试验设计学(第五版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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在本书中各种统计分析都附有SAS电脑程式及分析结果，惟独第十六章的简方设计（今改为格子设计）阙如，为了配合SAS系统之统计分析及介绍多种格子设计法，笔者根据Cochran and Cox（1957）所着之试验设计（Experimental Designs）一书及其他参考文献，重新编排整理，详细说明其计算过程，并附上各种格子设计统计分析之SAS电脑程式，让烦琐复杂的计算工作交给电脑来分析，然后解释分析结果。格子设计法有多种，除本书介绍常用的几种方法之外，若读者有需要，可参考Cochran and Cox所着试验设计一书，书中有更多的格子设计法。

现代生物统计学导论：数据驱动的科学研究方法 作者： 史密斯 (Dr. Eleanor Smith) 出版社： 环球学术出版社 版次： 第三版 页数： 约 650 页 ISBN： 978-1-4641-8892-3 --- 内容概要 《现代生物统计学导论（第三版）》是一本面向生命科学、医学、公共卫生、农业科学及相关交叉学科领域的研究人员、研究生和高级本科生的综合性教材与参考手册。本书旨在系统、深入地介绍生物医学研究中必需的统计学理论、方法及其在实际应用中的操作流程。本书的重点在于培养读者数据素养和批判性思维，使其能够独立设计严谨的实验、正确分析收集到的数据，并准确解释统计结果，从而确保科学研究的可靠性和可重复性。 本教材摒弃了纯粹的数学推导堆砌，转而采用“问题驱动-方法应用-结果解读”的教学模式，强调统计学思维在解决真实世界生物学问题中的实用价值。 --- 章节结构与核心内容详解 本书共分为四大模块，层层递进，涵盖了从基础概念到高级模型构建的全过程。 第一部分：生物统计学基础与数据准备 (Foundations and Data Management) 本部分为后续高级分析打下坚实基础，重点在于理解数据的本质和研究设计的规范性。 第 1 章：生物统计学的角色与伦理 探讨统计学在现代生命科学发现链条中的核心地位，强调统计学在保障研究设计有效性、数据解释客观性方面的关键作用。讨论科研诚信、数据隐私保护及统计误用的伦理后果。 第 2 章：数据的类型、测量与描述性统计 详细区分定性（名义、顺序）和定量（间隔、比率）数据的特性。深入讲解集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、四分位数间距）的计算及适用场景。引入数据可视化：直方图、箱线图、散点图的构建与解读，特别关注分布的偏度和峰度对后续分析选择的影响。 第 3 章：概率论与统计推断基础 回顾必要的概率论知识，包括条件概率、贝叶斯定理在生物医学诊断中的应用。重点阐述抽样分布的概念，中心极限定理的意义。全面介绍点估计与区间估计，特别是置信区间的构建与临床意义的解释。 第 4 章：假设检验的原理与实践 这是推断统计的核心。详细解释零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的设定。深入剖析 P 值（P-value）的真正含义及其常被误解之处。详尽解释 I 类错误 ($alpha$) 和 II 类错误 ($eta$)，并首次引入统计功效 (Power) 的概念及其在研究规划中的重要性。涵盖单样本、双样本 t 检验（参数与非参数方法）。 --- 第二部分：比较分析与关联建模 (Comparative Analysis and Association Modeling) 本部分聚焦于生物医学中最常见的任务：比较不同处理组间的差异，以及探究变量间的线性关系。 第 5 章：方差分析（ANOVA）：多组间比较的利器 系统介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，讲解 F 检验的假设前提（正态性、方差齐性）。深入讨论事后多重比较方法（如 Tukey's HSD, Bonferroni 校正）的选择与执行，以避免错误发现率的膨胀。扩展至双因素 ANOVA 及重复测量方差分析的初步介绍。 