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| 編輯推薦： |
有趣的知识结合、细致的内容讲解定能给你留下深刻的印象，让你
看过忘不了。试验设计法是一种强大的方法，在营销和策划领域被广泛使用。本书在介绍试验设计法的同时，也介绍如何使用EXCEL分析工具来实现简单地解析工作。
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| 內容簡介： |
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。
本书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。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。
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| 關於作者： |
上田太一郎
上田太一郎是数据开发塾的塾长（www.datamining.jp）、上田开发工作室的主任，也是数据开发的合作人，同时他还担任企业数据开发的顾问。合著有《用Excel练习数据开发》、《新Excel轻松发现上涨股票》、《用Excel学习田口方法解析法入门》（同友馆出版）；《数据挖掘实例集》、《数据挖掘实战集》、《终极数据挖掘》（共立出版）；《实践工作室彻底活用Excel多变量解析》、《实践工作室彻底活用Excel分析商务数据》（秀和系统出版）。
渕上美喜
日本大阪市立大学研究生院生活科学研究科博士课程在读、数据开发合作人。她将统计、数据开发方法灵活运用到人体工程学实验数据解析中，以便最大限度追求人与物之间的和谐。另外，她有数据软件销售方面的经验，并且担任数据开发等研究课题的讲师。合著有《用Excel学回归分析入门》（欧姆社）；《数学研究课堂图解入门掌握行列·向量的基本和架构》、《实践作坊 彻底活用Excel分析商务数据》（秀和系统出版）；《用Excel轻松发现潜力股》（同友馆）。
上田和明
数据开发合作人。从事设计调查问卷的分工工作，此分工主要是有目的地引出被调查者的潜意识，利用多变量解析及教材开发法对问卷调查进行解析。合著有《实践工作室彻底活用Excel解析变量》（秀和系统出版）；《用Excel学回归分析入门》、《用Excel学数据解析》（欧姆社出版）。
近藤宏
在日本某电机工厂上班。从1985年开始从事业务空调产品开发的质量管理业务，也参与质量管理培训的策划工作。他意识到要提升产品的质量，必须提升其上流的质量即设计质量。虽然他刚开始时为提升质量设计的方法而苦恼，但自1999年以来他意识到统合以往的质量管理培训与田口方法（质量工程学）是比较理想的质量管理培训方法后，现在正在展开各种宣传活动。合著有《用Excel实现田口方法入门》、《用Excel统计学质量管理入门》（同友馆出版）。
高桥玲子
毕业于东京女子大学文理学部。在综合商社担当管理会计后，曾在法国接受短期培训并有从糕点专门学校毕业后担任现场蛋糕师的经验。之后，她担当过经营顾问，现在主要是通过数据解析提供市场营销战略等合理的经营策略。另外，她还是中小企业的诊断医生、数据开发合作人。合著有《用Excel学数据开发》（欧姆社出版）。
平田功
在日本某大型印刷公司上班。从事过产品开发业务，在人才培养部门从事技术人员专业培训的策划和运营。主要介绍质量控制、工业管理、价值工程、试验设计法等代表性的工程学方法，现在给市场营销人员介绍统计学方法。
大山觉
1993年毕业于东京工业大学理工学院研究科情报科学，硕士研究生。1993年进入日本某电机工厂上班，作为销售物流系统的软件工程师，他主要从事系统开发业务工作。现在作为销售物流系统的软件工程师，从事着顾问及系统开发工作。
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| 目錄：
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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 调查结果与分析
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
