Minitab与统计分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• Minitab
• 统计分析
• 数据分析
• 统计软件
• 实验设计
• 回归分析
• 假设检验
• 方差分析
• 质量控制
• 统计方法

本书包罗了多数的单变量统计方法，以及常用的多变量分析技术，主要提供基础统计学及进阶统计学教学之用，也配合研究生及学者进行量化研究分析与撰写论文之需。

　　全书共分为九大部分：

　　第一部分（第1章）Minitab 17.2.1 版的安装及操作介面说明。
　　第二部分（第2章及第3章）说明使用 Minitab 登录资料及进行资料处理。
　　第三部分（第4章及第5章）描述统计。
　　第四部分（第6章及第7章）说明平均数之区间估计及统计检定的基本概念。
　　第五部分（第8章至第15章）为平均数差异检定，分别针对 t 检定及各种变异数分析加以说明。
　　第六部分（第16章及第17章）变数间的相关分析，含简单相关及偏相关。
　　第七部分（第18章及第19章）为回归分析，含简单回归及多元回归。
　　第八部分（第20章及第21章）卡方检定，进行质性变数的分析。
　　第九部分（第22章及第23章）分析量表的信度及效度。

《数据驱动决策：统计思维与现代实践》 本书简介： 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代商业、科学乃至日常决策的核心资产。然而，原始数据本身并不能直接转化为洞察和行动。它需要经过严谨的提炼、分析和解释，才能揭示其背后的真实含义。《数据驱动决策：统计思维与现代实践》正是一本旨在弥合理论与实践鸿沟的权威指南，它不侧重于特定软件的操作细节，而是聚焦于培养读者真正的数据素养和批判性统计思维。 本书的基石在于帮助读者建立对统计学的深刻理解，使其能够自信地解读报告、设计有效的实验，并利用数据讲述一个有说服力的故事。我们深信，无论您是市场研究员、工程师、金融分析师，还是致力于提升运营效率的管理者，掌握核心的统计原理都是做出优质决策的关键能力。 第一部分：统计思维的构建——从数据到洞察的基石 本书的第一部分致力于奠定坚实的统计学基础，强调“为什么”要使用某种方法，而非仅仅“如何”操作。我们首先探讨数据的基础概念，包括数据的类型（定性与定量、离散与连续）、抽样的重要性以及如何识别和处理常见的数据质量问题，如缺失值、异常值和测量误差。 随后，我们将深入研究描述性统计学的艺术与科学。这不仅仅是计算均值、中位数和标准差。我们将详细阐述如何利用图形摘要（如直方图、箱线图、散点图）来直观地理解数据的分布形态、中心趋势和离散程度。重点将放在如何通过恰当的可视化来揭示潜在的模式和异常，避免“一图胜千言”背后的误导性陷阱。 在理解了数据的“面貌”之后，我们转向概率论的基础。我们避免过分复杂的数学推导，而是侧重于概率思维在不确定性世界中的应用。核心概念如随机变量、期望值、方差、以及常见概率分布（二项分布、泊松分布、正态分布）的实际意义将被清晰阐述。特别地，正态分布及其在自然界和商业现象中的普遍性，将作为推断统计学的桥梁被深入解析。 第二部分：推断的科学——从样本到群体的智慧 推断统计是本书的核心驱动力之一，它教授读者如何从有限的观察（样本）中得出关于更大群体（总体）的可靠结论。 我们系统地介绍了统计推断的两大支柱：参数估计与假设检验。在参数估计部分，我们将区分点估计和区间估计的意义，并详细讲解置信区间的构建和解读。读者将学会如何用一个可信的范围来表达估计的不确定性，这是专业报告中不可或缺的一部分。 假设检验的章节内容详实且注重实践应用。我们将逐步解析零假设与备择假设的建立、检验统计量的选择、P值的正确解读以及第一类和第二类错误（假阳性和假阴性）的权衡。本书将覆盖T检验（单样本、独立样本、配对样本）、卡方检验（拟合优度与独立性）等基础检验，并强调选择正确检验的前提条件（如正态性、方差齐性）。 第三部分：探究关系——回归分析与建模的艺术 理解变量之间的关系是预测和控制的基础。本部分将重点放在回归分析上，这是数据分析中最常用也最强大的工具之一。 我们从简单线性回归开始，详细探讨如何拟合直线模型、解释斜率和截距的实际意义，并评估模型的拟合优度（R方）。更进一步，我们将深入研究多元线性回归的复杂性。这包括处理多重共线性、虚拟变量（哑变量）的应用、交互作用项的引入，以及如何根据业务问题选择和剔除预测变量。 本书极为重视模型诊断和假设检验。我们不仅教你如何拟合模型，更教你如何“审问”模型。通过残差分析（残差图、正态Q-Q图），读者将学会诊断线性回归的四大基本假设是否被违反，并了解如何采取补救措施，例如数据转换或采用更合适的模型结构。 此外，我们还会触及广义线性模型（GLM）的初步概念，简要介绍逻辑回归（用于二分类结果）和泊松回归（用于计数数据）的应用场景，为读者向更高级的建模领域过渡打下基础。 第四部分：超越平均值——实验设计与非参数方法 现代决策往往依赖于实验或对比研究。本书的第四部分关注实验设计（DOE）的基础。我们将强调随机化、对照和重复在建立因果关系中的核心地位。读者将了解完全随机设计（CRD）和随机化区组设计（RBD）的优势，并学习如何使用方差分析（ANOVA）来比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异。我们将详细剖析单因素和双因素方差分析的原理与解读。 认识到现实世界中数据并不总是“完美”服从正态分布，本部分也专门开辟章节讲解非参数统计方法。在数据分布未知或样本量过小的情况下，如曼-惠特尼U检验、Kruskal-Wallis H检验等，提供了可靠的替代方案。 结语：统计学的伦理与实践应用 全书的最终目标是将统计分析转化为可执行的商业智能。我们强调统计报告的撰写与沟通技巧，指导读者如何将复杂的统计结果转化为清晰、简洁、面向非技术受众的结论和建议。同时，本书也探讨了统计分析中的伦理责任，包括数据偏差的影响、结果的透明度以及避免统计操纵的重要性。 《数据驱动决策：统计思维与现代实践》是一本为那些渴望真正掌握数据力量的人准备的工具书。它提供的不仅仅是公式和步骤，而是一套完整的、可应用于任何定量领域的分析框架和批判性思维模式。通过系统学习本书内容，读者将不再是数据的被动接受者，而是能够主动驾驭数据、驱动组织进步的战略思考者。

