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
• 统计学
• 质量管理
• 可靠性
• 测量不确定度
• 过程控制

店铺： 灌南新华图书专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

商品编码：26851055693

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
暂时没有目录，请见谅！

《数据驱动的科学探索：从实验设计到结果解读的系统指南》 在科学研究和工程实践的浩瀚海洋中，严谨的数据分析和可靠的质量控制是导航的灯塔，指引我们穿越信息的迷雾，抵达真理的彼岸。本书《数据驱动的科学探索：从实验设计到结果解读的系统指南》旨在成为您探索未知、验证假设、优化流程的忠实伙伴。它并非一本罗列枯燥公式的教科书，而是一套将理论与实践相结合的系统性方法论，帮助您在各种数据驱动的场景下，提升分析的深度、结果的可信度以及决策的科学性。 本书的核心在于“数据驱动”这一理念。在当今信息爆炸的时代，海量的数据蕴藏着无限的价值，但也可能隐藏着误导性的陷阱。只有掌握了恰当的工具和方法，我们才能从这些数据中提炼出真正有意义的洞察。本书将带领您从源头——实验设计——开始，便奠定坚实的数据基础。您将学习如何清晰地定义研究问题，如何选择最有效的实验方法，如何设置合理的对照组和处理组，以及如何根据研究目标和资源，科学地规划样本量。一个精心设计的实验，不仅能最大程度地减少偏差，更能确保后续数据分析的有效性和结果的鲁棒性。我们将深入探讨不同类型的实验设计，例如随机对照试验（RCT）、析因设计、区组设计等，并分析它们各自的优势与适用场景。理解这些设计原则，将使您在开始一项研究时，便占据先机，避免日后因设计不当而导致的数据收集偏差或结果无效。 在数据收集完成后，数据预处理与探索性数据分析（EDA）是至关重要的一环。原始数据往往伴随着噪声、缺失值、异常值等问题，直接进行分析可能导致错误的结论。本书将详细介绍各种数据清洗技术，包括如何识别和处理缺失数据（例如，均值填充、回归填充、多重插补等），如何检测和修正异常值，以及如何对数据进行转换（例如，对数转换、平方根转换）以满足统计模型的假设。同时，EDA是理解数据分布、识别潜在关系和模式的关键步骤。我们将学习使用各种可视化工具（如直方图、箱线图、散点图、热力图）和描述性统计量（均值、中位数、方差、标准差、百分位数等），来直观地展示数据的特征。通过EDA，您能提前发现数据中的有趣现象，为后续的统计建模提供有价值的线索。 核心分析部分，本书将系统介绍统计推断的强大力量。统计推断的核心在于通过样本数据来推断整体的特征，并在存在不确定性的情况下进行合理的决策。我们将从最基础的参数估计开始，介绍点估计和区间估计的概念，并深入讲解置信区间的构建和解释。理解置信区间，能帮助您更准确地量化估计的精度。随后，我们将进入假设检验的范畴。本书将详细讲解不同类型的假设检验，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等，并阐述其背后的逻辑和适用条件。我们将强调如何正确地表述零假设和备择假设，如何选择合适的检验统计量，如何计算P值，以及如何根据P值和显著性水平来做出统计决策。更重要的是，本书将引导您关注统计显著性与实际意义之间的区别，避免仅仅追求统计学上的“显著”而忽略了实际应用中的价值。 本书还将拓展到更高级的统计建模技术，以应对更复杂的数据结构和研究问题。回归分析是其中最重要的一类。我们将从简单的线性回归开始，逐步讲解多元线性回归、逻辑回归以及非线性回归模型。您将学习如何构建回归模型，如何解释回归系数的含义，如何评估模型的拟合优度（例如，R²、调整R²），以及如何进行模型诊断以检查模型假设是否被满足。对于类别型因变量，逻辑回归将是分析的重点。 