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出版者:John Wiley & Sons

作者:Douglas C. Montgomery

出品人:

页数:680

译者:

出版时间:2009-1-20

价格:GBP 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780470398821

丛书系列:

图书标签:

• 实验设计
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• 实验优化

《实验设计与方法论：系统性探索的艺术》 本书并非《实验设计与分析》的续篇或姊妹篇，它独立成篇，致力于剖析科学研究中至关重要的“如何提问”以及“如何组织回答”的艺术。我们深入探讨的是，如何在纷繁复杂的世界中，构建出严谨、高效且具有洞察力的研究框架，以期获得可靠且有意义的结论。本书将带您超越具体技术的学习，直抵实验设计方法论的核心，理解其背后的逻辑与哲学，并在此基础上掌握构建科学探索之路的基石。 一、 问题的本质与科学的起源：为何设计？ 科学追问的起点： 本章将从哲学和认知科学的角度出发，探讨人类认识世界的本质驱动力——好奇心与解决问题的需求。我们将追溯科学方法的起源，理解从经验主义到系统性观察与验证的演进过程，从而阐明“为何我们需要实验设计”。 从模糊到清晰：问题的提炼与陈述： 许多研究的失败并非源于数据分析的错误，而是始于一个未被充分定义或错误界定的研究问题。本章将详细指导读者如何将模糊的猜想转化为清晰、可操作、可验证的研究问题。我们将学习如何识别研究的边界，区分“是什么”与“为什么”，以及如何定义关键的研究变量（自变量、因变量、协变量）。 理论的基石与假设的构建： 科学研究不是漫无目的的尝试，而是基于现有知识和理论的推演。本章将深入探讨理论在实验设计中的作用，以及如何基于理论构建具有预测性的研究假设（零假设与备择假设）。我们将学习如何评估假设的合理性、可证伪性以及研究的可行性。 二、 探索的蓝图：实验设计的原则与策略 随机化：公平竞赛的起点： 随机化是保证实验公平性的核心原则。本章将详细阐述随机化的不同形式（简单随机、分层随机、区组随机等），以及它们在减少选择偏倚、实现组间可比性方面的关键作用。我们将通过实际案例，展示随机化如何为后续统计推断奠定坚实基础。 控制：隔离干扰，聚焦真因： 科学的进步在于能够有效控制非研究因素的干扰。本章将深入探讨各种控制策略，包括设置对照组（安慰剂对照、积极对照、历史对照）、匹配技术、阻断（Blocking）以及协变量的纳入。我们将分析不同控制策略的适用场景及其在提升研究效度和内部效度上的贡献。 重复与复制：证据的巩固与稳健性： 单次的观察或实验结果可能受到偶然因素的影响。本章将强调重复（Replication）在科学研究中的重要性，解释如何设计研究以允许重复，以及重复结果如何增强研究结论的可靠性。我们将区分“重复”（Replication）和“重现”（Reproducibility），并探讨在不同学科领域中复制研究面临的挑战与机遇。 效率与伦理：设计的权衡与考量： 严谨的设计固然重要，但我们也需要在资源（时间、成本、样本量）和伦理规范之间取得平衡。本章将探讨如何通过最优化的设计来提高研究效率，例如因子设计、响应曲面法等。同时，我们将审视研究设计中可能出现的伦理困境，并强调保护受试者权益的重要性。 三、 构建严谨的实验框架：经典与现代设计 完全随机设计（CRD）： 作为最基础的设计，我们将深入剖析CRD的原理、适用条件、优缺点以及其在简单比较场景下的应用。 随机区组设计（RBD）： 当存在一个已知可能影响结果的因素时，RBD如何通过区组化实现更有效的控制，我们将对此进行详尽讲解。 拉丁方设计（LSD）与交叉设计（GD）： 本章将介绍这些用于控制两个或多个干扰因素的设计，并分析其在特定研究场景下的优势，例如农业试验或临床研究。 析因设计（Factorial Designs）： 探索多个因素及其交互作用是现代科学研究的常见需求。我们将深入解析二水平、三水平析因设计，以及全析因与部分析因设计的选择，强调交互作用识别的重要性。 重复测量设计（Repeated Measures Designs）： 在研究对象随时间或不同处理条件下的变化时，如何设计有效的重复测量实验，并处理相关性问题，本章将提供详细的指导。 特定领域的设计： 此外，本章还将简要介绍一些在特定学科领域（如农业、医学、工业、教育等）广泛应用的特殊设计，如响应曲面法、配对t检验设计、全因子设计等，帮助读者理解设计方法的普适性与特殊性。 四、 设计的实践：从构思到执行 样本量估算：统计效力的基石： 合适的样本量是确保研究能够检测到真实效应的关键。本章将讲解样本量估算的基本原理，介绍不同统计方法（如t检验、ANOVA、回归分析）的样本量计算公式和影响因素，并强调预实验或文献参考的重要性。 数据收集的质量控制： 即使是最完美的设计，也可能因为粗心或疏忽而在数据收集阶段功亏一篑。本章将强调建立标准操作规程（SOP）、人员培训、数据录入校验以及监测的重要性，以保证数据的准确性和完整性。 潜在的偏倚与混淆：识别与规避： 在实验过程中，各种偏倚（如选择偏倚、信息偏倚、损耗偏倚等）可能悄然发生。本章将帮助读者识别这些潜在的偏倚源，并教授如何在设计和执行阶段采取措施来规避它们。 非参数方法的选择： 在数据不符合参数统计假设时，非参数方法是重要的替代方案。本章将介绍一些常用的非参数检验及其在实验设计中的应用场景。 五、 展望：面向未来的研究设计 大数据时代的挑战与机遇： 随着数据量的爆炸式增长，传统的实验设计方法如何与大数据分析技术相结合？本章将探讨交叉学科的研究方法，以及如何利用更先进的工具来优化实验设计和理解复杂系统。 贝叶斯方法在设计中的应用： 介绍贝叶斯统计学如何为实验设计提供更灵活和信息化的解决方案，尤其是在样本量不足或需要结合先验知识的情况下。 终身学习与批判性思维： 科学研究是一个不断发展的过程。本章将鼓励读者保持开放的心态，持续学习新的设计方法，并培养批判性思维，能够审视和评估不同研究设计的优劣。 本书的宗旨是赋能读者，使其能够独立、自信地设计出能够有效回答科学问题的研究。我们相信，掌握了科学的实验设计方法，就等于掌握了通往知识前沿的钥匙，能够以更系统、更严谨、更有力的方式探索未知。