第 6 章：非参数统计方法精选 鉴于许多生物学数据不满足参数检验的严格假设，本章专门介绍稳健的非参数方法：如 Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验、Wilcoxon 符号秩检验等，并明确指出何时应优先选择这些方法。 第 7 章：卡方检验与分类数据分析 处理计数数据和分类变量的分析。详细讲解拟合优度检验、独立性检验（$2 imes 2$ 表格及 $R imes C$ 表格）。介绍精确检验（Fisher’s Exact Test）的应用，以及相对风险 (RR) 和优势比 (OR) 在流行病学研究中的计算与解释。 第 8 章：相关性与简单线性回归 探讨两个连续变量之间关系的强度和方向，区别 Pearson 相关系数与 Spearman 秩相关系数。线性回归模型的构建：最小二乘法的基本原理，回归系数的解释，残差分析（诊断模型拟合优度）。 --- 第三部分：高级建模与生存分析 (Advanced Modeling and Time-to-Event Data) 本部分涵盖了处理复杂数据集和时间依赖性数据的关键技术。 第 9 章：多元线性回归与模型选择 将回归分析扩展到多个预测变量。讲解多重共线性 (Multicollinearity) 的识别与处理。详细介绍模型选择策略（如逐步回归、AIC/BIC），以及如何纳入交互作用项和分类协变量（虚拟变量）。 第 10 章：逻辑回归（Logistic Regression） 处理二元结果（如疾病有/无，生存/死亡）的建模。深入解释 Logit 变换、Odds Ratio 的回归系数解释，以及模型拟合优度的评估（如 Hosmer-Lemeshow 检验、AUC/ROC 曲线分析）。 第 11 章：泊松回归与计数数据分析 专门针对计数数据（如细胞数量、事件发生次数）的建模。介绍泊松分布及其假设，讨论过分散 (Overdispersion) 问题的处理方法（如准泊松回归）。 第 12 章：生存分析导论 生命科学研究中处理“事件发生时间”的必备工具。介绍删失 (Censoring) 数据的处理。Kaplan-Meier 法估计生存函数，Log-Rank 检验比较生存曲线。初步介绍 Cox 比例风险模型 (Proportional Hazards Model) 的构建与风险比 (Hazard Ratio) 的解读。 --- 第四部分：研究设计与统计软件应用 (Study Design and Computational Applications) 本部分强调统计学原理必须与实际研究设计紧密结合，并指导读者利用专业软件实现分析。 第 13 章：生物医学研究设计规范 从源头保证数据的质量。详细区分观察性研究（横断面、病例对照、队列研究）和实验性研究（随机对照试验 RCT）。重点讲解随机化、盲法、样本量估算（基于功效分析）在确保内部和外部效度中的作用。 第 14 章：临床试验的统计考量 专门针对临床研究设计，探讨终点选择、多中心试验的挑战、意向性分析 (Intention-to-Treat, ITT) 原则及其统计意义。 第 15 章：统计软件实战指南 (附录) 本书不依赖于单一软件，但本章提供使用 R 语言/RStudio 和 Stata 进行核心分析的详尽操作指南。包括数据导入、清洗、常用函数调用、结果输出的格式化处理，帮助读者将理论知识迅速转化为可执行的代码。 --- 本书的特色与优势 1. 临床与应用导向强： 每一方法论的介绍都紧密围绕具体的生物医学案例展开，例如药物疗效评估、基因表达差异检测、疾病风险因素识别等。 2. 强调“为什么”而非仅“如何做”： 深入解释统计检验背后的模型假设和局限性，培养读者对结果的批判性评估能力，避免“盲目套用公式”。 3. 涵盖现代分析需求： 区别于传统教材，本书显著增加了对逻辑回归、生存分析以及统计功效优化的内容篇幅，以适应当前生物医学研究的复杂性。 4. 清晰的软件集成： 理论讲解后，紧接着提供主流统计软件的实际操作示例，是连接统计理论与数据分析实践的理想桥梁。 《现代生物统计学导论》 是每一位致力于严谨、可信的定量研究的科研人员不可或缺的工具书。它不仅教授统计技术，更传授一种科学探究的方法论。

