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李志辉 著

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• Minitab
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• 应用
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• SPSS
• 回归分析
• 方差分析
• 假设检验
• 统计软件

店铺： 布克专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121316791

商品编码：13967684986

出版时间：2017-06-01

商品参数

MINITAB统计分析方法及应用（第2版）
	定价	69.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2017年06月
	开本	16
	作者	李志辉
	装帧	平装
	页数
	字数
	ISBN编码	9787121316791
	重量

内容介绍

　本书根据统计教学的特点，结合大量的实例以循序渐进的方式介绍Minitab 17.3软件的使用方法和统计应用，对软件界面、统计分析结果及统计图形均进行了详细的解释。内容包括Minitab的基础知识、基本统计量、统计表和列联表资料的检验、方差分析、等效检验、非参数检验、回归分析、可靠性/生存分析、多变量分析、时间序列分析、功效和样本量计算、控制图、过程能力分析、质量计划工具、测量系统分析及常用统计图形的绘制等，并对数据的结果和图形进行统计学分析与推断。本书讲述的实例涵盖多个专业，能够满足不同专业读者的需要。本书所有附录（电子书格式）、例题数据均可在华信教育资源网www.hxedu.com.cn免费下载，方便教师授课和读者操作练习和查询。本书的内容与方法可广泛适用于自然科学、社会科学、工业统计，特别是工业统计学、生物学、心理学、医疗卫生保健、经济学等多学科、多专业、多层次的需要，可作为高等院校统计软件教材及参考书、科研单位相关专业的科技人员、研究生、大学生与机关企管理人员、计算机工作者学习参考书。

目录

目    录

 