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...  

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☆☆☆☆☆

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作为一名习惯于通过实践来学习的读者，我对“Design and Analysis of Experiments”这本书最大的期待在于它的实践指导性和案例丰富度。我希望这本书能够不仅仅是理论的阐述，更像是一本“操作手册”，能够手把手地指导我完成从实验构思到结果解读的全过程。书中是否会提供一些详细的步骤指南，例如，如何界定研究问题？如何列出所有相关的变量？如何选择合适的实验单元？如何设计具体的实验流程？在数据收集完成后，如何选择合适的统计软件？如何操作软件进行数据清洗、分析和可视化？我期待书中能够包含大量来自不同学科领域的真实案例，并对这些案例进行深入的剖析，展示在实际问题背景下，如何运用科学的实验设计和统计分析方法来找到解决方案。例如，在医药研发中，如何设计临床试验？在农业生产中，如何优化作物种植方案？在制造业中，如何改进产品质量？我希望这些案例能够启发我，并为我在自己的研究领域提供具体的参考和借鉴。

评分☆☆☆☆☆

在我接触到的众多学术书籍中，很多往往流于理论的晦涩难懂，或者案例的陈旧过时，让读者望而却步。而“Design and Analysis of Experiments”这本书，在我初步浏览其目录和一些章节的开头部分时，给我的感觉是截然不同的。它似乎在努力打破理论与实践之间的壁垒，通过引入生动形象的例子，将抽象的概念具象化。我尤其关注它对不同实验设计方法的介绍，比如全因子设计、部分因子设计、响应面设计等，以及它们各自的应用场景和优缺点。在我以往的工作中，经常会遇到需要同时考虑多个因素对结果影响的情况，但往往因为实验设计的不当，导致结果难以解读，甚至需要进行大量的重复实验，耗费了宝贵的时间和资源。我希望这本书能够为我提供一套系统的框架，让我能够根据具体的研究目标和约束条件，选择最合适的实验设计方法。此外，书中对数据分析的部分也引起了我的极大兴趣，特别是关于方差分析、回归分析等统计技术。我期待它能够教会我如何运用这些工具，对实验数据进行深入的挖掘，识别出关键的影响因素，并量化它们的影响程度。如果这本书能够提供一些关于统计软件使用的指导，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚步入科研殿堂的博士生，对于实验设计和数据分析的理论基础还比较薄弱，经常在文献阅读和实际操作中感到困惑。“Design and Analysis of Experiments”这本书，从它的标题本身就精准地击中了我的痛点。我希望这本书能够成为我学习道路上的引路人，为我构建起坚实的理论基石。我期待它能从最基础的实验设计原则讲起，比如随机化、重复、区组化等，并解释这些原则背后的逻辑和重要性。然后，逐步深入到各种复杂的实验设计方法，并配以清晰的图示和详细的步骤讲解。更重要的是，我希望它能在我遇到实际问题时，提供解决方案。例如，当我的实验条件有限，或者需要考虑的因素非常多时，我应该如何选择最经济高效的实验设计？在数据收集过程中，如果出现了异常值或者缺失值，我应该如何处理？在得出初步结论后，我如何进行假设检验，并评估我的结论的统计显著性？这本书是否能提供一些常用的模型和算法，并指导我如何选择和应用它们？我期待它能够以一种循序渐进的方式，让我逐步掌握实验设计和数据分析的核心技能，从而能够独立地开展高质量的研究。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望在我的研究领域做出贡献的学者，我深知严谨的统计分析是支撑我结论的基石。“Design and Analysis of Experiments”这本书，无疑为我提供了一次深入学习和提升的机会。我希望它能够系统地梳理实验设计与数据分析之间的内在联系，强调在设计阶段就应该充分考虑后续分析的需求。