圖書描述
完整性：就統計的實驗設計而言，以編譯者所知的範圍，本書幾乎已全部包括，解說亦詳盡。
豐富性：習題及參考資料 ( 包括統計軟體 )，取材自許多應用領域及期刊，增加讀者的見識。
即時性：本書都有介紹到最新發展課題及方嚮。
著者信息
圖書目錄
第2章 基礎統計方法
第3章 一因子實驗：變異數分析
第4章 有區集因手的實驗
第5章 因子實驗
第6章 2 水準因子設計
第7章 2 水準因子設計的區集劃分和交絡
第8章 2 水準部分因子設計
第9章 因子和部分因子設計的其他議題
第10章 配適迴歸模型
第11章 反應麯麵法
第12章 穩健設計
第13章 隨機效果模型
第14章 套層因子和難改變因子的設計
第15章 其他議題
附錄
參考文獻
英中文索引
圖書序言
圖書試讀
用户评价
最近我終於有時間把《實驗設計與分析(二版)》這本書讀完，說實話，我原本對統計學有點卻步，總覺得那是一堆抽象的概念和複雜的公式。但這本書完全顛覆瞭我的想法！作者用一種非常貼近生活、充滿智慧的方式，讓我對實驗設計和統計分析有瞭全新的認識。它就像是一位經驗豐富的偵探，教我如何一步步地解開數據的謎團。 我最印象深刻的部分，是關於「實驗因子」的講解。作者沒有直接丟齣名詞，而是用瞭一個很棒的比喻：想像你要辦一場成功的派對，你需要考慮什麼？日期、時間、地點、菜單、賓客名單、娛樂等等。這些都是影響派對成敗的「因子」。作者讓我意識到，實驗設計的根本，就是要去辨識並控製這些影響結果的「因子」。 書中對於「因子水準」的選擇，也提齣瞭非常細膩的考量。作者強調，水準的選擇，不能隻是隨便設定幾個值，而是要仔細思考，這些水準之間的「差異」，是否足夠大到能夠讓我們觀察到顯著的效果。就像是比較兩種不同設計的手機殼，如果它們的差異隻是顏色深淺，那可能不容易看齣哪種比較受歡迎，但如果差異在於人體工學的設計，那就很容易觀察到。 再來，關於「變異」的討論，作者用瞭非常形象的比喻。他們把實驗中的變異，形容成是「背景的雜訊」。有時候是房間裡冷氣的嗡嗡聲（隨機變異），有時候是隔壁在施工的噪音（係統性變異）。作者讓我明白，我們需要學會區分，哪些變異是「無可避免的隨機現象」，哪些變異是我們「可以控製或應該排除」的係統性影響。 而且，這本書在講解「統計檢定」時，也完全沒有使用艱澀的術語。作者就像是在教我們如何「辯論」，如何提齣一個「主張」（虛無假設），然後再「收集證據」來支持或反駁這個主張。他們讓我理解瞭「顯著性水準」和「p值」的真正含義，不再隻是死記硬背的公式，而是科學探究中嚴謹的判斷標準。 我對書中關於「重複」的重要性，也是印象深刻。作者用瞭一個很簡單的例子：你今天看到一隻黑天鵝，不代錶所有的天鵝都是黑色的。但如果你看到一百隻都是黑色的，那你就會開始懷疑，是不是我過去認為「天鵝都是白色的」這個想法是錯的。這讓我深刻理解到，重複實驗的意義，不僅僅是為瞭增加樣本數，更是為瞭提高結果的「可靠性」和「可信度」。 「隨機化」這個概念，在書中也被闡釋得非常到位。作者不是簡單地說「要亂數」，而是詳細解釋瞭隨機化為什麼如此重要，以及它如何幫助我們「排除潛在的偏差」。就像是我們在做產品品質抽樣，如果總是挑選看起來比較「完美」的產品來檢測，那結果肯定是不準確的。隨機化就是確保每一個產品都有均等的機會被抽到，這樣纔能得到更客觀的結果。 而「區集化」的部分，更是讓我學到瞭很多實用的技巧。作者會引導我們思考，如何根據不同的「背景因素」，將樣本進行分組，以減少組內的變異，從而更精確地觀察到「處理」的效果。就像是我們在比較不同教材對學生的學習效果，如果把來自不同學習背景的學生混在一起，可能就難以看齣教材本身的差異。區集化就是為瞭更好地「聚焦」研究對象。 書中關於「樣本數的決定」這一章，對我來說簡直是「福音」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供瞭一些實用的計算方法和考量因素，讓我能夠更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力，從而做齣更可靠的結論。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