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| 內容試閱：
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第1 章 因子设计
1.1 某店铺试验
店铺试验可以帮助您轻松地把握因子设计的概念。所谓店铺试验，就是在某个特定的店铺或者卖场进行调查、分析，找出促进营业额增长的因子的试验。
在试验开始之前，首先得定义我们关注的数据y。在这里，我们把营业额看作y。接下来，考虑可能影响营业额y 增减的因子。此时，我们考虑到有A 和B 两个因子。
在这里，因子A 的A1，A2，A3 称为水平。A1，A2，A3 分别为A 的第1 水平、第2 水平、第3 水平。同样，B1 是B 的第1 水平，B2 是B 的第2 水平。整理后如表1.1 所示。
表1.1 因子和水平
A= 宣传单的内容A1 ＝无
A2 ＝普通
A3 ＝超热销商品
B= 电话告知B1 ＝无B2 ＝有
像这样确定因子的过程就叫“设计因子”。
以A，B 各自的水平为试验条件收集营业额y 的数据。通过解析这些数据，调查影响营业额y 增减的因子到底是A 和B，还是只有A 或只有B。一旦确定影响营业额增减的因子，我们就知道应该采取什么具体的措施来提高营业额。
这种设计因子并观察所选因子对数据有无效果的方法叫做因子设计（法）。
这次试验中，我们把电话告知的有无（B1 ＝无，B2 ＝有）与宣传单的内容A1 ＝没有，A2 ＝普通，A3 ＝超热销商品 组合，得到6 组试验，如表1.2 所示。
然后，我们对这些数据进行解析，如表1.3 所示。
首先，绘制营业额y 图。
解析数据的基本就是作图。在本例中，我们建议先在行和列里按条件输入数据（也叫“交叉表”），如图1.1 所示，然后描绘折线图。
1.2 统计学解析
1.2 统计学解析
从统计学判断角度来讲，仅凭图1.3 并不能得出有意义的结果。只有通过统计学解析，定量地说明“因子有明显效果”才有说服力。
您也许会觉得，像这次只有两个因子的简单事例，用不着这么做。但是， 当因子非常多时，统计学判断对于找出起作用的因子必不可少。
接下来，我们试着对这些数据进行统计分析。我们可以用方差分析方法， 也可以通过Excel 的分析工具来简单实现。
使用Excel 的分析工具之前，先要设置一下加载宏。从Excel 的菜单选择“工具”→单击“加载宏”，出现如图1.4 所示的对话框。选中列表最下端的“分析工具库”和“分析工具库-VBA 函数”，单击“确定”按钮，这样“分析工具” 和“分析工具-VBA 函数”就可以使用了。此时，有可能需要Microsoft Office 或者Microsoft Excel 的CD-ROM 。
图1.4 Excel 加载宏的设置
设置好加载宏后，再一次从菜单中单击“工具”，在弹出的菜单最下面
会出现“数据分析”，如图1.5 所示。单击“数据分析”，得到如图1.6 所示的对话框。我们从出现的对话框中单击“方差分析：无重复双因素分析”，再单击“确
定”按钮。
第1 章 因子设计
图1.5 “数据分析”菜单
图1.6 Excel 的分析工具 注：电脑系统中自带名称为“因素分析”，此处“因素”与文中“因子”同义。---译者注
此时会出现图1.7a 的对话框，如图所示选定数据范围并单击“确定”按钮，执行结果会显示在新的工作表中 图1.7b 。
为了方便查看，将公式及小数位数处理后得到如图1.8 所示的结果（以后分析工具所得出的分析结果将采用图1.8 的格式）。
所显示结果的下方“方差分析”即所求得的解析结果。在方差分析表里得出了很多数据，我们首先要关注一下其中的“P-Value”，即P 值。
在统计学分析中，使用概率来判断一个因子有没有效果。我们先假设该因子完全没有效果（这纯属偶然，数据是随机的）， 计算该情况出现的概率是多少。如果该概率很小，说明这不是一个偶然的现象，也就可以判断“该因子有影响”。该概率就是表中P 值的数值。
图1.8 中“差异源”这一行所对应的P 值为0.02，表示此行所示因
1.2 统计学解析
点击该按钮，设定输入范围
拖动并选择单元格范围，按“Enter”键
在“标志”处打钩
a
b
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