书中是否会详细介绍各种常见的统计模型，例如线性模型、广义线性模型、多层模型等，并解释它们各自的适用条件和优缺点？我期待它能够提供关于如何选择、拟合和解释这些模型的详细指导，以及如何评估模型的拟合优度。更重要的是，我希望书中能够包含关于如何进行假设检验、功效分析、以及如何解读统计显著性结果的深入探讨，帮助我避免常见的统计陷阱。同时，我也希望它能够强调结果的可重复性（Reproducibility）和可复现性（Replicability）的重要性，并提供一些相关的实践建议，以确保我的研究能够经受住时间的考验，并为科学知识的积累做出有意义的贡献。

评分☆☆☆☆☆

在我过去的一些项目经历中，我们常常会面临时间紧迫、资源有限的挑战，这使得我们必须以最高效的方式来收集和分析数据。“Design and Analysis of Experiments”这本书，恰恰能够提供解决这类问题的关键。我希望它能够聚焦于如何设计出“经济有效”的实验，即在有限的资源下，最大化地获取有价值的信息。书中是否会提供一些关于“最优设计”（Optimal Design）的介绍？它如何帮助我们选择那些最能提供信息的实验点？对于需要多阶段进行的实验，书中是否有关于如何根据初步结果来调整后续实验设计的策略？我特别关注书中在“试验统计”（Design of Experiments, DOE）方面的论述，以及它如何与“机器学习”或“数据挖掘”等领域相结合。在当今大数据时代，如何利用已有的数据，并结合新的实验设计，来加速模型迭代和优化，这是我非常感兴趣的方向。我期待书中能够提供一些关于如何平衡实验的规模和结果的精准度，以及如何处理高维数据和复杂的交互作用的实用建议。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对统计学充满好奇的爱好者，虽然我的专业领域并非统计学，但我一直相信，掌握基本的统计学原理和方法，能够极大地提升我对周围世界的理解能力。“Design and Analysis of Experiments”这本书，听起来似乎非常专业，但我相信它一定能够以一种相对易于理解的方式，向我揭示科学研究背后的逻辑。我希望它能够从最基本的问题出发，例如，为什么我们需要进行实验？什么是变量？什么是控制组？什么是处理组？然后，逐步引导我理解如何设计一个能够回答我们问题的实验。我期待书中能够用通俗易懂的语言，解释一些核心概念，比如 p 值、置信区间、置信水平等，并说明它们在实验分析中的意义。我也希望它能通过一些生动的比喻和有趣的例子，来阐释复杂的统计原理，让我能够轻松地掌握这些知识。即使我不能完全掌握所有的数学推导，我也希望能够理解实验设计的基本原则，并能够运用这些知识来批判性地评估我所看到的各种研究结论，从而更好地辨别信息的真伪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，虽然只是一个简单的标题“Design and Analysis of Experiments”，但字体、排版以及整体的色彩搭配都传递出一种严谨、专业又不失现代感的视觉体验。翻开书页，纸张的质感也相当不错，触感温润，印刷清晰，阅读起来是一种享受。我一直对如何科学地设计实验、收集数据并从中提炼出有价值的结论抱有浓厚的兴趣，尤其是在我的研究领域，精准的实验设计是取得突破性进展的关键。尽管我尚未深入阅读这本书的内容，但仅凭其外在的呈现，我已经对它充满了期待。它是否能以一种直观易懂的方式，带领我穿越复杂的统计学理论，直达实验设计的精髓？它的案例分析是否足够贴近实际应用，能够帮助我解决在实际工作中遇到的难题？这些都是我迫切想要知道的。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一套行之有效的操作指南，让我在面对复杂的研究问题时，能够胸有成竹，设计出最优的实验方案，并对所得数据进行恰当的分析，从而得出可靠的结论。它的篇幅也似乎相当可观，这让我相信其中涵盖的内容定会非常丰富和深入，能够满足我对这一领域深入探索的需求。