第1 章  导  论  1
第2 章  简单的比较试验  23
第3 章  变方分析  41
第4 章  处理均值比较测验  61
第5 章  资料转换  81
第6 章  完全随机设计  105
第7 章  随机完全区集设计  121
第8 章  拉丁方设计  153
第9 章  交叉设计(轮换设计)  173
第10 章 均衡不完全区集设计  213
第11 章 复因子试验  227
第12 章  折叠设计(巢式设计)  317
第13 章  混杂设计  337
第14 章  裂区设计  365
第15 章  复因子试验直交表之应用  391
第16 章  格子设计  411
第17 章  综合变方分析  457
第18 章  回归分析  509
第19 章  变积分析  627
第20 章  效应曲面法  651
第21 章  无母数统计法  705
参考文献  765
附表  769
索引  835

在农作物杂交育种后代品系产量比较试验中，由于品系众多（约有50～100种），一般田间试验随机完全区集设计（Randomized Complete Block Design）对于土壤差异不易控制，因此其初级及中级试验常採用不完全区集设计（Incomplete Block Design），其中最受欢迎者即为格子设计（Lattice Design）。在养猪饲料配方试验中，若饲料配方种类颇多时，由于每头母猪所生产之小猪不多，必须选用数头母猪所生的小猪进行试验，因不同母猪所生小猪均为异质，故也常採用格子设计。在日常生活中，人人都喜欢的冰淇淋，因口味有很多种，试验品评时，由于男、女、年龄层不同，要比较哪些口味较受喜爱，也大都採用此设计法。因此此设计法即为单因子（single factor）多处理（multiple treatment）较受欢迎之试验法。

评分☆☆☆☆☆

我是一位剛踏入學術研究領域的年輕學者，對於實驗設計可說是一知半解，深感困惑。在尋找一本能夠幫助我入門的書籍時，我的指導教授大力推薦了《試驗設計學（第五版）》。收到書後，我迫不及待地翻閱，果真如教授所言，這本書是一本極具啟發性的著作。作者的敘述方式非常引人入勝，他並沒有直接灌輸理論，而是透過一個個引人深思的問題，引導讀者去思考實驗設計的重要性。我對書中關於「科學方法」的闡述印象特別深刻，它讓我明白了為什麼要進行實驗，以及如何透過嚴謹的實驗設計來獲得可靠的科學結論。書中對於「假設檢定」的介紹，也讓我茅塞頓開。過去我總是覺得假設檢定是一個很抽象的概念，但透過書中的範例，我才了解到如何將其應用於驗證研究假設。此外，作者對於「實驗結果的解讀」也給予了非常詳盡的指導，它提醒我們在得出結論時，必須要小心謹慎，避免過度推論。我尤其喜歡書中關於「統計功效」（Statistical Power）的討論，這讓我意識到，設計一個有足夠統計功效的實驗，對於提高研究的敏感度和避免第二類錯誤是多麼重要。這本書不僅為我打下了堅實的實驗設計基礎，更培養了我批判性思考的學術態度。我相信這將會是我未來研究道路上一本重要的參考書。

评分☆☆☆☆☆

最近剛入手了《試驗設計學（第五版）》，這本書真的是一本寶藏！我是在網路上看到很多網友推薦，尤其是在做專題研究和論文的時候，大家幾乎人手一本。我本身是唸工程相關科系的，雖然在課堂上接觸過一些實驗設計的基礎，但總覺得很多觀念還是有點模糊，尤其是在實際應用時，經常不知道該從何下手。這本書最大的特色就是它把非常複雜、學術的統計概念，用非常貼近實際操作的方式呈現出來。書中的案例都非常貼切，從日常生活中的小實驗，到產業中的大規模試驗，都有涵蓋。它不會像很多教科書那樣，只列出一堆公式和理論，而是會告訴你為什麼要這樣設計，這樣設計的好處是什麼，以及在實際執行過程中可能會遇到的問題和解決方案。我最喜歡的是它有提供一些軟體的應用教學，像R語言和SAS，這對我來說真的太實用了！畢竟現在學術研究和業界應用都離不開這些工具。而且，書中的圖表和範例都非常清晰易懂，即使是初學者，也能很快掌握核心概念。我現在做實驗時，都會拿這本書來參考，感覺整個實驗設計的思路都清晰多了，論文的品質也提升不少。如果你跟我一樣，對實驗設計感到頭痛，或是想讓自己的研究更上一層樓，真心推薦這本《試驗設計學（第五版）》，絕對不會讓你失望！

