《试验设计与Design-Expert、SPSS应用》徐向宏，何明珠主编 科学出版社 2010/7/1

内容简介：

　　《试验设计与Design-Expert、SPSS应用》的特点是在介绍基本理论、基本方法的基础上，突出试验设计方法与试验数据处理的实际应用，如使用Design-Expert软件，利用它对相关问题进行试验设计，由其给出的试验设计进行试验，所得的试验数据输入软件内。Design-Expert能够将试验数据自动进行处理，给出统计结果，包括3D图、极值或定值点等；SPSS的使用使得试验数据处理很容易，为进行相关工作的人员提供了很好的试验设计和统计分析工具。
　　《试验设计与Design-Expert、SPSS应用》可为需要进行试验设计和统计分析方面工作的工作者提供参考。

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目录：

　　试验数据的正确性包括试验数据的准确性和试验数据的精确性。试验的准确性是指观测值与真值的接近程度，越是接近，准确性越高。试验数据的精确性是指试验数据相互的接近程度，越是接近，精确性越高。在进行试验的过程中，应严格执行各项试验要求，将非试验因素的干扰控制在最低水平，以避免系统误差，降低试验误差，提高试验数据的正确性。
　　三、试验结果要有重演性
　　重演性是指在相同条件下，重复进行同一试验，能够获得与原试验相类似的结果，即试验结果必须经受得起再试验的检验。试验的目的在于能在生产实践中推广试验结果，如果一个在试验中表现好的结果在实际生产中却表现不出来，那么，试验就失去了意义。由于试验受试验单位之间差异和复杂的环境条件等因素影响，不同地区或不同时间进行的相同试验的结果往往不同；即使在相同条件下的试验，结果也有一定出入。因此，为了保证试验结果的重演性，必须认真选择供试单位，严格把握试验过程中的各个环节，在有条件的情况下，进行多年或多点试验，这样所获得的试验结果才具有较好的重演性。
　　第三节 试验设计基本原则
　　一、重复原则
　　重复是指试验中同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上。设置重复的主要作用在于估计试验误差和降低试验误差。如果同一处理只实施在一个试验单位上，那么只能得到一个观测值，则无从看出差异，因而无法估计试验误差的大小。只有当同一处理实施在两个或两个以上的试验单位上，获得两个或两个以上的观测值时，才能估计出试验误差。同时，重复次数多可以降低试验误差。重复数的多少可根据试验的要求和条件而定。如果试验单位个体间差异较大，重复数应多些；差异较小，重复数可少些。
　　二、随机化原则
　　随机化是指在对试验单位进行分组时必须使用随机的方法，使试验单位进人各试验组的机会相等，以避免试验单位分组时受试验人员主观倾向的影响。这是在试验中排除非试验因素干扰的重要手段，目的是为了获得无偏的误差估计量。