Design of Comparative Experiments pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:R. A. Bailey

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2008-4-17

价格:GBP 12.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521683579

丛书系列:Cambridge Series in Statistical and Probabilistic Mathematics

图书标签:

• 数学
• of
• Design
• 实验设计
• 比较实验
• 统计学
• 研究方法
• 数据分析
• 科学研究
• 实验规划
• A/B测试
• 因果推断
• 统计推断

实验设计：构建严谨的科学探究框架 图书名称：[此处留白，以避免提及原书名] 图书简介： 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的实验设计理论与方法论。我们认识到，在科学研究、工程实践、市场分析乃至社会调查中，高质量的实验是获取可靠知识、做出明智决策的基石。一个设计不周的实验，无论后续分析多么精妙，其产出的结论都可能因偏差、混杂或低效而失去价值。因此，本书的核心目标是指导读者掌握如何系统性地构建一个能够有效回答特定研究问题的实验框架。 全书结构围绕实验设计的一般流程展开，从研究问题的界定开始，逐步深入到具体的方案构建、实施控制，直至最终的数据分析与结论解释。我们不局限于单一学科的应用，而是力求提供具有普适性的设计哲学。 第一部分：基础理论与原则的奠定 本部分首先确立了实验设计的核心概念和哲学基础。我们探讨了科学推理与实验在其中的作用，区分了观察性研究与干预性实验的本质区别与各自的适用场景。 因果推断的严谨性： 实验设计的首要任务是建立可信的因果关系。我们将详细阐述“潜在结果框架”（Potential Outcomes Framework）和“可驳斥性原则”，阐明如何通过结构化的实验设计来最大程度地隔离和量化处理效应（Treatment Effect）。理解“混杂因子”（Confounders）和“中介因子”（Mediators）的性质，是设计有效实验的第一步。 核心设计原则： 我们深入剖析了实验设计的“三驾马车”：随机化（Randomization）、重复（Replication）和局部控制（Local Control）。随机化如何保证组间的均衡性，即使面对不可观测的偏差；重复如何提供必要的精度和统计功效；以及局部控制（如对照组、基线测量）如何增强实验的内部效度。 变异性的管理： 实验的挑战往往在于处理固有的变异性。本书将变异性分解为处理间的变异、实验单位间的随机变异以及实验误差。读者将学习如何通过预实验、试点研究（Pilot Studies）以及对实验环境的精细控制，来最小化不可控的误差源，从而使得处理效应的信号能更清晰地被观测到。 第二部分：经典与现代的实验方案构建 在奠定了理论基础后，本书进入实验方案的具体构建阶段，覆盖了从基础到复杂的各种设计类型。 完全随机设计（CRD）与随机化区组设计（RBD）： 我们详细解析了这两种最基本的、用于检验少数处理因素的方案。重点在于如何根据研究背景和预期的异质性，选择合适的区组划分策略，以提高检验效率。 因子设计（Factorial Designs）： 当研究者需要同时评估多个因素及其相互作用时，因子设计是不可或缺的工具。本书将从$2^k$全因子设计入手，逐步过渡到不完全因子设计（Fractional Factorial Designs）。我们将强调如何通过主效应与交互作用的辨识度（Alias Structure）来指导设计选择，确保关键信息的获取，同时控制实验的规模。 重复测量与交叉设计（Crossover Designs）： 针对那些需要在同一实验单位上重复施加不同处理的场景，如生物医学或心理学研究，交叉设计展现了其极高的统计效率。我们将详细讨论其前提条件（如无残留效应、处理间无顺序效应），以及如何设计合理的“序列”（Sequence）和“时期”（Period）结构来处理潜在的序列效应。 分层与协变量的使用： 在某些情况下，完全的随机化可能难以实现或效率低下。本书探讨了如何利用预先已知的、可能影响响应变量的协变量进行预先的分层（Stratification），以确保关键子群体的平衡，或如何通过协方差分析（ANCOVA）将协变量的变异性从误差中分离出来，从而提高检验功效。 第三部分：复杂情境下的高级设计策略 现代研究往往涉及多层次、多阶段或资源受限的环境，本书提供了应对这些挑战的先进工具。 多层级与嵌套设计（Hierarchical & Nested Designs）： 在教育、组织行为或生态学研究中，实验单位本身存在层级结构。本书将介绍如何识别这些层级，并使用混合效应模型（Mixed-Effects Models）的视角来理解和设计能够同时评估不同层级效应的实验。 资源受限与适应性设计： 并非所有实验都能进行完全的、预先确定的随机化。我们将介绍响应曲面法（Response Surface Methodology, RSM），这是一种优化和效率导向的设计方法，常用于工程领域，旨在用最少的实验次数找到最优的处理组合。此外，贝叶斯实验设计的理念也将被引入，说明如何在信息不断积累的过程中，动态调整实验路径，以实现更早、更经济的结论。 准实验设计与现场实验（Field Experiments）： 承认并非所有情况都能达到理想的实验室随机化标准，本书探讨了当随机化受到限制时，如何利用准实验技术（如断点回归、倾向得分匹配）来增强因果推断的可信度。对于大规模的现场干预，我们将重点讨论如何平衡现实可行性（如干预的传播、参与者的依从性）与内部效度。 第四部分：从设计到实施与评估 一个好的设计必须伴随着严谨的实施和恰当的评估。 样本量确定与功效分析： 这是设计阶段最关键的量化步骤之一。本书提供清晰的指南，说明如何根据预期的效应大小、显著性水平（$alpha$）和所需的统计功效（Power，$1-eta$）来精确计算所需的样本量。我们将探讨不同设计（如$t$检验、ANOVA、回归）对样本量计算的具体影响。 实施控制与偏差预防： 设计方案的价值取决于其实施的质量。本章关注“实验的伦理与操作”：如何制定详细的操作手册、培训实验执行人员，以及如何通过盲法（Blinding）和安慰剂（Placebo）控制来防止操作者偏差（Experimenter Bias）和参与者偏差。 分析的适配性： 实验设计与数据分析是共生的。本书强调，设计方案（如因子结构、区组划分）必须直接指导后续的统计模型选择。我们将演示如何根据实验设计，构建出最恰当的线性模型或广义线性模型，以准确地提取设计所意图捕获的信息，避免“用错误的模型分析正确的实验”。 总结： 本书的目标是培养读者成为一个“设计者”，而不仅仅是一个“分析师”。通过掌握本书所阐述的理论和方法，读者将能够自信地构建出满足特定研究目标、资源高效利用且能产出高可信度结论的实验框架，无论是在学术探索、产品迭代还是政策制定中，都能确保投入的努力转化为坚实的知识基础。

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