评分最近因為工作上的需求，我開始仔細閱讀《實驗設計與分析(二版)》。老實說，一開始看到「實驗設計」和「統計分析」這些字眼，我的腦海裡就浮現齣一堆公式和圖錶，感覺會是相當枯燥乏味的過程。但讀瞭幾頁之後，我纔發現，我的擔心完全是多餘的！這本書的作者，簡直就像是一位說故事的高手，把原本生澀的學術概念，講得活靈活現，讓我彷彿置身於一個充滿智慧的實驗場。 我最喜歡的部分，是關於「實驗因子」的討論。作者並沒有直接給齣定義，而是用瞭一個非常貼切的比喻：就像是在規劃一場婚禮，你必須考慮到日期、地點、賓客名單、餐點等等眾多因素。這些因素，就是實驗中的「因子」。而且，作者還強調，因子不隻是一個名字，更重要的是要去思考「哪些因子」是我們真正需要研究的，以及「每個因子」的「水準」要怎麼設定，纔能得到有意義的結果。 書中對於「變異」的解釋，也讓我茅塞頓開。作者把實驗中的變異，分成「係統性變異」和「隨機性變異」。就像是我們在玩遊戲，有時候是因為遊戲本身的設定（係統性變異），有時候是因為網路延遲（隨機性變異）。理解瞭這個區別，我纔明白，為什麼有時候我們的實驗結果會忽高忽低，原來很多時候，都是我們沒有有效地控製「係統性變異」。 而且，這本書在講解「統計檢定」時，也用瞭非常直觀的方式。作者不像其他書籍那樣，一開始就拋齣 p 值和顯著性水準，而是先從「提齣一個問題」和「尋找證據」的角度來引導。他們就像是在教我們如何「偵辦案件」，如何提齣閤理的「懷疑」，然後再用科學的方法去「證實」或「推翻」這個懷疑。 我對書中關於「重複」的重要性，也是印象深刻。作者用瞭一個很生動的例子：如果你隻告訴我你今天吃瞭早餐，我不會太在意。但如果我告訴你，我連續一個月，每天早上都吃瞭早餐，你就會開始覺得，這件事情好像有點「不尋常」，值得我們去探究。這讓我深刻理解到，重複實驗的意義，不僅僅是增加數據點，更是為瞭凸顯「非偶然性」。 「隨機化」這個概念，在書中也被闡釋得非常到位。作者不是簡單地說「要亂數」，而是詳細解釋瞭隨機化為什麼如此重要，以及它如何幫助我們「排除潛在的偏差」。就像是我們在做產品抽樣檢查，如果總是抽到外觀比較「漂亮」的產品，那結果肯定是不準確的。隨機化就是確保每一個產品都有均等的機會被抽到，這樣纔能得到更客觀的結果。 而「區集化」的部分，更是讓我學到瞭很多實用的技巧。作者會引導我們思考，如何根據不同的「背景因素」，將樣本進行分組，以減少組內的變異，從而更精確地觀察到「處理」的效果。就像是我們在比較不同肥料對植物生長的影響，如果把放在陽光充足和陰暗處的植物混在一起，可能就難以看齣肥料本身的差異。區集化就是為瞭更好地「聚焦」研究對象。 書中關於「樣本數的決定」這一章，對我來說簡直是「及時雨」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供瞭一些實用的計算方法和考量因素，讓我能夠更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力，從而做齣更可靠的結論。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總而言之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
评分最近為瞭工作上的專案，我可說是火力全開，不過在忙碌之餘，我真的非常慶幸自己抽空讀瞭這本《實驗設計與分析(二版)》。說實話，一開始看到書名，我還以為又要麵對一堆艱澀難懂的公式和理論，畢竟我對統計的印象，總停留在「數字遊戲」的階段。但讀瞭之後，我纔發現，這本書完全顛覆瞭我對統計學的看法，它更像是一本「解謎手冊」，教你如何一步步找齣問題的真相。 我最喜歡的部分是關於「實驗因子」的介紹。作者不是隻是枯燥地列齣名詞，而是用瞭很多非常生動的例子。像是討論「怎麼纔能種齣又大又甜的草莓？」，然後引導我們去思考，有哪些因素可能會影響草莓的生長，像是陽光、水分、肥料，以及不同的品種。這讓我立刻意識到，原來我們在日常生活中，無時無刻不在進行著「實驗設計」。 書中對於「因子水準」的處理，更是讓我感到驚喜。作者並沒有隻告訴你「水準就是值的範圍」，而是強調「水準的選擇」的重要性。他們會提醒我們，選擇水準的時候，不隻要考慮到差異性，也要考慮到實際操作的可能性，以及結果的可解釋性。這讓我知道，設計一個好的實驗，不隻是要「做」，更重要的是要「想」。 再來，關於「變異」的探討，作者用瞭非常深入淺齣的方式。他們把實驗中的變異，比喻成是「背景噪音」。有時候是房間裡的冷氣聲（隨機變異），有時候是隔壁鄰居在裝修（係統性變異）。理解瞭這兩者的區別，我纔明白，為什麼有些實驗結果看起來很混亂，原來是因為我們沒有有效地區分齣「真正訊號」和「背景噪音」。 而且，這本書在講「統計檢定」的部分，真的讓我鬆瞭一口氣。我一直以為統計檢定就是一連串複雜的公式運算，但作者卻用「假設與驗證」的思維方式來引導。他們會先教你怎麼「提齣一個假設」，然後再教你怎麼「收集證據來驗證這個假設」。這種「偵探辦案」式的講解，讓原本令人望而生畏的統計學，變得充滿瞭趣味性。 我對書中關於「顯著性」的闡述，印象也特別深刻。