对于具有多个变量之间关系的研究，方差分析（ANOVA）和多因素设计将是不可或缺的工具。本书将深入讲解单因素ANOVA、双因素ANOVA，以及更复杂的ANOVA模型，帮助您理解不同因素对响应变量的影响，以及因素之间的交互作用。这对于实验设计和优化尤为重要，能够帮助您识别出关键的影响因素和最优的组合。 此外，本书还将涵盖一些在现代数据分析中日益重要的非参数统计方法。当数据不满足参数检验的假设（例如，正态性）时，非参数方法提供了有效的替代方案。我们将介绍秩和检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验）、Kruskal-Wallis检验等，并阐述它们的应用场景。 数据分析的另一个关键方面是多重比较问题。当您同时进行多项统计检验时，出现第一类错误（拒绝真实零假设）的概率会显著增加。本书将系统介绍控制多重比较的常用方法，如Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法、FDR（False Discovery Rate）控制等，并分析它们的优缺点。 可靠的数据质量控制贯穿于整个数据生命周期，它是确保分析结果准确性和可靠性的基石。本书将专门辟出章节，系统讲解数据质量控制的原则、方法和实践。从源头的数据采集，到数据存储、传输、处理的各个环节，都应建立相应的质量控制机制。您将学习如何设计数据采集表格和指南，如何进行数据录入的验证，如何建立数据字典，如何进行数据溯源和版本控制。对于实验数据，还将探讨如何进行仪器校准、标准品使用、重复实验设计等，以确保数据的准确性和一致性。我们将强调主动预防与被动检测相结合的质量控制策略，以及如何利用统计工具来监控数据质量指标（例如，过程能力分析、控制图）。 在数据分析完成后，结果的解释与报告同样至关重要。统计结果本身是冰冷的数字，只有通过恰当的解读，才能转化为有价值的见解。本书将指导您如何清晰、准确地解释统计输出，如何避免误读，如何将统计结论与研究问题相结合。我们将强调沟通的重要性，教授您如何用非统计专业人士也能理解的语言来阐述复杂的结果，如何制作清晰易懂的图表，以及如何撰写一份规范、完整的技术报告。 本书的特色在于其实践导向。在每个章节中，我们都将结合真实世界的案例，通过详细的步骤演示，展示如何应用所学的统计方法来解决实际问题。我们还将提供代码示例（例如，基于R或Python的常见统计分析库），帮助您将理论知识转化为可操作的技能。本书并非鼓励您成为一名纯粹的“代码匠”，而是希望您能理解每一步操作背后的统计学原理，从而能够灵活运用这些工具，并根据具体情况进行调整和优化。 总而言之，《数据驱动的科学探索：从实验设计到结果解读的系统指南》是一本面向所有希望提升数据分析能力、确保研究质量的科学工作者、工程师、学生和研究人员的指南。它将为您提供一个坚实的理论框架，一套实用的分析工具，以及一种严谨的科学思维方式，助您在数据驱动的时代，做出更明智的决策，取得更辉煌的成就。本书期望能够点燃您探索数据潜能的热情，让您自信地驾驭数据，在您的专业领域内，引领创新与进步。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我注意到作者在叙事风格上采取了一种非常严谨且富有条理的结构，这对于需要反复查阅和学习的专业书籍来说至关重要。每一个章节的逻辑递进都像是精心铺设的轨道，确保读者不会在知识的海洋中迷失方向。让我印象深刻的是关于不确定度评定的章节，它不仅仅介绍了国际标准的要求，更重要的是，它详细拆解了如何将A类不确定度（基于统计数据的）和B类不确定度（基于专业判断或已知信息）进行科学的合并。这种处理复杂问题的能力，正是专业技术人员所欠缺的。书中的图表制作精良，许多示意图直观地展示了不同假设检验背后的概率分布情况，极大地降低了理解难度。对于那些准备进行能力验证或方法学验证的同行来说，这本书提供的框架是无可替代的，它帮助我们将“好像差不多”的主观感受，转化为了具有可信度的量化指标。