第1章  Minitab概述 1

1.1  Minitab简介 1

1.2  Minitab的主要功能 1

1.2.1  数据管理 1

1.2.2  数据计算 2

1.2.3  统计功能 2

1.2.4  统计图形 5

1.2.5  宏 5

1.2.6  帮助与协助功能 5

1.3  Minitab界面 6

1.3.1  Minitab主窗口 6

1.3.2  对话框 8

1.3.3  弹出菜单 9

1.3.4  中英文界面的设置 9

第2章  Minitab入门 11

2.1  Minitab支持的数据类型 11

2.2  Minitab 的文件类型 12

2.3  Minitab工作表的基本操作与

     数据录入 13

2.3.1  工作表介绍 13

2.3.2  数据录入实例 13

2.3.3  设置数据类型 16

2.4  调用Minitab宏 18

第3章  数据管理 20

3.1  生成工作表子集 20

3.1.1  根据指定变量值生成工作表

      子集 20

3.1.2  根据图形指定区域生成工作

      表子集 21

3.1.3  根据格式化的单元格生成工

      作表子集 22

3.1.4  根据行号生成工作表子集 22

3.1.5  根据公式生成工作表子集 23

3.2  拆分工作表 23

3.3  纵向合并工作表 24

3.4  横向合并工作表 25

3.4.1  简单合并工作表 25

3.4.2  根据关键变量横向合并

      工作表 26

3.5  复制数据 27

3.5.1  复制列到列 27

3.5.2  复制常量到常量 29

3.5.3  复制矩阵到矩阵 29

3.5.4  复制常量到列 30

3.5.5  复制列到常量 31

3.5.6  复制矩阵到列 31

3.5.7  复制列到矩阵 32

3.5.8  复制工作表到工作表 33

3.6  拆分列 33

3.7  堆叠数据 34

3.7.1  堆叠列 34

3.7.2  堆叠列的区组 35

3.7.3  堆叠行 36

3.8  转置列 37

3.9  个案排序 38

3.10  排秩 40

3.11  删除行 40

3.12  删除变量 41

3.13  条件格式 41

3.13.1  突出显示单元格 41

3.13.2  突出显示zui高/zui低值

      单元格 44

3.13.3  根据Pareto规则突出显示

      单元格 45

3.13.4  根据统计量突出显示单元格 45

3.14  编码 48

3.15  更改数据类型 51

3.16  日期和时间转换 52

3.16.1  取整日期和时间 52

3.16.2  从日期或时间中提取数字 53

3.16.3  从日期或时间中提取文本 54

3.17  合并文本 55

3.18  显示数据 55

第4章  数据计算 57

4.1  计算器及其函数 57

4.1.1  计算器 57

4.1.2  计算器函数 59

4.2  计算列统计量 68

4.3  计算行统计量 68

4.4  数据标准化 69

4.5  生成模板数据 71

4.5.1  生成简单数集 71

4.5.2  生成任意数集 72

4.5.3  生成文本值模板 72

4.5.4  生成日期/时间值的简单数集 74

4.6  创建网格数据 74

4.7  创建指示变量 76

4.8  设置随机数发生器的基数 78

4.9  生成随机数 78

4.9.1  从样本中抽样 79

4.9.2  根据分布生成随机数 79

4.10  概率分布函数 81

4.10.1  计算概率 82

4.10.2  计算累积概率 83

4.10.3  计算P值 84

4.10.4  计算逆累积概率值 85

4.10.5  计算临界值 85

4.11  矩阵运算 86

4.11.1  读取矩阵 86

4.11.2  转置矩阵 87

4.11.3  求逆矩阵 88

4.11.4  定义常量矩阵 88

4.11.5  生成对角矩阵 89

4.11.6  特征分析 89

4.11.7  矩阵的算术运算 90

第5章  基本统计量 92

5.1  计算和存储描述性统计量 92

5.1.1  显示描述性统计量 92

5.1.2  存储描述性统计量 96

5.1.3  图形化汇总 97

5.2  均值假设检验与置信区间估计 99

5.2.1  单样本均值比较的Z检验 99

5.2.1  单样本均值的t检验 101

5.2.2  独立样本均值的t检验 103

5.2.3  配对样本均值的t检验 106

5.3  率的假设检验与置信区间估计 108

5.3.1  单样本二项总体率检验 108

5.3.2  独立样本二项总体率检验 109

5.3.3  单样本Poisson检验 111

5.3.4  独立样本Poisson检验 114

5.4  方差的假设检验与置信区间

     估计 115

5.4.1  单样本方差检验 115

5.4.2  独立样本方差检验 117

5.5  相联度量 120

5.5.1  相关 120

5.5.2  协方差 121

5.6  分布检验 122

5.6.1  正态性检验 122

5.6.2  离群值检验 124

5.6.3  Poisson分布的拟合优度

     检验 127

第6章  统计表和列联表资料的检验 130