作者不是簡單地告訴你「p值小於0.05就是顯著」，而是詳細解釋瞭「顯著性水準」的意義，以及它背後的統計邏輯。他們就像是教你如何辨別「真憑實據」，而不是隨便聽信一麵之詞。這讓我對實驗結果的解讀，有瞭更嚴謹的態度。 書中關於「重複」的重要性，也是被再三強調。作者用瞭一個很有趣的例子，如果我隻告訴你我今天早上吃瞭早餐，這件事情很平常，你可能不會太在意。但如果我告訴你，我連續一個月，每天早上都吃瞭早餐，你就會覺得，這件事情好像有點「不尋常」，值得探究。這讓我明白，重複的意義，不僅僅是增加樣本數，更是為瞭凸顯「非偶然性」。 另外，「隨機化」這個概念，在書中也被闡釋得非常透徹。作者強調，隨機化不隻是為瞭「公平」，更是為瞭「避免偏差」。他們會用很多例子說明，如果實驗設計沒有做到隨機化，很有可能因為我們沒有注意到的因素，導緻實驗結果齣現瞭係統性的偏差。這讓我意識到，很多時候，我們以為的「巧閤」，其實是人為設計的「漏洞」。 而「區集化」的部分，也是讓我對實驗設計有瞭更深一層的理解。作者會引導我們思考，如何把相似的樣本「分組」，以減少組內變異，進而更清楚地觀察到組間的差異。就像是我們在比較不同教學方法對學生的影響，如果把聰明和比較駑鈍的學生混在一起，可能就難以看齣方法本身的差異。區集化就是為瞭更好地「聚焦」。 書中關於「樣本數的決定」這一章，簡直是專案經理的「福音」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供瞭一些實用的計算方法和考量因素，讓我能夠更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總而言之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
评分最近因為工作上的需求，我開始認真鑽研《實驗設計與分析(二版)》。老實說，一開始看到「實驗設計」和「統計分析」這些字眼，我的腦海裡就浮現齣一堆公式和圖錶，感覺會是相當枯燥乏味的過程。但讀瞭之後，我纔發現，我的擔憂完全是多餘的！這本書的作者，簡直就像是一位說故事的高手，把原本生澀的學術概念，講得活靈活現，讓我彷彿置身於一個充滿智慧的實驗場。 我最喜歡的部分，是關於「實驗因子」的討論。作者並沒有直接給齣定義，而是用瞭一個非常貼切的比喻：就像是在規劃一場婚禮，你必須考慮到日期、地點、賓客名單、餐點等等眾多因素。這些因素，就是實驗中的「因子」。而且，作者還強調，因子不隻是一個名字，更重要的是要去思考「哪些因子」是我們真正需要研究的，以及「每個因子」的「水準」要怎麼設定，纔能得到有意義的結果。 書中對於「變異」的解釋，也讓我茅塞頓開。作者把實驗中的變異，分成「係統性變異」和「隨機性變異」。就像是我們在玩遊戲，有時候是因為遊戲本身的設定（係統性變異），有時候是因為網路延遲（隨機性變異）。理解瞭這個區別，我纔明白，為什麼有時候我們的實驗結果會忽高忽低，原來很多時候，都是我們沒有有效地控製「係統性變異」。 而且，這本書在講解「統計檢定」時，也用瞭非常直觀的方式。作者不像其他書籍那樣，一開始就拋齣 p 值和顯著性水準，而是先從「提齣一個問題」和「尋找證據」的角度來引導。他們就像是在教我們如何「偵辦案件」，如何提齣閤理的「懷疑」，然後再用科學的方法去「證實」或「推翻」這個懷疑。 我對書中關於「重複」的重要性，也是印象深刻。作者用瞭一個很生動的例子：如果你隻告訴我你今天吃瞭早餐，我不會太在意。但如果我告訴你，我連續一個月，每天早上都吃瞭早餐，你就會開始覺得，這件事情好像有點「不尋常」，值得我們去探究。這讓我深刻理解到，重複實驗的意義，不僅僅是增加數據點，更是為瞭凸顯「非偶然性」。 「隨機化」這個概念，在書中也被闡釋得非常到位。作者不是簡單地說「要亂數」，而是詳細解釋瞭隨機化為什麼如此重要，以及它如何幫助我們「排除潛在的偏差」。就像是我們在做產品抽樣檢查，如果總是抽到外觀比較「漂亮」的產品，那結果肯定是不準確的。隨機化就是確保每一個產品都有均等的機會被抽到，這樣纔能得到更客觀的結果。 而「區集化」的部分，更是讓我學到瞭很多實用的技巧。作者會引導我們思考，如何根據不同的「背景因素」，將樣本進行分組，以減少組內的變異，從而更精確地觀察到「處理」的效果。就像是我們在比較不同肥料對植物生長的影響，如果把放在陽光充足和陰暗處的植物混在一起，可能就難以看齣肥料本身的差異。區集化就是為瞭更好地「聚焦」研究對象。 書中關於「樣本數的決定」這一章，對我來說簡直是「福音」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供瞭一些實用的計算方法和考量因素，讓我能夠更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力，從而做齣更可靠的結論。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總而言之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
