用Excel学试验设计法

     日常生活中我们经常会看到很多问卷调查，调查问卷中会有多个选项，要求回答者根据自己的感觉对各选项评分。像这种设计问卷调查，明确各选项(因子)的影响程度的方法就是因子设计(法)。但是，单有一大堆的数据并不能说明什么，还需要作解析工作。而“解析”这个词，会给人很深奥、专业的印象。其实不然，用大家都司空见惯的Excel就能够实现解析。 渕上美喜、上田和明、近藤宏、高桥玲子所著的《用Excel学试验设计法》利用很普通的办公软件，通过日常实例浅显易懂地解释了各种因子设计及数据的解析方法。整体来说，这是一本看似高深内容却极易理解的书，而且每个实例都有操作步骤。《用Excel学试验设计法》的读者不需要专业的基础知识，只要花一个月左右的时间去学习，就可以透过数据看本质了。

第1章  因子设计
  1.1  某店铺试验
  1.2  统计学解析
  1.3  削减试验次数(调查项目数)  
  1.4  练习题
  参考答案  
  总结  
  参考文献  
第2章  方差分析
  2.1  单因子的方差分析
  2.2  双因子的方差分析
  2.3  多因子的方差分析
  总结  
  参考文献  
第3章  单、双因子设计的运用实例
  3.1  哪些数据解析的学习方法受欢迎
    3.1.1  设计调查问卷
    3.1.2  问卷结果及解析
    3.1.3  “仅女性”的结果和分析
  3.2  可口米饭的做法
    3.2.1  试验设计
    3.2.2  试验结果和解析
  3.3  影响猪肉包子销路的是什么
    3.3.1  调查内容(因子设计)  
    3.3.2  调受结果与分析
  参考文献
第4章  回归分析
  4.1  单回归分析
  4.2  回归分析的方差分析
  4.3  重回归分析和数量化理论I类
  总结
  参考文献
第5章  用回归分析解析因子设计
  5.1  单因子设计的回归分析
  5.2  双因子设计的回归分析
  5.3  练习题
  参考答案  
  总结  
  参考文献
第6章  交互作用
  6.1  何谓交互作用
  6.2  分析交互作用的影响
  6.3  交互作用的方差分析
  6.4   3因子设计的交互作用  
  总结
  参考文献
第7章  拉丁方阵
  7.1  什么是拉丁方阵
  7.2  希腊拉丁方阵
  7.3   4×4拉丁方阵的应用实例——什么样的二手车受欢迎?
  7.4  练习题
  参考答案
  总结
  参考文献
第8章  试验设计法
  8.1  正交表
  8.2  解析论证交互作用——列1和列2的交互作用体现在列3
  8.3  使用试验设计法的因子设计实例
  总结
  参考文献
第9章  多水平作成法
  9.1  L18正交表
  9.2  多水平作成法
  9.3  含有多水平列正交表的适用事例
  9.4  解析女性的回答
  9.5  练习题
  参考答案
  9.6  观察因子的效果
  9.7  练习题
  总结
  参考文献
第10章  因子设计中试验设计法的应用
  10.1  预测来店客户数
  10.2  详细地测定促销效果
  10.3  回归分析也能解析交互作用
  参考文献
第11章  3因子设计的适用事例
  11.1  练习题
  11.2  参考答案
第12章  配对比较法
  12.1  什么是配对比较法
  12.2  配对比较法的实例
  12.3  练习题
  总结
  参考文献
附  录
  A.1  方差分析表的作法
    A 1.1  单因子方差分析时偏差平方和分解的证明
    A.1.2  单因子时的方差分析表
    A.1.3  无重复双因子方差分析
    A.1.4  可重复双因子方差分析  
    A.1.5  无重复3因子方差分析
    A.1.6  可重复3因子方差分析  
  A.2  练习题
    A.2.1  练习题1
    A.2.2  练习题2
    A.2.3  练习题3
    A.2.4  练习题4
    A.2.5  练习题5
    A.2.6  练习题6
    A.2.7  练习题7
  A.3  试验设计法程序