6.1  单变量计数 130

6.2  列联表资料的分析 131

6.2.1  卡方检验 131

6.2.2  四格表资料的Fisher 精que

      检验 133

6.2.3  配对四格表资料的McNemar

      检验 135

6.2.4  多维四格表资料的Mantel-

      Haenszel-Cochran检验 136

6.2.5  观测结果一致性的Cohen 

      Kappa评价 137

6.2.6  有序分类资料的一致性度量 137

6.2.7  有序分类资料的相关分析 139

6.3  单变量卡方拟合优度检验 139

第7章  方差分析 142

7.1  方差齐性检验 142

7.2  单因子方差分析 145

7.3  均值分析图 152

7.3.1  正态分布资料的均值分析图 152

7.3.2  二项分布资料的均值分析图 154

7.3.3  Poisson分布资料的均值

      分析图 155

7.4  主效应图 155

7.5  交互效应图 157

7.6  平衡方差分析 158

7.6.1  完全随机设计资料的方差

      分析 158

7.6.2  双因子方差分析 160

7.6.3  混合模型平衡设计资料的

      方差分析 161

7.7  一般线性模型 162

7.7.1  随机区组设计资料的方差

      分析 162

7.7.2  析因设计资料的方差分析 166

7.7.3  正交设计资料的方差分析 170

7.7.4  拉丁方设计资料的方差

      分析 172

7.7.5  系统分组试验设计资料的

      方差分析 173

7.7.6  分割试验设计资料的方差

      分析 175

7.7.7  交叉试验设计资料的方差

      分析 176

7.7.8  协方差分析 178

7.7.9  均值的多重比较 181

7.7.10  计算预测信息 187

7.7.11  因子图 189

7.8  一般多元方差分析 192

第8章  等效检验 196

8.1  单样本等效检验 196

8.2  独立样本等效检验 199

8.2.1  等效性检验 199

8.2.2  优效性检验 202

8.2.3  非劣效性检验 204

8.3  配对资料的等效检验 205

8.4  二阶段交叉试验设计资料的

     等效检验 207

第9章  非参数检验 212

9.1  单样本中位数检验 212

9.1.1  单样本符号检验 212

9.1.2  单样本Wilcoxon符号秩

      检验 213

9.2  两独立样本的Mann-Whitney

     检验 214

9.3  方差分析的非参数方法

《数据洞察：现代统计分析的理论基石与实践指南》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、创新和发展的核心要素。无论是科学研究、商业运营，还是社会治理，对海量数据的深刻理解和有效运用，都直接关系到成败。然而，数据本身并不能说话，它们隐藏的规律、趋势和洞察，需要借助强大的统计分析工具和方法才能被发掘。本书正是为了填补这一关键鸿沟而生，旨在为读者构建一个全面、系统、且极具实践指导意义的统计分析知识体系。 本书并非一本孤立的理论堆砌，而是将深厚的统计学理论根基与贴近现实的应用场景紧密结合。我们相信，只有理解了“为什么”，才能更好地掌握“怎么做”。因此，在深入浅出的阐述统计分析的各种方法时，本书始终强调其背后的数学原理和逻辑。从最基础的描述性统计，到推断性统计的核心概念，再到更为高级的回归分析、方差分析、时间序列分析以及多变量统计技术，本书都将层层剥开其精髓，帮助读者建立清晰的理论认知。 第一部分：统计分析的基石——理解与描述数据 在踏入复杂的统计模型之前，掌握如何有效地描述和理解数据是至关重要的一步。本部分将带领读者从零开始，认识数据的本质。 数据类型与测量尺度： 我们将详细区分定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据），并进一步探讨比例、区间、定序和定类等不同的测量尺度。理解数据类型有助于我们选择最恰当的统计工具和可视化方法。 描述性统计的核心工具： 学习如何计算和解读集中趋势的度量（如均值、中位数、众数），分散趋势的度量（如方差、标准差、极差、四分位距），以及分布形态的度量（如偏度、峰度）。这些指标能快速勾勒出数据集的整体轮廓。 可视化数据： 图形是理解数据的有力助手。本书将介绍多种经典且实用的可视化方法，包括直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等。我们将指导读者如何根据数据类型和分析目标，选择最能揭示数据特征的图表，并学会解读图表传达的信息。 概率论基础： 统计推断的根基在于概率论。我们将梳理概率的基本概念，如随机事件、概率的计算规则，以及重要的概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）。对这些基础的掌握，为后续的推断统计打下坚实基础。 第二部分：从样本到总体——统计推断的艺术 统计推断是统计学中最具力量的领域之一，它使我们能够从有限的样本数据出发，对未知但更广泛的总体做出有根据的判断。 抽样理论与抽样分布： 理解不同抽样方法（如简单随机抽样、分层抽样）的原理及其对推断结果的影响。重点阐述中心极限定理，这是理解样本均值分布以及进行区间估计和假设检验的核心。 