评分天啊！最近真的忙翻瞭，不過我終於抽空把手邊這本《實驗設計與分析(二版)》給啃完瞭，說實話，一開始我還擔心它會不會太學術、太枯燥，畢竟我對統計的理解停留在大學時期那種「會考就好」的階段，但讀瞭之後，我纔發現自己完全想太多瞭！這本書就像是一本武功秘笈，把實驗設計的各種心法、招式都講得清清楚楚，而且是用一種很貼近我們生活、甚至可以說是有點「接地氣」的方式來闡述。 我記得我第一個讀到的部分是關於「實驗因子」的探討，作者不是像課本那樣死闆地列齣名詞解釋，而是用瞭很多有趣的例子，像是我們在做菜的時候，會不會發現不同的醬油、不同的烹調時間，都會影響最後的口感？這其實就是實驗因子在發揮作用。書裡頭還花瞭很大的篇幅去講怎麼「挑選」對的因子，還有怎麼去「控製」那些不想要的因子，這對我來說真的太實用瞭！我以前做專案的時候，總是覺得怎麼實驗結果忽高忽低，原來很多時候都是因為沒有好好地控製這些背景因素。 更讓我驚豔的是，書裡對於「變異來源」的分析，真的是讓我大開眼界。以往我總以為實驗中的誤差就是「不小心」造成的，但作者卻告訴我們，很多變異其實是潛藏在我們看不到的係統之中。他們用瞭很形象的比喻，比如說，一個精準的靶場，就算射手技巧再好，如果風嚮不穩、地基不平，一樣會影響子彈的落點。這讓我開始重新思考，我過去的實驗數據，有多少是真正的「效果」，有多少是被這些「變異來源」給掩蓋瞭。 而且，這本書在講解統計方法的部分，也不是一味地丟公式，而是會一步一步地引導你理解公式背後的邏輯。他們會用很簡單的數學概念，輔以圖錶和實際的案例，讓你恍然大悟「原來是這樣！」我特別喜歡他們在講「變異數分析」(ANOVA) 的時候，用瞭一個大傢都很熟悉的購物情境，來說明為什麼要比較不同組別之間的平均數差異，以及如何判斷這些差異是真實存在的，還是隨機的巧閤。這讓原本聽起來很艱澀的統計學，瞬間變得親切起來。 我印象最深刻的還有關於「多重比較」的章節。以前我總覺得，隻要找到差異最大的兩個組別就好，但作者卻非常仔細地解釋瞭為什麼這樣做會有問題，以及有哪些方法可以更嚴謹地進行比較。他們就像是一個經驗豐富的嚮導，告訴你在探險的路上，哪些地方有陷阱，哪些路徑纔是正確的。這讓我明白，科學研究的嚴謹性，真的體現在每一個細節裡。 另外，這本書對於「實驗設計的原則」的闡述，也是讓我受益匪淺。像是「隨機化」、「重複」和「區集化」這些名詞，我以前都隻是聽過，但從來沒有真正理解它們的重要性。作者透過各種實際的實驗場景，生動地展示瞭這些原則如何幫助我們獲得更可靠、更 unbiased 的結果。我現在迴想起來，過去有些研究，就是因為忽略瞭這些基本原則，導緻結論齣現瞭偏差。 這本書的「樣本數決定」部分，更是給瞭我一個很實際的啟發。我以前總是憑感覺來決定要做多少個樣本，結果常常是做太多浪費資源，或是做太少又得不到有意義的結果。作者提供瞭一些簡單的計算公式和思考框架，讓我可以更有依據地判斷需要多少樣本纔能達到預期的統計功效。這對我未來進行任何實驗，都會是極大的幫助。 我特別欣賞作者在探討「共變量分析」(ANCOVA) 時的處理方式。他們不是直接給齣複雜的數學模型，而是先從簡單的線性迴歸開始，逐步引入協變量的概念，然後再連結到ANCOVA。這種循序漸進的講解方式，對於我這種不是統計科班齣身的人來說，簡直是福音。我真的有種「豁然開朗」的感覺，原來統計學可以這麼有條理、這麼容易理解。 這本書的「實驗計畫的優化」部分，也給瞭我很多創新的想法。我以前總以為實驗設計就是那幾種固定的模式，但作者卻介紹瞭一些更進階、更靈活的設計方法，像是「田口方法」的介紹，雖然篇幅不多，但已經讓我對如何用更有效率的方式去優化產品或製程有瞭初步的認識。這讓我知道，實驗設計的領域是如此廣闊，還有很多值得我學習的地方。 總之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，就像是一本武林秘笈，又像是一位循循善誘的師父。它不隻傳授瞭「招式」，更重要的是傳授瞭「心法」。我現在對實驗設計的理解，已經不再停留在錶麵，而是能夠更深入地去思考，為什麼要這樣設計，這樣設計能帶來什麼樣的益處。我真心推薦給所有正在進行研究、專案，或是對科學方法有興趣的朋友們，這絕對是一本值得你投資時間和精力的好書！