作者简介

陈正昌

　　政治大学教育学博士
　　屏东大学教育学系副教授

1 Minitab 简介 1
1.1 Minitab 统计软体简介
1.2 安装Minitab 17.1 版
1.3 进入Minitab 系统

2 登录资料 13
2.1 使用Minitab 登录资料
2.2 使用Excel 登录资料
2.3 在Minitab 中读取Excel 资料档
2.4 在Minitab 中读取文字资料档

3 资料处理 29
3.1 资料除错
3.2 反向题之处理
3.3 变数之运算
3.4 重新分组
3.5 标准分数──直线转换

4 统计图表
4.1 次数分配表
4.2 长条图
4.3 集群长条图
4.4 堆叠长条图
4.5 圆饼图
4.6 直方图
4.7 折线图
4.8 时间序列图
4.9 盒形图
4.10 茎叶图

5 描述统计
5.1 基本概念
5.2 范例
5.3 使用Minitab 进行分析
5.4 报表解读

6 平均数信赖区间估计
6.1 基本统计概念
6.2 范例
6.3 使用Minitab 进行分析
6.4 报表解读
6.5 以APA 格式撰写结果

7 检定的基本概念
7.1 虚无假设与对立假设
7.2 双尾检定与单尾检定
7.3 第一类型错误与第二类型错误
7.4 裁决的规准

8 单一样本t 检定
8.1 基本统计概念
8.2 范例
8.3 使用Minitab 进行分析
8.4 报表解读
8.5 计算效果量
8.6 以APA 格式撰写结果
8.7 单一样本t 检定的假定

9 相依样本t 检定
9.1 基本统计概念
9.2 范例
9.3 使用Minitab 进行分析
9.4 报表解读
9.5 计算效果量
9.6 以APA 格式撰写结果
9.7 相依样本t 检定的假定

10 独立样本t 检定
10.1 基本统计概念
10.2 范例
10.3 使用Minitab 进行分析
10.4 报表解读
10.5 计算效果量
10.6 以APA 格式撰写结果
10.7 独立样本t 检定的假定

