Empfohlene Bücher zur Versuchsplanung?

Was sind die Empfehlungen des Gremiums für Bücher zur Versuchsplanung?

Im Idealfall sollten Bücher noch gedruckt oder elektronisch erhältlich sein, obwohl dies möglicherweise nicht immer möglich ist. Wenn Sie ein paar Worte dazu sagen möchten, was an dem Buch so gut ist, wäre das auch großartig.

Streben Sie außerdem ein Buch pro Antwort an, damit die Abstimmungen die Vorschläge sortieren können.

(Community Wiki, bitte bearbeite die Frage, wenn du es besser machen kannst!)

Für mich ist das beste Buch von George Box:

Statistik für Experimentatoren: Design, Innovation und Entdeckung

Natürlich ist das Buch von Maxwell und Delaney auch ziemlich gut: Experimente entwerfen und Daten analysieren: Eine Modellvergleichsperspektive, zweite Ausgabe

Ich persönlich bevorzuge die erste, aber beide sind von höchster Qualität. Sie sind ein bisschen teuer, aber Sie können definitiv eine billige frühere Ausgabe zum Verkauf finden.

Montgomerys Design und Analyse von Experimenten ist ein klassischer und hoch angesehener Text:

Wenn Sie sich für experimentelles Design in einem bestimmten Bereich interessieren (z. B. für klinische Studien), können andere, speziellere Texte angebracht sein.

Die Versuchsplanung von Ronald Fisher (Link ist Wikipedia und nicht Amazon, da sie lange vergriffen ist) ist für den historischen Kontext interessant. Das Buch wird oft als Gründer des gesamten Fachgebiets bezeichnet und hat sicherlich viel dazu beigetragen, Dinge wie Blocking, Randomisierung und faktorielles Design voranzutreiben, obwohl sich die Dinge seitdem etwas weiterentwickelt haben.

Als Zeitdokument ist es ziemlich faszinierend, aber es ist auch verrückt. In Ermangelung einer gemeinsamen Terminologie und Notation wird viel Zeit darauf verwendet, die Dinge sorgfältig in dem scheinbar komischen Englisch zu erklären. Wenn Sie es als Referenz verwenden müssten, um nachzuschlagen, wie etwas berechnet werden soll, würden Sie wahrscheinlich Ihr eigenes Bein abbeißen. Aber der schrecklich höfliche Beiljob bei einigen von Galtons Analysen ist unterhaltsam.

(Ich weiß, ich weiß - wie die Leser von morgen über die Archaismen der heutigen wissenschaftlichen Literatur lachen werden ...)

Ich bin überrascht, dass niemand etwas erwähnt hat: Statistisches Design von George Casella

Google Books-Link

Es gibt viele ausgezeichnete Bücher über die Gestaltung von Experimenten. Diese Verfahren gelten allgemein und ich glaube nicht, dass es spezielle Designs für Bäckereianwendungen gibt. Hier sind einige meiner Favoriten.

1. Statistics for Experimenters: Design, Innovation und Entdeckung, 2. Auflage [Hardcover] George EP Box (Autor) J. Stuart Hunter (Autor), William G. Hunter (Autor)

2. Design und Analyse von Experimenten [Hardcover] Douglas C. Montgomery (Autor)

3. Versuchsplanung: Eine Einführung basierend auf linearen Modellen (Chapman & Hall / CRC-Texte in Statistical Science) [Hardcover] Max Morris (Autor)

4. Versuchsplanung und Versuchsanalyse (Springer-Texte in der Statistik) [Hardcover] Angela M. Dean (Autor), Daniel Voss (Autor)

5. Experimente: Planung, Analyse und Optimierung (Wiley-Reihe in Probability and Statistics) [Gebundene Ausgabe] CF Jeff Wu (Autor), Michael S. Hamada (Autor)

6. Statistische Versuchsplanung und Versuchsanalyse mit Anwendungen in Technik und Wissenschaft [Gebundene Ausgabe] Robert L. Mason (Autor), Richard F. Gunst (Autor), James L. Hess (Autor)

7. Statistische Versuchsplanung und Versuchsanalyse (Klassiker der angewandten Mathematik Nr. 22.) [Taschenbuch] Peter WM John (Autor)

Noch nicht veröffentlicht, aber ich bin ungeduldig für Design und Analyse von Experimenten mit R

Es gibt nicht genug Bücher über DoE mit R. Ich bin sehr zurückhaltend gegenüber proprietärer Software, und die R-Dokumentation ist nicht immer die beste

Experimente: Planung, Analyse und Optimierung von Wu & Hamada.

Ich bin nur ein paar Kapitel entfernt und daher noch nicht in der Lage, sicher Empfehlungen abzugeben. Bisher sieht es jedoch nach einem guten Text aus, der ziemlich ausführlich, umfassend und aktuell ist. Hat mehr ein "no nonsense" Gefühl als das Montgomery.

Experimentelles Design für die Biowissenschaften von Ruxton & Colegrave. In erster Linie für Studenten.

Wenn Sie an pharmazeutischen Studien interessiert sind, empfehle ich zwei Bücher:

1. Statistische Probleme in der Arzneimittelentwicklung von Stephen Senn ( Amazon link )
2. Cross-Over-Studien in der klinischen Forschung von Stephen Senn ( Amazon Link )

Wenn Ihr Fachgebiet Biologie / Ökologie ist, lautet ein schöner und gut geschriebener Text "Experimentelles Design und Datenanalyse für Biologen" von Quinn und Keough ( amazon)

Die Arbeit von Underwood ist auch sehr interessant zu lesen:

Experimente in der Ökologie: Ihr logisches Design und ihre Interpretation unter Verwendung der Varianzanalyse ( amazon)

Nicht wirklich ein Buch, aber eine sanfte Einführung in DoE in R: Ein R-Begleiter für experimentelles Design .

Die Versuchsplanung: Statistische Grundlagen für praktische Anwendungen von Roger Mead. Beispiele stammen aus der Landwirtschaft und der Biologie. Wenn Sie sich für eines dieser Gebiete interessieren, ist dies wahrscheinlich am besten geeignet. Ziemlich teuer für ein 600-seitiges Taschenbuch, aber Sie können es wahrscheinlich aus zweiter Hand finden.

Experimentelles Design in der Biotechnologie von Perry D. Haaland, Hrsg. Marcel Dekker.

Wenn Sie in den Sozialwissenschaften sind:

Randomisierung in der entwicklungsökonomischen Forschung nutzen: Ein Toolkit

Dieses Buch gibt Ihnen einen statistischen Überblick über die Versuchsplanung:

Casella, G. (2008). Statistisches Design . Springer.

Hände auf DOE Buch

John Lawson hat zwei Bücher geschrieben.

1. Design und Analyse von Experimenten mit SAS

2. Versuchsplanung und Versuchsanalyse mit R

Eine für SAS-Benutzer und eine für R-Benutzer. Sowohl die Version als auch der Kontext sind identisch. Der einzige Unterschied besteht in der im Buch verwendeten Software. Das zweite, das für R-Benutzer ist, ist nützlicher, da R Open Source ist. Das ist also eher ein praktisches DOE-Buch. Tatsächlich hat er eine Bibliothek mit dem Namen daewr entwickelt