评分☆☆☆☆☆

这本关于分析测试和质量控制的著作，从我个人的阅读体验来看，着实是一部引人深思的行业宝典。书中对于统计学原理在实际数据分析中的应用，阐述得极为透彻。我特别欣赏作者在讲解那些复杂的统计概念时，总是能结合具体的实验室场景，将抽象的公式和理论转化为可操作的步骤。比如，在讨论如何构建有效的控制图时，它不像一些教科书那样仅仅罗列公式，而是深入剖析了不同类型误差的来源以及如何通过图表的变化来预警潜在的问题。这种将理论与实践紧密结合的叙述方式，使得即便是对统计学感到畏惧的初级技术人员，也能迅速建立起对质量保证体系的宏观认知。书中的案例分析部分尤其精彩，那些从实际工作中提炼出来的“陷阱”和“最佳实践”，为我们日常面对的各种检测难题提供了宝贵的参考视角。读完后，我感觉自己对“数据驱动决策”这句话有了更深刻的理解，不再是停留在口号层面，而是真正掌握了如何通过严谨的统计工具来支撑起可靠的测试结论。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我购买这本书的初衷是想寻找一套系统性的方法论，来优化我们部门目前相对粗放的质量管控流程。这本书在这方面完全没有让我失望，它提供了一种近乎“手术刀”般精细的分析视角。不同于市面上许多侧重于流程介绍的质量管理书籍，它更侧重于底层逻辑和数学基础的构建。我尤其欣赏其中关于测量系统分析（MSA）的论述，作者没有回避传统方法的一些局限性，而是清晰地引导读者去理解重复性、再现性、准确性这些指标背后的统计意义。在实际应用中，我们常常因为对测量误差来源的不清晰，导致误判或过度调整设备。这本书通过详尽的方差分析实例，教会我们如何精确地量化这些误差，从而将资源集中到最需要改进的环节上去。它的深度使得这本书的价值超越了一本工具书的范畴，更像是一位资深专家的耳提面命，使你在面对复杂的波动性数据时，能够保持清晰的头脑和科学的判断力。

评分☆☆☆☆☆

我发现，这本书的覆盖面非常广，从基础的实验设计到高阶的多元统计分析都有涉及，但它最成功的地方在于，它成功地搭建起了一座连接“数学原理”与“车间实践”的坚固桥梁。很多统计书籍要么过于理论化，让工程师望而却步；要么过于浅显，无法解决实际中的疑难杂症。而此书的平衡点把握得极为精准。它在介绍例如控制图升级（如CUSUM或EWMA）时，清晰地说明了它们比传统的Shewhart图在灵敏度上的优势，并配有具体的计算流程。这使得我们能根据自身流程的变异特征，选择最恰当的监控工具，而非盲目跟风。总而言之，这本书不仅仅是一本参考手册，它更像是一个思维教练，指导着我们如何以最科学、最经济、最有效的方式，去驾驭我们每天面对的复杂测试数据，确保每一份报告都有着无可指摘的科学依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，对我而言，更像是一次对传统测试思维的“解构与重塑”。它没有过多地关注那些花哨的、短期内能出效果的“速成技巧”，而是沉下心来，探讨如何建立一个长期稳定、具有内在韧性的质量体系。我特别欣赏它对“过程能力指数”（Cp, Cpk）的深入探讨，作者指出，仅仅计算出Cpk数值是远远不够的，更关键的是理解其背后的过程稳定性假设是否成立。如果过程本身就是漂移的，再高的Cpk也只是昙花一现的假象。这种批判性思维的培养，是这本书最宝贵的财富。它鼓励读者去质疑数据的表象，去深挖现象背后的根本原因。对于任何负责任的检测机构而言，这本书提供的思维模型，有助于构建起一层坚不可摧的技术壁垒，确保输出结果的权威性和长久有效性。