评分最近為瞭工作上的專案，我開始深入研究《實驗設計與分析(二版)》。坦白說，一開始我對「實驗設計」這個詞，總覺得離我有點遙遠，好像是科學傢在實驗室裡纔會玩的東西。但讀瞭之後，我纔發現，這本書完全顛覆瞭我對統計學的看法，它更像是一本「解謎手冊」，教你如何一步步找齣問題的真相。 我最喜歡的部分是關於「實驗因子」的介紹。作者不是直接拋齣名詞，而是用瞭很多非常生動的例子。像是討論「怎麼纔能種齣又大又甜的草莓？」，然後引導我們去思考，有哪些因素可能會影響草莓的生長，像是陽光、水分、肥料，以及不同的品種。這讓我立刻意識到，原來我們在日常生活中，無時無刻不在進行著「實驗設計」。 書中對於「因子水準」的處理，更是讓我感到驚喜。作者並沒有隻告訴你「水準就是值的範圍」，而是強調「水準的選擇」的重要性。他們會提醒我們，選擇水準的時候，不隻要考慮到差異性，也要考慮到實際操作的可能性，以及結果的可解釋性。這讓我知道，設計一個好的實驗，不隻是要「做」，更重要的是要「想」。 再來，關於「變異」的探討，作者用瞭非常深入淺齣的方式。他們把實驗中的變異，比喻成是「背景噪音」。有時候是房間裡的冷氣聲（隨機變異），有時候是隔壁鄰居在裝修（係統性變異）。理解瞭這兩者的區別，我纔發現，為什麼有些實驗結果看起來很混亂，原來是因為我們沒有有效地區分齣「真正訊號」和「背景噪音」。 而且，這本書在講「統計檢定」的部分，真的讓我鬆瞭一口氣。我一直以為統計檢定就是一連串複雜的公式運算，但作者卻用「假設與驗證」的思維方式來引導。他們會先教你怎麼「提齣一個假設」，然後再教你怎麼「收集證據來驗證這個假設」。這種「偵探辦案」式的講解，讓原本令人望而生畏的統計學，變得充滿瞭趣味性。 我對書中關於「顯著性」的闡述，印象也特別深刻。作者不是簡單地告訴你「p值小於0.05就是顯著」，而是詳細解釋瞭「顯著性水準」的意義，以及它背後的統計邏輯。他們就像是教你如何辨別「真憑實據」，而不是隨便聽信一麵之詞。這讓我對實驗結果的解讀，有瞭更嚴謹的態度。 書中關於「重複」的重要性，也是被再三強調。作者用瞭一個很有趣的例子，如果我隻告訴你我今天早上吃瞭早餐，這件事情很平常，你可能不會太在意。但如果我告訴你，我連續一個月，每天早上都吃瞭早餐，你就會覺得，這件事情好像有點「不尋常」，值得探究。這讓我明白，重複的意義，不僅僅是增加樣本數，更是為瞭凸顯「非偶然性」。 「隨機化」這個概念，在書中也被講解得非常透徹。作者強調，隨機化不隻是為瞭「公平」，更是為瞭「避免偏差」。他們會用很多例子說明，如果實驗設計沒有做到隨機化，很有可能因為我們沒有注意到的因素，導緻實驗結果齣現瞭係統性的偏差。這讓我意識到，很多時候，我們以為的「巧閤」，其實是人為設計的「漏洞」。 而「區集化」的部分，也是讓我對實驗設計有瞭更深一層的理解。作者會引導我們思考，如何把相似的樣本「分組」，以減少組內變異，進而更清楚地觀察到組間的差異。就像是我們在做市場調查，如果把不同地區的受訪者混在一起，可能 A 地區的人們有共同的消費習慣，B 地區的人們又有另一種偏好，這樣一來，很多地區性的差異就會被模糊掉。區集化就是為瞭更好地捕捉這些內部差異。 書中關於「樣本數的決定」這一章，簡直是專案經理的「福音」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供的計算方法和考量因素，讓我可以更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力，從而做齣更可靠的結論。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
评分最近因為工作需要，我開始認真鑽研《實驗設計與分析(二版)》。坦白說，一開始我對「實驗設計」這個詞，總覺得離我有點遙遠，好像是科學傢在實驗室裡纔會玩的東西。再加上「統計分析」又是我的罩門，我內心其實是有點抗拒的。但是，當我翻開這本書，我纔發現，我的擔憂完全是多餘的。它就像是一位溫柔的導師，用非常貼近生活的方式，引導我進入實驗設計的奇妙世界。 我特別喜歡書中對於「實驗因子」的講解。作者不是直接拋齣名詞，而是先從我們日常生活中遇到的問題開始，例如「如何纔能做齣最美味的餅乾？」，然後引導我們去思考，有哪些變數（因子）會影響餅乾的味道，像是烘烤時間、溫度、糖的比例等等。這種由具體到抽象的講解方式，讓我立刻就產生瞭共鳴。 書中對於「因子水準」的選擇，也提齣瞭非常深入的見解。作者強調，水準的選擇，不隻是隨便設定幾個數字，而是要考慮到這些水準之間的「差異性」，以及這些差異是否能夠「有意義地」反映齣因子的影響。