11 单因子独立样本变异数分析 235
11.1 基本统计概念
11.2 范例
11.3 使用Minitab 进行分析
11.4 报表解读
11.5 计算效果量
11.6 以APA 格式撰写结果
11.7 单因子独立样本变异数分析的假定

12 单因子相依样本变异数分析
12.1 基本统计概念
12.2 范例
12.3 使用Minitab 进行分析
12.4 报表解读
12.5 计算效果量
12.6 以APA 格式撰写结果
12.7 单因子相依样本变异数分析的假定

13 二因子独立样本变异数分析
13.1 基本统计概念
13.2 范例
13.3 使用Minitab 进行分析
13.4 报表解读
13.5 计算效果量
13.6 以APA 格式撰写结果
13.7 二因子独立样本变异数分析的假定

14 单因子独立样本共变数分析 345
14.1 基本统计概念
14.2 范例
14.3 使用Minitab 进行分析
14.4 报表解读
14.5 计算效果量
14.6 以APA 格式撰写结果
14.7 单因子独立样本共变数分析的假定

15 单因子独立样本多变量变异数分析 379
15.1 基本统计概念
15.2 范例
15.3 使用Minitab 进行分析
15.4 报表解读
15.5 计算效果量
15.6 以APA 格式撰写结果
15.7 单因子独立样本多变量变异数分析的假定

16 Pearson 积差相关
16.1 基本统计概念
16.2 范例
16.3 使用Minitab 进行分析
16.4 报表解读
16.5 计算效果量
16.6 以APA 格式撰写结果
16.7 Pearson 积差相关假定

17 偏相关
17.1 基本统计概念
17.2 范例
17.3 使用Minitab 进行分析
17.4 报表解读
17.5 计算效果量
17.6 以APA 格式撰写结果
17.7 偏相关假定

18 简单回归分析
18.1 简单回归分析的适用情境
18.2 范例
18.3 使用Minitab 进行分析
18.4 报表解读
18.5 计算效果量
18.6 以APA 格式撰写结果
18.7 简单回归分析的假定

19 多元回归分析
19.1 基本统计概念
19.2 范例
19.3 使用Minitab 进行分析
19.4 报表解读
19.5 计算效果量
19.6 以APA 格式撰写结果
19.7 多元回归分析的假定

20 卡方适合度检定
21 卡方同质性与独立性检定
22 试探性因素分析
23 信度分析

评分☆☆☆☆☆

**评价四：** 我是一个业余爱好者，对数据分析和统计学抱有浓厚的兴趣，但之前接触的都是一些非常基础的科普读物，对于专业软件的操作和复杂的统计模型，还停留在“听说过”的阶段。 Minitab 给我一种“高大上”的感觉，总觉得它应该是专业人士才会使用的工具，所以一直没有勇气去尝试。 《Minitab与统计分析》这本书的出现，让我觉得或许我可以迈出这一步了。 我希望这本书能够像一位耐心细致的老师，从最基本的概念讲起，比如什么是数据，什么是变量，以及最基础的描述性统计。 然后，逐步引导我学习如何在 Minitab 中导入、整理数据，并进行一些简单的图表绘制，比如直方图、散点图等，让我能够直观地看到数据的分布和趋势。 我也特别希望这本书能够讲解一些常用的推论性统计方法，比如如何进行样本分析，如何比较不同组别的数据差异，并且能够清晰地展示在 Minitab 中的操作步骤。 毕竟，作为一个初学者，我最怕的就是面对复杂的菜单和参数设置而不知所措。 如果这本书能够提供一些“一看就懂、一学就会”的教程，那将是对我最大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

**评价二：** 我是一名刚开始接触统计学领域的研究生，之前上课的时候也学了一些理论，但总觉得跟实际应用脱节。 Minitab 这套软件在学术界和业界都很有名，身边也有不少老师和师兄师姐推荐，说它能大大提高数据分析的效率。所以，我一直很想找一本能够结合理论与实践的书籍来学习。 《Minitab与统计分析》这个书名听起来就很有针对性，让我觉得它应该能够很好地弥补我在实际操作上的不足。 我尤其关注这本书会不会讲解一些常用的统计方法，比如 t 检验、ANOVA、卡方检验等等，并且会详细介绍如何在 Minitab 中进行这些分析。 我也希望它能提供一些实际案例，让我能够边学边练，真正掌握数据分析的技巧。 毕竟，统计学理论再好，如果没有实践的支撑，也很难转化成解决问题的能力。 我之前尝试过自己去摸索 Minitab，但总觉得无从下手，很多功能都不知道怎么用。 如果这本书能够提供清晰的操作步骤和图文说明，那对我来说帮助会非常大。 我也期待这本书能引导我理解 Minitab 输出的结果，并学会如何解读这些结果，从而做出有意义的结论。

