分析测试统计方法和质量控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曹宏燕 著

图书标签:

• 分析测试
• 统计方法
• 质量控制
• 数据分析
• 实验设计
• 质量管理
• 可靠性
• 测量不确定度
• 统计学
• 过程控制

店铺： 昆山新华书店图书专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

商品编码：26045295701

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-01-01

内容介绍
基本信息

书名：	分析测试统计方法和质量控制
作者：	曹宏燕	开本：
YJ：	98	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2017-01
书号：	9787122277077	印刷时间：
出版社：	化学工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录
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《科学研究的数据支撑：实验设计、统计推断与质量保证》 在当今高度依赖数据驱动决策的时代，严谨的科学研究离不开精确的实验设计、可靠的统计分析以及严格的质量控制。本书旨在为科研工作者、工程师、质量管理人员以及所有对数据科学感兴趣的读者提供一个全面而深入的指南，帮助他们掌握从实验规划到结果解释的 entire research lifecycle。我们将聚焦于如何科学地组织实验、有效地处理和分析数据，以及如何确保研究结果的准确性和可信度，从而为科学发现和技术创新奠定坚实的基础。 第一部分：奠定研究基石——实验设计与数据收集 任何成功的科学研究都始于周密而精巧的实验设计。本部分将带领读者深入理解实验设计的核心原理，探讨如何根据研究目标选择最合适的实验策略。我们将从最基础的随机化、对照和重复等原则讲起，阐述这些看似简单的概念如何成为避免偏差、提高统计功效的关键。 实验目的与变量识别： 在着手设计实验之前，清晰地定义研究目标至关重要。我们将引导读者学习如何将模糊的研究问题转化为可操作的实验目标，并准确识别研究中的因变量（需要测量的结果）和自变量（可能影响因变量的因素）。同时，我们也会讨论如何识别和控制潜在的混淆变量，以确保观察到的效应真正源于我们的干预。 基本实验设计类型： 本部分将详尽介绍几种经典的实验设计范式，包括： 完全随机设计 (CRD)： 适用于处理数较少且同质性强的实验单元。我们将分析其优点、局限性以及适用场景。 随机区组设计 (RBD)： 当实验单元存在某种分组效应（如不同批次、不同操作者）时，RBD能够有效地控制区组间差异，提高实验效率。我们将讲解如何构建区组，并分析其如何提升统计功效。 析因设计 (Factorial Design)： 当研究中包含两个或多个自变量时，析因设计允许我们同时考察各因素的主效应以及它们之间的交互作用。我们将深入探讨二维、三维及更高维度的析因设计，以及如何解释复杂的交互效应。 重复测量设计 (Repeated Measures Design)： 适用于对同一研究对象在不同时间点或不同条件下进行多次测量的情况，可以有效减少个体差异带来的噪音。我们将讨论其设计要点和数据分析的特殊性。 拉丁方设计 (Latin Square Design) 与格里高利方设计 (Graeco-Latin Square Design)： 这些设计适用于同时控制两个或多个区组因素，能够在有限的实验资源下研究多个因素的影响。 样本量估算： 合理的样本量是保证研究结果具有统计学意义的前提。我们将介绍多种样本量估算方法，包括基于功效分析 (power analysis) 的方法，并讨论在实际操作中可能遇到的挑战，如成本、时间和可行性等。读者将学会如何根据预期的效应大小、显著性水平 (alpha) 和统计功效 (beta) 来计算所需的样本量。 数据收集方法与工具： 除了实验设计，高效可靠的数据收集方式同样重要。我们将讨论各种数据收集技术，包括问卷调查、观察法、访谈法、传感器测量等，并介绍不同数据采集工具的优缺点。重点将放在如何设计有效的量表、问卷，以及如何进行现场数据采集以减少误差。 数据编码与初步整理： 收集到的原始数据往往需要经过编码和初步整理才能进行统计分析。本部分将指导读者如何进行数据编码，处理缺失值，以及进行初步的数据清洗，确保数据的准确性和一致性。 第二部分：解析数据奥秘——统计推断与建模 数据收集完毕后，接下来的关键步骤是将原始数据转化为有意义的科学洞见。本部分将带领读者深入探索统计推断的强大力量，从描述性统计到推断性统计，再到构建统计模型，全面掌握数据分析的技能。 描述性统计： 在深入分析之前，对数据进行描述性概括是必不可少的。我们将讲解如何使用均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等指标来概括数据的中心趋势、离散程度和分布形态。同时，各种图形化工具，如直方图、箱线图、散点图、饼图等，将是展示数据特征的有力武器，我们将详细阐述它们的应用场景和解读技巧。 