就像是我們在比較不同品牌的手機，如果隻比較一模一樣的功能，那差異就看不齣來。作者讓我們意識到，選擇「恰當」的水準，是設計一個有效實驗的關鍵。 再來，關於「變異」的探討，作者用瞭非常巧妙的比喻。他們把實驗中的變異，形容成是「隨機的擾動」。就像我們在海邊撿貝殼，你會撿到各種大小、各種形狀的貝殼，這就是一種隨機的變異。但是，如果有一天，你發現撿到的貝殼都特別大，那可能就是因為那天漲潮的水位比較高，這就是一種「係統性的變異」。作者讓我深刻理解瞭，我們要學會分辨，哪些變異是「背景噪音」，哪些變異纔是我們想尋找的「訊號」。 而且，這本書在講解「統計檢定」時，也完全沒有使用艱澀的術語。作者就像是在教我們如何「斷案」，如何一步步地提齣「假設」，然後再「收集證據」來證明這個假設。這種「偵探辦案」式的講解方式，讓我對「顯著性水準」和「p值」這些原本讓我頭痛的概念，有瞭清晰的認識。 我對書中關於「重複」的強調，印象非常深刻。作者就像是告訴我們，「一次的幸運不代錶什麼」。他們用瞭很多例子說明，為什麼要進行重複實驗，纔能提高實驗結果的可靠性。就像是我們買樂透，第一次中獎可能是偶然，但如果連續中三次，那可能就要開始懷疑是不是有什麼「內幕」瞭。 「隨機化」這個概念，在書中也被講解得非常到位。作者不是簡單地說「要亂數」，而是詳細解釋瞭隨機化為什麼如此重要，以及它如何幫助我們「排除偏差」。就像是我們在做產品抽樣檢查，如果總是抽到看起來比較「順眼」的產品，那結果肯定是不準確的。隨機化就是確保每一個產品都有均等的機會被抽到。 而「區集化」的部分，更是讓我學到瞭很多實用的技巧。作者會引導我們思考，如何根據不同的「背景因素」，將樣本進行分組，以減少組內的變異，從而更精確地觀察到「處理」的效果。就像是我們在比較不同藥物的效果，如果把年齡、性別差異很大的病患混在一起，可能就難以看齣藥物本身的差異。區集化就是為瞭更好地「聚焦」研究對象。 書中關於「樣本數的決定」這一章，對我來說簡直是「福音」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供瞭一些實用的計算方法和考量因素，讓我能夠更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力，從而做齣更可靠的結論。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總而言之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
评分最近為瞭專案，我把《實驗設計與分析(二版)》這本書徹底啃瞭一遍，實在是獲益良多！說實話，我對統計一直都抱持著一種「能應付考試就好」的心態，總覺得那離我的實際工作有點距離。但這本書完全改變瞭我的觀念，它就像是一本「實戰寶典」，把理論和應用完美結閤，讓我對實驗設計有瞭前所未有的理解。 我最欣賞的部分，是作者在講解「實驗因子」時，所採用的「由小見大」的方式。他們沒有一味地灌輸名詞解釋，而是從我們日常生活中最熟悉的場景切入，比如「如何泡一杯好喝的茶？」。透過這樣的生活化情境，引導我們去思考，哪些是影響茶湯味道的「因子」，像是茶葉種類、水溫、沖泡時間，以及它們的「水準」要如何設定，纔能得齣一個科學的結論。這種教學方式，真的讓原本遙遠的學術概念，變得觸手可及。 書中關於「變異」的分析，也讓我大開眼界。作者沒有把變異單純地當成「誤差」，而是從「係統性變異」和「隨機性變異」兩個角度去深入探討。他們用瞭一個非常貼切的比喻：就像是在射擊練習，有時候是槍枝本身有偏差（係統性變異），有時候是因為射手手抖瞭一下（隨機性變異）。這讓我深刻理解到，很多時候，實驗結果的不穩定，並非是偶然，而是我們沒有有效控製「係統性變異」所導緻的。 而且，這本書在講解「統計檢定」的部分，更是讓我鬆瞭一口氣。作者沒有一上來就丟一堆公式，而是先教我們如何「提齣一個閤理的假設」，然後再教我們如何「收集證據來驗證這個假設」。他們就像是在引導我們進行一場「科學的辯論」，讓我們學會如何根據數據來做齣嚴謹的判斷，而不是憑空猜測。 我對書中關於「重複」的重要性，也是印象深刻。作者用瞭一個很生動的例子：你今天看到一隻黑天鵝，不代錶所有的天鵝都是黑色的。但如果你看到一百隻都是黑色的，那你就會開始懷疑，是不是我過去認為「天鵝都是白色的」這個想法是錯的。這讓我深刻理解到，重複實驗的意義，不僅僅是為瞭增加樣本數，更是為瞭提高結果的「可靠性」和「可信度」。 「隨機化」這個概念，在書中也被闡釋得非常到位。作者不是簡單地說「要亂數」，而是詳細解釋瞭隨機化為什麼如此重要，以及它如何幫助我們「排除潛在的偏差」。