参数估计： 学习点估计和区间估计的原理。掌握如何构造置信区间，并理解置信水平的含义。我们将详细介绍针对不同参数（如总体均值、比例、方差）的区间估计方法。 假设检验的框架： 详细讲解假设检验的基本步骤，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定拒绝域、计算P值以及做出统计决策。我们将剖析第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念及其对检验效力的影响。 常用假设检验方法： 深入介绍多种单样本和两样本的假设检验，包括t检验（用于检验均值）、Z检验（用于检验比例）、卡方检验（用于检验离散数据的拟合度和独立性）以及F检验（用于比较方差）。本书将详细解析每种检验的适用条件、计算过程和结果解读。 第三部分：探索变量之间的关系——回归与方差分析 在许多实际问题中，我们不仅关心变量的分布，更关注变量之间的相互关系。本部分将聚焦于揭示和量化这些关系。 相关性分析： 学习如何衡量两个变量之间线性关系的强度和方向，包括计算皮尔逊相关系数，并进行相关系数的假设检验。区分相关不等于因果的重要性。 简单线性回归： 深入理解简单线性回归模型，包括回归方程的建立、最小二乘法的原理、回归系数的解释（斜率和截距）以及模型拟合优度（决定系数R²）的评估。学习如何进行回归系数的假设检验以及对模型进行预测。 多元线性回归： 扩展到包含多个自变量的回归模型。学习如何选择和构建多元回归模型，处理多重共线性问题，以及解释多个回归系数的独立效应。介绍模型选择的常用方法（如逐步回归）。 方差分析（ANOVA）： 掌握方差分析的基本原理，它允许我们比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异。详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析，包括其模型假设、F检验的计算与解读，以及事后检验（如Tukey HSD）。 第四部分：超越经典——高级统计方法与应用 在掌握了基础和核心的统计分析方法后，本部分将进一步拓展读者的视野，介绍一些更高级、更具针对性的统计技术，并探讨其在不同领域的应用。 时间序列分析入门： 学习如何分析具有时间顺序的数据。介绍时间序列的基本组成部分（趋势、季节性、周期性和随机波动），以及常用的时间序列模型（如ARIMA模型），用于数据预测和模式识别。 非参数统计方法： 在某些数据不满足参数检验的严格假设时，非参数方法提供了重要的替代方案。介绍如秩和检验（Wilcoxon检验）、符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，并阐述其适用场景。 聚类分析与因子分析： 学习如何对数据进行分组（聚类）以发现内在的结构，以及如何通过降维（因子分析）来识别潜在的隐藏变量，简化复杂数据集。 统计软件的应用： 理论与实践相结合方能发挥最大效用。本书将穿插指导读者如何在常用的统计分析软件（如Excel的数据分析工具、SPSS、R或Python的统计库）中实现上述各种统计分析方法。我们将提供清晰的操作步骤和结果解读指南，让读者能够迅速将学到的知识应用于实际数据分析工作中。 本书的特色与价值： 理论与实践的深度融合： 每一章都紧密围绕统计原理，同时提供丰富的实际案例，帮助读者理解概念如何在真实世界中应用。 由浅入深，循序渐进： 从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的模型，确保不同背景的读者都能掌握。 强调思维方式： 不仅教“术”，更注重培养读者的统计思维，使读者能够独立分析问题，选择合适的统计工具，并正确解读结果。 面向广泛的读者群体： 无论是统计学专业学生、科研人员，还是希望提升数据分析能力的商业人士、市场研究员、产品经理、工程师，本书都能提供宝贵的指导。 为数据驱动的决策赋能： 掌握本书内容，读者将能够从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，做出更明智、更具洞察力的决策，从而在个人和职业生涯中取得更大的成功。 在当今数据驱动的世界里，统计分析不再是少数专家的专利，而是每一位希望在各自领域取得突破的人都应具备的核心能力。本书将是你开启数据洞察之旅，掌握现代统计分析方法，并将其有效应用于实践的得力助手。让我们一起，用数据说话，用统计的力量驱动认知与进步。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最想看的是它到底有没有讲清楚“统计分析系”到底是什么意思。我理解“统计分析”是核心，但“系”字加上后面的“使用方法和统计应用”让我有点摸不着头脑，不知道是不是指代某个特定的统计分析体系或者方法论。我希望这本书能够对“统计分析系”有一个清晰的定义和阐释，而不是简单地将它作为一个标题的一部分。如果它指的是一个整合了理论、方法和工具的系统，那我非常期待能看到它如何构建和应用。我想了解这个“系”的逻辑框架，以及它在不同领域的适用性。例如，它是否提供了一套标准的流程来指导用户进行数据收集、数据预处理、模型选择、结果评估和报告撰写？它是否强调了某些特定的统计学原理或技术，并在软件层面（比如MINITAB）有相应的支持？我希望这本书能够提供一些案例研究，展示这个“统计分析系”是如何在实际工作中发挥作用的，比如在某个公司如何通过这个体系来提升运营效率，或者在某个研究项目中如何利用它来得出有价值的结论。如果这个“系”真的能够提供一套行之有效的方法论，那这本书的价值就不仅仅在于介绍软件操作，更在于它能够提供一种解决问题的思维模式。