参数估计与置信区间： 推断性统计的核心在于利用样本数据来推断总体的特征。我们将介绍点估计和区间估计的概念，重点讲解置信区间的构建原理和解释方法，帮助读者理解统计推断的“不确定性”，以及如何根据置信区间来评估总体参数的可能范围。 假设检验： 假设检验是科学研究中判断研究假设是否成立的重要工具。我们将系统介绍假设检验的基本流程，包括建立原假设 (null hypothesis) 和备择假设 (alternative hypothesis)，选择合适的检验统计量，计算 P 值，以及如何根据 P 值做出统计决策。重点将放在各种常见假设检验的应用： t 检验： 用于比较两组样本的均值是否存在显著差异，包括单样本 t 检验、配对 t 检验和独立样本 t 检验。 方差分析 (ANOVA)： 用于比较三组或更多组样本的均值是否存在显著差异，我们将深入讲解单因素 ANOVA、双因素 ANOVA 以及多因素 ANOVA 的原理和应用，以及如何解读 F 统计量和 P 值。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性，如独立性检验和拟合度检验。 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设时（如正态性），非参数检验提供了替代方案。我们将介绍 Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验、Kruskal-Wallis 检验等常用的非参数方法。 回归分析： 回归分析是研究变量之间数量关系的强大工具。我们将从简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归，以及非线性回归。重点将放在： 线性回归模型： 解释模型参数的意义，如何评估模型的拟合优度（如 R²），以及如何进行模型诊断（残差分析、多重共线性检测等）。 变量选择： 探讨前进法、后退法、逐步回归等变量选择策略。 广义线性模型 (GLM)： 适用于因变量非正态分布的情况，如逻辑回归用于二分类因变量，泊松回归用于计数型因变量。 时间序列分析： 针对具有时间顺序的数据，我们将介绍时间序列分析的基本概念，包括趋势、季节性、周期性等，以及 ARIMA 模型等经典的时间序列建模方法，用于预测未来的数值。 聚类分析与主成分分析 (PCA)： 作为探索性数据分析的工具，聚类分析可以根据相似性将数据分组，而 PCA 则用于降低数据维度，提取主要信息。我们将介绍它们的基本原理和应用场景。 第三部分：保证研究质量——质量控制与数据管理 科学研究的严谨性不仅体现在数据分析的准确性，更在于整个研究过程的质量控制。本部分将聚焦于如何建立和维护一套有效的质量控制体系，确保研究数据的可靠性和研究结果的持续性。 质量控制的基本原则： 我们将阐述质量控制在科学研究中的重要性，强调“预防为主，持续改进”的理念。读者将了解如何识别潜在的质量风险，并制定相应的防范措施。 标准化操作规程 (SOP) 的制定与实施： SOP 是确保研究过程可重复和标准化的基石。我们将指导读者如何根据研究的具体内容，制定详细的 SOP，涵盖实验操作、数据记录、设备维护、人员培训等各个环节，并强调 SOP 的培训和执行情况的监督。 数据质量管理： 数据录入与校验： 探讨如何设计安全有效的数据录入系统，并实施多重校验机制，如双人录入、逻辑校验、范围校验等，以防止录入错误。 数据溯源与完整性： 强调保留原始数据，并建立清晰的数据溯源链，确保数据的可追溯性。同时，我们将讨论如何评估和处理数据的不完整性。 数据安全与隐私保护： 随着数据量的增大，数据安全和隐私保护变得尤为重要。我们将介绍数据存储、访问控制、备份策略以及相关法规要求。 仪器校准与维护： 准确的测量离不开性能稳定的仪器。本部分将讲解仪器校准的重要性，介绍校准方法和周期，以及日常的维护保养工作，以确保测量数据的准确性和可靠性。 实验室环境控制： 对于某些实验，如生物实验或精密仪器测量，对实验室环境（温度、湿度、洁净度等）的控制至关重要。我们将讨论如何建立和监测这些环境参数。 统计软件的应用与验证： 现代数据分析离不开统计软件，如 R, Python, SPSS, SAS 等。本部分将介绍如何选择合适的统计软件，并强调对软件输出结果的理解和验证，以及如何避免因软件误用导致的结果偏差。 数据可视化在质量控制中的应用： 通过图表直观地展示数据趋势和异常点，是发现质量问题的有效手段。我们将讨论如何利用可视化工具进行过程监控和趋势分析。 内部审核与外部评估： 建立定期的内部审核机制，以及接受外部的同行评审或认证，是持续提升研究质量的必要环节。我们将介绍审核的重点和方法。 结语： 《科学研究的数据支撑：实验设计、统计推断与质量保证》不仅是一本教科书，更是一位同行者。我们希望通过本书的系统讲解，帮助读者建立起严谨的科学思维，掌握扎实的数据分析技能，并构建起可靠的质量控制体系。无论您是初入科研殿堂的学子，还是经验丰富的行业专家，都能从中汲取养分，在数据驱动的道路上走得更稳、更远，最终为推动科学进步和技术创新贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读统计学硕士的学生，这本书的内容对于我的论文研究非常有启发。