评分☆☆☆☆☆

在工业界，特别是在产品研发和工艺优化领域，“Design and Analysis of Experiments”的重要性不言而喻。我一直致力于寻找能够帮助我提升工作效率和产品质量的理论工具和实践方法。这本书的出现，让我看到了希望。我希望它能够提供大量与工业生产、质量控制、新产品开发等相关的实际案例，并详细解析这些案例是如何运用实验设计和数据分析来解决实际问题的。例如，如何在缩短产品开发周期的情况下，仍然能够保证产品的性能达到最优？如何通过实验来识别影响产品稳定性的关键因素，并找到控制它们的方法？如何有效地利用历史数据，结合新的实验设计，来改进现有的生产工艺？我特别关注书中关于“稳健设计”（Robust Design）的介绍，因为在复杂的工业环境中，产品的稳定性和可靠性至关重要。我希望这本书能够教会我如何设计出能够在各种不确定因素下依然表现良好的产品和工艺。同时，我也期待它能够提供一些关于如何有效沟通实验结果的建议，以便能够将科学的结论转化为实际的生产决策，从而为企业带来切实的效益。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期的学术研究者，我深知“Garbage in, garbage out”的道理。实验设计的好坏直接决定了研究的价值和结论的可信度。“Design and Analysis of Experiments”这本书，从其名称就预示着它将聚焦于这一核心问题。我希望它能够深入探讨各种经典和前沿的实验设计技术，不仅仅是列举方法，更重要的是阐述每种方法背后的统计学原理和假设。例如，为什么需要进行随机化？随机化对减少偏差有多大作用？在什么情况下，需要采用区组设计？区组化如何帮助我们控制实验中的非期望变异？对于复杂的因子设计，如何平衡实验的效率和信息的完整性？书中是否会涉及一些非参数的实验设计方法，以应对数据分布不满足正态性等假设的情况？我期待它能够提供详尽的数学推导和严谨的逻辑论证，让我能够深刻理解每种方法的内在机制。此外，对于实验数据的分析，我希望书中能够详细介绍各种统计检验方法，并重点阐述如何根据实验设计的特点选择合适的分析工具，以及如何正确解读分析结果，避免过度推断或误读。

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我一直认为，实验设计的核心在于“提问”和“回答”的逻辑。而“Design and Analysis of Experiments”这本书，从它的书名就透露出它将围绕这一核心展开。我希望它能够帮助我更清晰地认识到，一个好的实验设计，是如何将模糊的疑问转化为可检验的假设，并最终通过数据来提供有力的证据。书中是否会深入探讨“因果推断”（Causal Inference）在实验设计中的作用？如何通过实验设计来最大程度地隔离混杂因素，从而建立起可靠的因果关系？例如，当我们想要评估一项新疗法的效果时，随机对照试验是如何帮助我们排除安慰剂效应和个体差异的影响的？对于那些无法进行严格随机对照试验的研究场景，例如在社会科学或经济学领域，本书是否会介绍一些准实验（Quasi-experiments）的设计方法？我期待它能够帮助我理解，在不同的研究情境下，我们应该如何巧妙地运用实验设计来逼近因果关系，并对其解释的局限性有清晰的认识。

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化工领域实验设计经典用书。

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這本教科書的作者肯定是個慈愛的人 = =

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這本教科書的作者肯定是個慈愛的人 = =

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