我希望能从这本书中获得一种系统的、结构化的统计分析指导，而不是零散的知识点。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我买这本书，很大一部分原因是被“包邮”吸引了，虽然知道这和内容本身没啥关系，但网购嘛，能省一点是一点。拿到手之后，我迫不及待地翻看了目录，希望能够快速找到我感兴趣的部分。我关注的重点是“应用”这两个字。作为一个刚刚接触统计分析不久的学生，我更倾向于学习那些能够直接应用到实际项目中的方法，而不是纯粹的理论推导。这本书的标题里多次强调“应用”，这让我对它抱有很高的期望。我希望它能提供大量的实际案例，而且这些案例最好是贴近我们日常学习和生活中遇到的问题，比如如何分析学业成绩、如何理解市场营销数据、如何解释社会调查结果等等。我希望书中能详细讲解如何在MINITAB软件中实现这些案例的分析，包括数据的准备、模型的选择、参数的设置以及结果的解读。如果能有一些“跟着做”的练习，让我能够边学边练，那就更好了。而且，我希望这本书能够涵盖不同类型的应用场景，比如数据挖掘、预测分析、质量管理等，让我对统计分析的应用有一个更全面的认识。总之，我希望这本书能够成为我从理论走向实践的桥梁，让我能够真正地将统计学知识运用到解决实际问题中去。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字实在太长了，第一次看到的时候我愣了一下，以为是不是哪个电商平台的商品标题，后来才意识到这竟然是一本书的书名。我拿到这本书的时候，是被它那“包邮”两个字吸引的，虽然知道这和内容关系不大，但购物时总会有一点小小的惊喜。这本书的封面设计还算比较朴实，没有太多花哨的元素，给人一种踏实可靠的感觉，这倒也符合我对于一本统计分析书籍的期待。我本身是对数据分析挺感兴趣的，但之前接触的都是一些基础的 Excel 操作，总觉得不够深入，想系统地学习一些统计学的方法。这本书的副标题“统计分析方法及应用（第2版）”以及后面的“统计分析 系 使用方法和统计应用”让我觉得它应该能满足我的需求，毕竟“第2版”意味着内容应该有更新和完善，而“方法及应用”则暗示了它既会讲理论，也会讲实际的运用，这对我这个实践型学习者来说非常重要。我希望这本书能够详细地讲解各种统计分析方法，比如回归分析、假设检验、方差分析等等，并且能够结合实际案例来演示如何运用这些方法来解决现实问题。我特别期待它能包含一些关于数据可视化和解读的内容，因为我总觉得光会做分析还不够，还得能够清晰地把分析结果呈现出来，让不懂统计的人也能明白。这本书的厚度看起来还可以，不算太厚重，也不至于太薄，希望里面的内容密度适中，既不会让读者觉得信息量过载，也不会过于浅显。总之，我对这本书的初步印象是，它应该是一本比较全面且实用的统计分析入门读物，我希望能通过它来提升自己的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名实在是太长了，我第一次看到的时候，脑子里闪过的是：“这是要考什么吗？怎么会起这么长的名字。” 后来仔细一看，才明白这是一本关于统计分析的书，而且还提到了“MINITAB”。我个人对统计学并不是非常精通，但平时工作偶尔会接触到一些数据，感觉自己在这方面确实需要补足一些知识。我希望这本书能够系统地介绍一些常用的统计分析方法，特别是那些在实际工作中比较容易遇到的。例如，我希望它能详细讲解如何进行数据描述和可视化，如何进行假设检验，以及如何进行回归分析。关于MINITAB这个软件，我之前听说过，但从来没有用过。我希望这本书能够详细地介绍MINITAB的基本操作，包括如何导入和导出数据，如何在软件中进行各种统计分析，以及如何解读分析结果。如果能有一些实际案例的演示，那就更好了，最好是那种有明确的业务背景的例子，这样我能更好地理解这些统计方法是如何帮助我们解决实际问题的。我不太喜欢那种只讲理论、不讲实践的书，希望这本书能够做到理论与实践相结合，既能讲清楚原理，也能教我们如何去操作。我希望通过这本书，能够让我对统计分析有一个更清晰的认识，并且能够熟练运用MINITAB来处理一些基本的数据分析任务。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对统计分析这块儿一直有些畏难情绪，总觉得那些公式和模型离我的实际工作有点远。但最近因为项目需要，不得不开始接触这方面的知识，所以就到处搜罗相关的书籍。当我在网上看到这本《包邮 MINITAB统计分析方法及应用（第2版）统计分析 系 使用方法和统计应用 统计分析》的时候，我第一眼就被它“MINITAB”这个词吸引了。我听说MINITAB是一个非常强大的统计分析软件，很多企业和研究机构都在使用，如果这本书能让我学会如何利用MINITAB来解决实际问题，那对我来说就太有价值了。我希望这本书不仅能讲解统计学理论，更能侧重于MINITAB软件的操作和应用。我希望它能像一本操作手册一样，一步一步地教我如何导入数据、如何选择合适的统计分析工具、如何设置参数、如何解读输出结果等等。最好能有一些详细的截图和步骤说明，这样即使是完全没有接触过MINITAB的新手，也能轻松上手。另外，我希望这本书能涵盖一些常见的统计分析场景，比如产品质量控制、市场调研、金融风险评估等等，并且能够提供相应的MINITAB操作案例。如果能有一些进阶的内容，比如多元统计分析或者时间序列分析，那就更好了，这样我可以在掌握基础之后，继续深入学习。总的来说，我购买这本书的初衷，是希望它能成为我学习MINITAB统计分析的得力助手，让我能够快速地将理论知识转化为实践技能。