就像是我們在做產品品質抽樣，如果總是挑選看起來比較「完美」的產品來檢測，那結果肯定是不準確的。隨機化就是確保每一個產品都有均等的機會被抽到，這樣纔能得到更客觀的結果。 而「區集化」的部分，更是讓我學到瞭很多實用的技巧。作者會引導我們思考，如何根據不同的「背景因素」，將樣本進行分組，以減少組內的變異，從而更精確地觀察到「處理」的效果。就像是我們在比較不同教學方法對學生的學習效果，如果把來自不同學習背景的學生混在一起，可能就難以看齣教材本身的差異。區集化就是為瞭更好地「聚焦」研究對象。 書中關於「樣本數的決定」這一章，對我來說簡直是「福音」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供瞭一些實用的計算方法和考量因素，讓我能夠更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力，從而做齣更可靠的結論。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
评分老實說，一開始拿到這本《實驗設計與分析(二版)》的時候，我心裡是有點擔憂的。畢竟「實驗設計」聽起來就好像是實驗室裡纔會用到的專業術語，加上「統計分析」又是很多人的罩門，我怕自己會看不懂。但實際翻開書頁，我纔發現，我的擔心完全是多餘的。這本書的寫法真的太有溫度瞭，作者用瞭很多生活化的例子，讓原本枯燥的統計概念變得生動有趣。 我記得書裡在介紹「實驗計畫」時，用瞭一個很貼切的比喻，就是我們在規劃一場旅行。我們會考慮要去哪些景點（因子）、每個景點要花多少時間（因子水準）、交通工具的選擇（控製因子），還要考慮天氣、人潮這些不可控的因素（隨機誤差）。這種從我們日常經驗齣發的講解方式，讓我很快就抓住瞭實驗設計的核心思想。 尤其是在「因子和水準」的定義上，作者沒有直接給齣艱澀的定義，而是透過討論「如何泡一杯好喝的咖啡」這個情境，來讓讀者理解什麼是因子（例如：咖啡豆種類、水溫、沖泡時間）以及什麼是水準（例如：阿拉比卡豆 vs. 羅布斯塔豆；90度C vs. 95度C）。這種方式，讓原本抽象的概念，瞬間變得具體可行，也讓我開始思考，我平常在做的很多事情，其實都蘊含著實驗設計的原理。 書中對於「變異」的討論，更是讓我印象深刻。作者沒有把變異單純地當成「錯誤」，而是從「係統性變異」和「隨機性變異」兩個層麵來分析。就像我們在玩射擊遊戲，有時候是因為你的瞄準器飄移（係統性變異），有時候是因為你手滑瞭一下（隨機性變異）。理解瞭這個差異，我纔發現，過去很多實驗數據不穩定的問題，根源可能就在於沒有有效地控製係統性變異。 再來，關於「統計檢定」的部分，作者也用瞭非常巧妙的方式來闡述。他們沒有一味地灌輸公式，而是先從「提齣問題」和「尋找證據」的角度來引導讀者。我特別喜歡他們在解釋「顯著性水準」時，用瞭一個「無罪推定」的類比。意思是，在沒有足夠證據證明被告有罪之前，我們都假設他是無罪的。這讓我對「虛無假設」有瞭全新的理解，原來它並不是一個難以理解的學術概念，而是我們在科學探究中，一種嚴謹的判斷標準。 更讓我驚喜的是，這本書在講「實驗重複」的重要性時，也結閤瞭許多實際的例子。作者指齣，如果我們隻做一次實驗，很可能因為偶然的因素，得到一個很不具代錶性的結果。就像你第一次買彩券就中大獎，並不代錶你之後每次都能中獎。透過「重複」進行多次實驗，我們纔能更確信地判斷觀察到的差異是真實的，還是隻是「運氣好」。 書中關於「隨機化」的討論，也讓我受益匪淺。我以前總是覺得，隨機化好像隻是為瞭增加一點點的「公正性」，但作者卻非常強調它在排除「係統性偏差」方麵的關鍵作用。就像我們在做產品測試，如果總是把好的產品放在前麵測試，而把有瑕疵的產品留到後麵，這樣的測試結果肯定是不準確的。隨機化就是確保每一個樣本都有均等被分配到不同處理組的機會。 我尤其欣賞作者在介紹「區集化」時的細膩。他們沒有簡單地說「把相似的樣本分在一起」，而是更深入地解釋瞭區集化的原理，以及它如何幫助我們在實驗中「減少變異」。就像是我們在做市場調查，如果把不同地區的受訪者混在一起，可能 A 地區的人們有共同的消費習慣，B 地區的人們又有另一種偏好，這樣一來，很多地區性的差異就會被模糊掉。區集化就是為瞭更好地捕捉這些內部差異。 書中關於「樣本數的決定」這一節，對我來說簡直是及時雨。我以前總是憑經驗判斷樣本數，結果常常不是不足就是過量。作者提供的計算方法和考量因素，讓我可以更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能獲得足夠的統計效力，從而做齣更可靠的結論。這對我未來進行任何研究或實驗，都將是寶貴的指導。 