Bibliografía: p. 565-567.

1. Introduction -- 2. Elementary ideas of blocking: the randomised complete block design -- 3. Elementary ideas of treatment structure -- 4. General principles of linear models for the analysis of experimental data -- 5. Experimental units -- 6. Replication --
7. Blocking and control -- 8. Multiple blocking systems and crossover designs -- 9. Multiple levels of information -- 10. Randomisation -- 11. Restricted randomisation -- 12. Experimental objectives, treatments and treatment structures -- 13. Factorial structure and particular forms of effects -- 14. Fractional replication -- 15. Incomplete block size for factorial experiments -- 16. Quantitative factors and response functions -- 17. Multifactorial designs for quantitative factors -- 18. Split unit designs -- 19. Multiple experiments and new variation -- 20. Sequential aspects of experiments and experimental programmes -- 21. Designing useful experiments.

Este libro trata de los principios estadísticos que subyacen al diseño de experimentos eficaces y se centra en las necesidades prácticas de los estadísticos y los experimentadores que se dedican al diseño, la ejecución y el análisis. Haciendo hincapié en los principios lógicos del diseño estadístico, más que en el cálculo matemático, los autores demuestran cómo se puede utilizar toda la información disponible para extraer las respuestas más claras a muchas preguntas. Los principios se ilustran con una amplia gama de ejemplos extraídos de experimentos reales en medicina, industria, agricultura y muchas disciplinas experimentales. Se ofrecen numerosos ejercicios para ayudar al lector a practicar las técnicas y a apreciar la diferencia que un buen diseño puede suponer en un proyecto de investigación experimental. Basada en el excelente Diseño de Experimentos de Roger Mead, esta nueva edición está completamente revisada y actualizada para incluir métodos modernos relevantes para las aplicaciones en la industria, la ingeniería y la biología moderna. También contiene siete nuevos capítulos sobre temas contemporáneos, como la aleatorización restringida y la replicación fraccionada.

Permite a los lectores desarrollar diseños para sus experimentos en lugar de forzarlos con un diseño "estándar".
Utiliza problemas de diseño reales para ilustrar la metodología
Los autores tienen una amplia experiencia en el asesoramiento sobre los aspectos estadísticos del diseño de experimentos

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