书中在介绍高级统计模型时，例如广义线性模型（GLM）和非参数统计方法，提供了非常清晰的理论框架和应用场景。尤其是在我研究的生物统计学领域，很多数据并非严格符合正态分布，传统的参数方法往往难以适用。这本书中对逻辑回归、泊松回归等广义线性模型的详细讲解，以及对秩和检验、Kruskal-Wallis检验等非参数方法的介绍，为我提供了强大的工具箱。书中对每个模型的假设条件、参数估计方法以及模型诊断的论述都十分严谨，并辅以MATLAB或R语言的示例代码，这对于我进行实际的数据分析和模型构建非常有帮助。我印象最深的是关于模型选择和信息准则（AIC, BIC）的讨论，这对于我如何权衡模型的拟合度和复杂性，从而选择最合适的模型来解释我的研究数据至关重要。这本书的深度和广度，无疑极大地拓展了我对统计分析方法的理解，为我的研究提供了坚实的理论支持和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常朴素，封面设计也偏向学术风格，让我一开始并没有抱太大的期望。然而，翻开第一页，我就被其严谨的逻辑和清晰的讲解所吸引。作者在介绍基础统计概念时，循序渐进，从最基础的数据类型、描述性统计，一步步深入到推断性统计。尤其令我印象深刻的是，书中在讲解假设检验时，不仅给出了公式推导，还结合了大量的实际案例，让我能够清晰地理解每一个步骤背后的原理和意义。比如，在解释t检验时，作者并没有仅仅停留在“计算t值并与临界值比较”的层面，而是深入剖析了t检验适用于什么样的数据分布，以及其零假设和备择假设的具体含义。对于我这样在实际工作中经常需要处理数据的读者来说，这种深入浅出的讲解方式，比那些只提供公式和结果的教材要更有价值。书中的图表运用也非常恰当，能够直观地展示数据分布和统计结果，让复杂的概念变得易于理解。我尤其喜欢书中在讲解回归分析时，对模型拟合优度指标的详细解读，以及如何判断模型的显著性。这对于我理解和构建预测模型提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一个长期在制造业一线工作的工程师，平日里接触到的数据分析工作，更多的是关注实际操作和结果的准确性，对于理论的深入研究稍显不足。这本书就像及时雨一样，为我打开了一扇新的大门。书中关于实验设计的内容，特别是析因设计和响应面法，让我对如何更有效地规划实验，从而在有限的资源下获取最大信息有了全新的认识。我曾遇到过一个产品良率不稳定的问题，尝试了各种单因素的调整，效果都不理想。阅读了书中关于多因素交互作用的讲解后，我才恍然大悟，很多时候是多个因素共同作用导致了结果的变化。书中提供的实验设计矩阵和分析方法，指导我如何系统地设计实验，并用方差分析来解读结果，最终找到了影响良率的关键因素组合。此外，书中关于过程能力指数（Cp, Cpk）的讲解也极为详尽，我之前对这些概念的理解一直停留在“数算出来就算了”的层面，而这本书则深入解释了这些指数的计算依据、适用条件以及如何根据这些指数来判断和改进生产过程的稳定性。它教会我如何真正地“读懂”这些数据，并将其转化为实际的改进措施。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于它能够将抽象的统计理论与实际的应用场景紧密结合起来。我是一名负责产品可靠性测试的工程师，经常需要分析大量的失效数据，并评估产品的寿命。书中关于可靠性分析的部分，特别是对威布尔分布的讲解，让我对如何选择合适的寿命分布模型，以及如何利用这些模型来预测产品的平均寿命、失效率和剩余寿命有了更深入的理解。我曾经遇到过一组非常离散的寿命数据，难以用简单的指数分布来描述，而威布尔分布的形状参数和尺度参数的引入，让我能够更好地拟合数据，并对产品在不同使用时间下的失效概率做出更准确的预测。此外，书中对加速寿命试验（ALT）的介绍，也为我设计未来的可靠性试验提供了思路。如何通过提高应力来加速失效，同时又保证数据能够有效地外推到正常使用条件，这些复杂的问题在书中得到了清晰的阐述。这本书真正做到了“授人以鱼不如授人以渔”，它不仅教我如何计算，更教我如何思考，如何利用统计方法来解决实际工作中遇到的难题。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样背景的读者来说，这本书提供了一种全新的视角来理解“质量”这个概念。我一直认为质量是产品固有的属性，而这本书则让我认识到，质量的控制和改进是一个持续的、数据驱动的过程。书中关于统计过程控制（SPC）的部分，让我对控制图有了深刻的理解。不仅仅是学会了绘制X-bar控制图和R控制图，更重要的是理解了控制图的原理——区分普通原因和特殊原因变异，以及如何利用这些信息来识别和排除生产过程中的异常。我曾经在对一批产品的尺寸进行抽样检测时，发现一些数据超出了规格限，但一直找不到根源。在学习了书中关于控制图的章节后，我尝试使用UCL和LCL来监控每个工序的输出，并结合了CUSUM图来检测微小的趋势变化。这种方法比我之前那种“出现问题再解决”的模式要主动得多，也更有效。书中还介绍了六西格玛管理方法，虽然我还没有深入实践，但其核心理念——减少变异、追求卓越——给我留下了深刻的印象。它让我认识到，要实现卓越的质量，必须将统计思维融入到日常工作的每一个环节。