评分☆☆☆☆☆

**评价五：** 我是一名在校的统计学专业的学生，虽然在课堂上学过很多统计理论，但常常感觉理论脱离实际，尤其是在面对真实的数据集时，常常不知道该如何下手。 Minitab 这款软件在我们的课程中有所提及，并且很多老师都强调其在实际数据分析中的重要性，所以我一直想找一本能够将理论知识与 Minitab 软件操作相结合的书来巩固和提升。 《Minitab与统计分析》这个书名恰好戳中了我的痛点，它直接表明了这本书的宗旨，就是要把 Minitab 的功能和统计分析的方法结合起来。 我期待这本书能够帮助我理解课堂上学到的统计概念在 Minitab 中的具体实现，例如如何利用 Minitab 进行假设检验，如何进行方差分析，以及如何进行回归分析等。 我也希望它能够提供一些比较复杂的统计模型在 Minitab 中的应用，比如多重回归、时间序列分析等，这样可以为我将来的毕业论文或者科研项目打下坚实的基础。 此外，我非常注重书籍的案例设计，如果这本书能提供一些具有代表性的、来自不同学科领域的案例，并且详细讲解 Minitab 的分析过程和结果解读，那对我来说将是莫大的财富。

评分☆☆☆☆☆

**评价三：** 作为一个长期在市场研究领域打拼的从业者，数据分析早已是我工作中不可或缺的一部分。 Minitab 这款软件，我听过无数次，也知道它在数据可视化和统计建模方面的强大功能，但一直苦于没有系统学习的机会。市面上关于统计分析的书籍汗牛充栋，但很多都偏重理论，对软件操作的指导不够深入，或者案例不够贴近实际业务场景。 《Minitab与统计分析》这个书名，让我眼前一亮，因为它直接点出了我所需要的两个关键点：Minitab 这个工具，以及如何运用它来进行统计分析。 我最看重的是这本书能否提供切实可行的方法，帮助我解决实际工作中的难题。 比如，如何利用 Minitab 快速进行市场细分？如何通过回归分析来预测销售趋势？如何用假设检验来评估营销活动的效果？这些都是我日常工作中经常会遇到的问题。 如果这本书能够提供一套行之有效的操作流程，并且通过贴近实际的案例来演示，那它绝对是一本值得我仔细研读的宝典。 我也期待它能帮助我提升数据分析的深度和广度，从而在激烈的市场竞争中获得更大的优势。

评分☆☆☆☆☆

**评价一：** 这本书啊，老实说，我之前完全没接触过Minitab这套软体，看到书名《Minitab与统计分析》的时候，心里还挺忐忑的。毕竟统计这玩意儿，听起来就有点让人头大，那些公式、图表什么的，对我来说简直是天书。不过，我身边有不少朋友在做数据分析或者做市场调查，他们总是会提到Minitab，说它很好用，很直观。所以，我就抱着姑且一试的心态买下了这本书。打开一看，嗯，排版设计还挺舒服的，不会像有些技术书一样密密麻麻全是文字。它好像从基础讲起，循序渐进，这一点我很喜欢。因为我怕一开始就遇到太多专业术语，会直接劝退。我还在想，如果这本书能让我从零开始，理解一些基本的统计概念，并且能够在Minitab里面实际操作，那真的就是太棒了。尤其是我常常在一些商业报告里看到诸如“显著性差异”、“回归分析”之类的词，但具体是什么意思，又有什么用，一直模糊不清。如果这本书能把这些都解释清楚，并且用Minitab演示一遍，那对我的工作和学习都会有很大的帮助。我特别期待它能教我如何利用Minitab来处理实际的数据集，比如我工作上遇到的销售数据，或者市场调研问卷的结果，分析出一些有价值的洞察，而不是凭感觉或者经验来做决定。