此外，這本書在講解「因素與交互作用」時，也是採用瞭非常直觀的方式。他們不像其他書籍那樣，一上來就講複雜的數學模型，而是透過具體的數據和圖錶，讓我們看到不同因子組閤起來，會產生什麼樣的「驚喜」或「令人意外」的效果。這種「眼見為憑」的講解方式，讓我對「交互作用」的概念有瞭更深刻的理解，也讓我開始反思，過去我是否忽略瞭許多潛在的交互作用。 總體來說，《實驗設計與分析(二版)》這本書，不隻是一本學術書籍，更像是一本實用的「生活指南」。它將複雜的實驗設計和統計分析，轉化成易於理解、貼近生活的內容。我真的非常推薦這本書給所有想要提升研究能力、解決實際問題，或者隻是單純對科學方法感到好奇的朋友們。它絕對會為你的思路帶來全新的啟發！
评分最近為瞭工作上的專案，我把《實驗設計與分析(二版)》這本書從頭到尾讀瞭一遍，實在是讓我受益匪淺！我之前總覺得，統計學離我的生活很遠，是一門需要高超數學技巧的學科。但這本書完全打破瞭我的刻闆印象，它用非常生動、貼近生活的方式，把實驗設計的原理講得清清楚楚，讓我彷彿上瞭一堂充滿啟發的「科學思維」課。 我最喜歡的部分，是書中對於「實驗因子」的介紹。作者沒有直接丟齣名詞，而是從我們日常生活中最熟悉的場景切入，比如「如何纔能種齣最美味的番茄？」透過這樣的情境，引導我們去思考，有哪些因素（因子）會影響番茄的品質，像是土壤、水分、陽光、肥料等等，以及它們各自的「水準」要如何設定，纔能得到有意義的結果。這種教學方式，讓原本抽象的學術概念，變得具體而易懂。 書中關於「變異」的分析，也讓我茅塞頓開。作者沒有把變異單純地當成「誤差」，而是從「係統性變異」和「隨機性變異」兩個角度去深入探討。他們用瞭一個非常貼切的比喻：就像是在玩射擊遊戲，有時候是因為遊戲本身的設定有偏差（係統性變異），有時候是因為你手滑瞭一下（隨機性變異）。這讓我深刻理解到，很多時候，實驗結果的不穩定，並非是偶然，而是我們沒有有效控製「係統性變異」所導緻的。 而且，這本書在講解「統計檢定」時，也完全沒有使用艱澀的術語。作者就像是在教我們如何「偵辦案件」，如何提齣一個「閤理的懷疑」（虛無假設），然後再「收集證據」來證實或推翻這個懷疑。他們讓我理解瞭「顯著性水準」和「p值」的真正含義，不再隻是死記硬背的公式，而是科學探究中嚴謹的判斷標準。 我對書中關於「重複」的重要性，也是印象深刻。作者用瞭一個很生動的例子：你今天看到一隻黑天鵝，不代錶所有的天鵝都是黑色的。但如果你看到一百隻都是黑色的，那你就會開始懷疑，是不是我過去認為「天鵝都是白色的」這個想法是錯的。這讓我深刻理解到，重複實驗的意義，不僅僅是為瞭增加樣本數，更是為瞭提高結果的「可靠性」和「可信度」。 「隨機化」這個概念，在書中也被闡釋得非常到位。作者不是簡單地說「要亂數」，而是詳細解釋瞭隨機化為什麼如此重要，以及它如何幫助我們「排除潛在的偏差」。就像是我們在做產品品質抽樣，如果總是挑選看起來比較「完美」的產品來檢測，那結果肯定是不準確的。隨機化就是確保每一個產品都有均等的機會被抽到，這樣纔能得到更客觀的結果。 而「區集化」的部分，更是讓我學到瞭很多實用的技巧。作者會引導我們思考，如何根據不同的「背景因素」，將樣本進行分組，以減少組內的變異，從而更精確地觀察到「處理」的效果。就像是我們在比較不同肥料對植物生長的影響，如果把放在陽光充足和陰暗處的植物混在一起，可能就難以看齣肥料本身的差異。區集化就是為瞭更好地「聚焦」研究對象。 書中關於「樣本數的決定」這一章，對我來說簡直是「福音」！我以前總是憑感覺來決定樣本數，結果常常是做瞭太多無意義的實驗，或是做瞭太少，結果卻無法支持我的結論。作者提供瞭一些實用的計算方法和考量因素，讓我能夠更有科學依據地來決定需要多少樣本，纔能達到預期的統計效力，從而做齣更可靠的結論。 最讓我感到「哇！」的一聲，是書中關於「交互作用」的講解。作者沒有像其他書那樣，一上來就丟複雜的模型，而是透過非常直觀的圖錶和例子，讓我們看到「一加一大於二」或是「一加一大於三」的現象。這種「意想不到」的結果，讓我對實驗設計有瞭更立體的認識，也讓我開始思考，是否我過去的實驗，都忽略瞭這些潛在的交互作用。 總之，《實驗設計與分析(二版)》這本書，真的就像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越瞭複雜的實驗設計和統計分析的迷霧。它不僅提供瞭「工具」，更傳授瞭「思維」。我真心推薦給所有在學術研究、產品開發，或是任何需要嚴謹分析的領域工作的朋友們。這本書絕對會為你的工作和學習，帶來巨大的幫助！
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