实验设计与数据处理

第1篇 数据处理基础

第1章 概述

1.1本教材的目的

1.2实验设计的性质和价值

1.3本课程将学到或用到的统计研究方法

第2章 误差和数据处理

2.1误差及其表示方法

2.1.1系统误差和偶然误差

2.1.2准确度和精密度

2.1.3误差和偏差

2.1.4标准偏差的计算

2.2偶然误差的正态分布

2.2.1频数分布

2.2.2分布函数

2.3误差传递

2.3.1系统误差的传递

2.3.2偶然误差的传递

2.3.3极值误差与误差分配

2.4有效数字及运算规则

2.4.1有效数字

2.4.2数字修约规则

2.4.3运算规则

2.4.4测量值的记录

第3章 有限数据统计处理

3.1总体的参数估计

3.1.1期望值和方差

3.1.2参数估计

3.2一般的统计检验

3.2.1离群值检验

3.2.2平均值检验

3.2.3F检验

第4章 方差分析

4.1概述

4.1.1基本概念

4.1.2方法

4.2单因素方差分析

4.2.1单因素方差分析基本公式

4.2.2偏差平方和

4.2.3方差分析统计量

4.3无重复两因素方差分析

4.3.1无重复两因素方差分析的数学模型

4.3.2偏差分解

4.3.3自由度

4.3.4方差

4.3.5F检验

4.3.6方差分析表

4.4有重复两因素方差分析

4.4.1交互作用

4.4.2偏差分解

4.4.3自由度

4.4.4方差

4.4.5F检验

4.4.6方差分析表

第2篇 实验设计与统计应用

第5章 正交实验设计

5.1概述

5.1.1正交表

5.1.2正交表的特点

5.1.3正交表的优点

5.1.4正交表的分类

5.2正交实验设计

5.2.1正交实验设计步骤

5.2.2正交实验的数据处理

5.3多指标的实验

5.3.1综合评分法

5.3.2综合平衡法

5.4有交互作用的设计

5.4.1正交表的选择和表头设计

5.4.2按方案进行实验

5.4.3结果分析

5.5正交实验的方差分析

5.5.1总变差的分解

5.5.2分析方法

5.5.3适应范围

5.6正交表的改造

第6章 多因素序贯实验设计

6.1最陡坡法

6.1.1实例

6.1.2数学原理

6.1.3应用条件

6.2调优运算和单纯形调优法

6.3消去法

6.3.1“0.618”法

6.3.2分批试验法

6.4小结

第7章 随机化区组和拉丁方

7.1随机化区组

7.1.1什么是随机化区组

7.1.2随机化区组设计的数据处理

7.1.3小结

7.2拉丁方

7.2.1概述

7.2.2拉丁方设计的数据处理

7.2.3拉丁方设计举例

7.3正交方

第8章 析因设计初步

8.1基本原理

8.2析因设计的优点

8.3二因子析因设计

8.3.1简单析因设计

8.3.2统计分析

8.3.3一般的析因设计

8.3.4响应曲线和曲面的拟合

8.42k析因设计

8.4.1简介

8.4.222设计

第9章 响应曲面设计

9.1响应面概述

9.2最速上升法

9.3二阶响应曲面的分析

9.3.1稳定点的位置

9.3.2响应曲面的特征

9.3.3岭系统

9.4响应曲面法实验设计

9.4.1拟合一阶模型的设计

9.4.2拟合二阶模型的设计——中心复合设计

9.4.3二阶响应曲面的BoxBehnken设计

第10章 回归分析与聚类分析初步

10.1一元线性回归分析

10.1.1概述

10.1.2回归方法

10.1.3一元线性回归方程的检验

10.2二元线性回归

10.2.1回归方法

10.2.2二元线性回归方程的检验

10.3主成分分析

10.3.1概述

10.3.2主成分的计算

10.3.3主成分分析在企业效益中的应用

10.4聚类分析

10.4.1概述

10.4.2样品间的距离

10.4.3聚类方法

10.4.4其他聚类方法

第11章 质量控制

11.1分析化学质量控制方法

11.1.1全程序空白值实验值控制

11.1.2标准曲线

11.1.3平行双样

11.1.4加标回收

11.1.5标准参考物的应用

11.1.6方法对照

11.2质量管理图

11.2.1概念

11.2.2质量管理图的绘制与应用

11.2.3控制图的识别

第3篇 计算机程序简介

第12章 大型统计软件SPSS简介

12.1SPSS简介

12.1.1SPSS概述

12.1.2SPSS界面

12.1.3SPSS的菜单

12.1.4SPSS的其他窗口

12.1.5SPSS的退出

12.2SPSS基本操作

12.2.1数据的输入

12.2.2统计分析

12.2.3图形分析

12.2.4结果输出

12.3平均值检验

12.3.1均值过程（分组求均值）

12.3.2两组数据t检验

12.3.3配对比较

12.4方差分析

12.4.1单因素方差分析

12.4.2两因素方差分析

12.5正交实验设计设计与方差分析

12.5.1正交实验设计

12.5.2正交实验的方差分析

12.6线性回归

12.6.1一元线性回归

12.6.2二元线性回归

12.7主成分分析

12.8聚类分析

12.8.1K均值聚类过程

12.8.2系统聚类

12.9质量控制图

习题

附表

附表1Nair检验临界值表

附表2单侧Dixon检验统计量和临界值

附表3双侧Dixon检验统计量和临界值

附表4Grubbs检验临界值表

附表5Cochran最大方差检验的临界值

附表6标准正态分布表

附表7t分布表（双侧）

附表8F分布表（单侧）

附表9相关系数临界值表

附表10正交表

参考文献

《实验设计与数据处理（第二版）》主要包括三部分内容，即误差和数据处理基础、试验设计方法与应用和计算机数据处理软件简介。从误差理论入手，分别介绍测量值与误差、偶然误差的分布、误差传递等误差理论中的内容，介绍统计检验、方差分析、回归分析和聚类分析等数据处理方法与应用，介绍提高分析化学准确度的方法及质量控制方法，介绍正交试验设计、多因素序贯试验设计、随机化区组和拉丁方设计、析因设计、响应面设计方法与应用，最后一章以较大篇幅对现时最流行的大型统计软件之一SPSS（Statistical Product and Service Solutions）进行简要介绍，书末附有习题及常用的统计数表。
　　本书着重介绍基本概念和基本理论，并在此基础上结合专业特点，介绍了各种统计方法在化学化工、医药、环境检测、矿物加工等多方面的应用，本书把误差与数据处理、质量控制和实验设计作为重点。
　　本教材适于工艺、工程类大学生和理工类研究生教学使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生和研究生使用。本教材对于科研人员进行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者自学应用。