评分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始拿到《試驗設計學（第五版）》時，我並沒有抱持太高的期望。畢竟，坊間關於學術類的書籍，常常是理論多於實務，讓人讀起來昏昏欲睡。然而，這本書的出現，徹底顛覆了我對此類書籍的刻板印象。作者的寫作風格非常獨特，他擅長將抽象的統計學概念，轉化為生動有趣的語言，甚至穿插了一些幽默的例子，讓人在閱讀過程中不會感到枯燥乏味。我特別欣賞書中對於「因果關係」的探討，以及如何透過實驗設計來釐清變項之間的真實關係。這點對於我們做社會科學研究的學生來說，尤其重要。我們常常會陷入「相關不等於因果」的迷思，而這本書就像一盞明燈，指引我們如何設計出能夠有效驗證因果關係的實驗。此外，它對於實驗設計中的倫理問題，也有深入的探討，這是在其他同類書籍中比較少見的。作者提醒我們，在追求科學知識的同時，也必須時刻關注研究倫理，確保研究的公平與正義。我還記得書中有一個章節，是關於如何避免研究偏誤的，裡面列舉了很多實際案例，讓我們能夠更清楚地識別和防範各種潛在的偏誤。總而言之，這本書不僅是一本學術工具書，更是一本能夠啟發思考、提升研究素養的良伴。

评分☆☆☆☆☆

不得不說，《試驗設計學（第五版）》是一本讓我讀了又讀、愛不釋手的書。我本身是一名統計系的學生，在學術上，我們接觸過大量的統計模型和理論，但往往缺乏將這些知識應用到實際情境的機會。這本書就像一座橋樑，將理論與實務完美地結合起來。作者在書中對於實驗設計的各種方法，都有非常詳細的介紹，從最基礎的隨機化區組設計，到更複雜的裂區設計、拉丁方設計等，都做了清晰的闡述。我特別喜歡書中對於「變異來源」的分析，以及如何透過實驗設計來控制和減少變異，這對於提高實驗結果的準確性和可靠性至關重要。而且，書中提供了大量的練習題，這些題目涵蓋了各種不同的情境，讓我們能夠在練習中鞏固所學，並培養解決實際問題的能力。我還記得有一道題目，是關於如何設計一個農作物試驗，來比較不同肥料對產量的影響，這道題讓我花了不少時間思考，但最終的解法卻讓我對實驗設計有了更深刻的理解。此外，書中還介紹了許多用於實驗設計和數據分析的統計軟體，這對於我們這些未來要從事統計相關工作的人來說，是非常寶貴的資訊。總而言之，這本書不僅豐富了我的學術知識，更培養了我應用統計學解決實際問題的能力。

评分☆☆☆☆☆

身為一名在產業界奮鬥多年的資深研發人員，對於「試驗設計」這個主題，我可說是既熟悉又感到無力。過去，我們往往依賴經驗法則和直覺來進行產品的開發和優化，雖然也曾經有過不錯的成果，但總覺得效率不高，而且對於結果的可靠性，心中總是有些疑慮。接觸到《試驗設計學（第五版）》後，我才真正體會到什麼叫做「科學的實驗設計」。這本書並沒有過度賣弄艱澀的統計術語，而是從實際的生產和研發流程出發，一步步引導讀者認識如何系統性地規劃實驗、收集數據、分析結果，並最終做出更優化的決策。書中的「實驗計畫法」（DOE）的介紹，讓我眼睛為之一亮。它提供了一套非常系統化的方法，可以幫助我們在有限的資源下，最大化地獲取有用的資訊。我尤其喜歡它對於「全因子實驗」和「部分因子實驗」的比較，以及如何根據實驗目標和資源限制來選擇最合適的實驗設計。此外，書中還有關於「回應曲面法」（RSM）的詳細講解，這對於我們在尋找最佳製程參數時，真的是太有幫助了！過去我們可能需要進行大量的試驗才能找到最佳點，現在透過RSM，可以更有效率地找到最佳解。我已經開始將書中的方法應用到我們公司的產品改進計畫中，初步的成效已經非常顯著，不僅節省了大量的試驗成本，更大幅提升了產品的性能。這本書真的是實務工作者不可或缺的利器！