建立扎实的统计学功底，熟练掌握数据分析工具，从而在科学研究中做出更明智的决策，提升研究的严谨性和影响力。本书适合所有希望提升数据分析能力的研究生、博士后、科研人员以及对量化研究方法感兴趣的专业人士。

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这本书简直是打开了我对信息处理和数据洞察力的新大门！我一直以为统计分析是高深莫测的学问，只有专业人士才能驾驭，但这本书的叙述方式完全颠覆了我的固有印象。它没有冗长枯燥的数学公式堆砌，而是用非常贴近实际的案例，手把手地教你如何将那些看似杂乱无章的数据点，转化为清晰、有力的决策依据。特别是关于“质量控制图表”的应用部分，我简直是茅塞顿开，它让我明白，原来日常运营中那些细微的波动并非随机噪音，而是隐藏着重要信息。作者的语言风格非常亲切，像一位经验丰富的导师在耳边细语，时不时还会穿插一些他亲身经历的“翻车教训”，这让我在学习过程中充满了代入感和安全感。这本书的结构设计也非常巧妙，从基础的数据采集规范到复杂的数据清洗流程，再到最后的高级可视化呈现，每一步都衔接得天衣无缝，让我能够系统性地构建自己的统计思维框架。对于任何想要在工作中提升数据敏感度和决策质量的非技术背景人士来说，这本书都是一份不可多得的宝藏。

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坦白讲，最初我有些担心这类“指南”会过于学术化，但这本书的作者显然深谙如何与读者进行有效沟通。他的笔调带着一种老派的匠人精神，注重细节的打磨，但又非常懂得如何将复杂的概念“翻译”成普通人能理解的语言。书中有一段关于“统计显著性与实际意义”的区分论述，简直是点睛之笔。它让我明白了，即使数据显示有“显著差异”，如果实际效果微乎其微，对于业务决策而言可能毫无价值。这种对“实用主义”的坚持，让这本书的价值超越了单纯的技术手册范畴。它引导我从一个仅仅关注“数字是否正确”的层面，上升到“这些数字对业务意味着什么”的高度。此外，书中对不同统计方法适用场景的对比分析非常到位，帮助我清晰地界定了何时该用方差分析，何时应该聚焦于趋势分解，极大地提高了我的工具选择效率。

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我最欣赏这本书的一点是它没有止步于“如何计算”，而是着力于“如何应用和解释”。在数据可视化这一块，作者给出的建议非常具有实操性，比如如何选择恰当的图表类型来避免误导性陈述，以及如何通过色彩和布局来强化关键发现。很多其他书籍只告诉你用柱状图或折线图，但这本书会深入探讨为什么在展示时间序列数据时，折线图比柱状图更能揭示背后的周期性规律。阅读过程中，我能明显感觉到作者在努力培养读者一种“批判性看待数据报告”的能力，而不是盲目地相信屏幕上呈现的任何图表。这对于身处信息爆炸时代的我们来说，是极其宝贵的技能。总而言之，这本书不是一本让你学会按键的书，它是一本帮你塑造科学分析心智的模型书，其价值是长久且深远的。

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读完这本书，我最大的感受就是“醍醐灌顶”——那些困扰我许久的流程优化难题，似乎都有了清晰的路径图。我过去处理客户反馈数据时，总感觉像是在大海捞针，抓不住重点，而这本书中关于“假设检验”和“A/B测试”的章节，提供了一种科学、严谨的框架来验证我的直觉。最让我印象深刻的是关于样本选择偏差的讨论，作者用生动的故事解释了“幸存者偏差”如何扭曲我们的判断，这对我未来设计市场调研问卷起到了决定性的指导作用。它的行文风格非常犀利且富有洞察力，绝非市面上那种浮于表面的“速成手册”。它更像是一本深入骨髓的内功心法，强调的是对数据本质的理解，而不是简单地套用软件功能。阅读过程中，我常常需要停下来，对照我手头正在进行的项目进行反思和重构。这本书不仅是工具书，更是一本思维升级指南，它教会我如何像一个真正的“侦探”一样，从日常的数据流中提取关键线索。

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这本书的叙述逻辑严谨得令人赞叹，但同时又保持了一种令人愉悦的流畅感，阅读体验非常棒。我尤其欣赏作者在讲解“回归分析”时所采取的渐进式教学法。他并没有一开始就抛出复杂的多元回归模型，而是从最简单的线性关系开始，一步步引入因子和交互作用，让你在不知不觉中就掌握了复杂模型的构建逻辑。这对于我这种自学能力较强的读者来说，简直是福音——既能保证知识的深度，又不至于在入门阶段就被劝退。书中大量的图表和示例数据都经过精心挑选，完全贴合现代企业运营的实际场景，比如库存周转率的预测、用户流失率的归因分析等。我特别喜欢其中关于“异常值处理”的章节，作者强调的不是简单粗暴地剔除，而是深入探究异常值背后的业务含义，这体现了一种深刻的、面向业务的统计应用哲学。读完后，我感觉自己对如何构建一个可持续的、可解释的数据驱动流程有了全新的认识。

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市民中心的杭图，在一个风很冷的日子里去的，和那里管事的一群人，百般曲折和争取，终于纳入怀中

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