试验设计与数据处理
实验设计与数据处理(共27张PPT)
2）因素——对实验指标有影响 的原因或要素
• 因素也称为因子，它是在进行实验时重 点考察的内容。
• 因素一般用大写字母ABC……来标记， 如因素A、因素B、因素C等。
• ①因素分类： a)可控因素（温度、时间、种类、浓 度……）
b)不可控因素（风速、气温、……）
② 选择因素的原则
举例
• 例4：直接过滤实验中，欲考察混凝剂硫酸铝投 量，助剂聚丙烯酰胺投量，滤速对过滤周期平 均出水浊度的影响。
实验指标：过滤周期平均出水浊度
因素及水平：
混凝剂投量（mg/L）（ 10、12、1）
助凝剂投量（mg/L）（、、）
滤
速（m/h） （8、10、12）
4．实验设计方法
• 针对不同的具体情况，有不同的实验设计方法。 • 单因素试验设计
1．实验设计的发展过程
• 20世纪初：英国生物统计学家费歇尔（1890-1962） 首次提出了“试验设计”术语。
• 实验设计方法最早应用于农业、生物学、遗传学方面。在农业方面主要是进行 品种对比、施肥对比等。
• 20世纪40年代，英美两国开始在工业生产中应用，如改变原料配比 或工艺生产条件，寻找最佳工况。
试验设计与统计 • ②方萍、何延《 2．实验设计的基本宗旨
验证性实验：对已知的理论进行验证，以加深对理论的认识
》，浙江大学出版社，
2003年6月第1版 煮浆时间 (h) 3、4
验证性实验：对已知的理论进行验证，以加深对理论的认识
• （适合环境与资源相关专业、生命科学、农业科学、医学） ①郑少华、姜奉华《试验设计与数据处理》，中国建材工业出版社，2004年3月第1版，
通过本课程的教学，使学生掌握试验数据统计分析的基本原理，并能针对实际问题正确地运用。 中国统计出版社，1998年6月第1版（电工等专业 ） 20世纪40年代，英美两国开始在工业生产中应用，如改变原料配比或工艺生产条件，寻找最佳工况。
何少华等. 试验设计与数据处理
何少华等. 试验设计与数据处理1. 试验设计的重要性试验设计是科学研究的重要一环，它直接决定了研究结果的有效性和可信度。
好的试验设计能够最大程度地减少干扰因素，保证实验结果的准确性和可靠性。
在进行科研工作时，科学家们都需要对试验设计非常重视，并严格遵循科学的原则进行设计。
2. 如何进行良好的试验设计良好的试验设计需要考虑多方面因素。
要确定研究目的和问题，明确实验的目标和内容。
需要选择合适的实验材料和方法，确保实验的可行性和有效性。
应当进行充分的实验前准备，包括实验流程、操作步骤、数据记录等。
在进行实验过程中要注意控制干扰因素，保证实验结果的准确性和可靠性。
3. 数据的收集和处理在实验进行过程中，科学家们需要充分地收集和记录实验数据。
数据的收集需要严格按照预定的计划和方法进行，确保数据的完整性和真实性。
在数据处理过程中，还需要进行数据的整理、统计和分析，以得出科学合理的结论。
数据的处理过程需要符合统计学的原则和方法，确保得出的结论具有科学的可信度。
4. 数据处理中常见的问题和解决方法在数据处理过程中，科学家们常常会遇到各种各样的问题。
数据缺失、异常值、分布不均等问题都会影响到数据处理的结果。
针对这些问题，科学家们需要采取相应的方法进行处理，如插补缺失数据、剔除异常值、进行数据转换和标准化等。
还需要借助适当的统计工具和软件进行数据分析和处理，确保得出的结论具有科学的可信度和说服力。
5. 结论试验设计和数据处理是科学研究中非常重要的环节，直接决定了研究结果的准确性和可信度。
科学家们在进行研究工作时需要严格遵循科学的原则进行试验设计，并在数据的收集和处理过程中注意各种可能出现的问题，采取相应的方法进行处理，以确保得出的结论具有科学的可信度和说服力。
在实验设计和数据处理中的关键要素在实验设计和数据处理过程中，有一些关键要素需要特别引起科研人员的注意。
这些要素涉及到实验的可重复性、对照组的设立、实验误差的控制等方面，它们对于最终结论的可信度具有重要的影响。
试验设计与数据处理第2章试验数据的表图表示
（1）分别做出加药量和剩余浊度、总氮 TN、总磷 TP、CODCr 的变化关系图 （共四张图，要求它们的格式大小一致，并以两张图并列的形式排版到 Word
用Excel做出中下，表注数意据调整带图数形据的点大小的）折；线散点图（1）分别做出加药量和剩余浊度、总 氮总氮TNT、N去总除磷（ 率率T2、P、）、C在总OCD一磷OC张r D去T图CP除r中去的率做除变的出率变化加化、关药关C量系系O和图折D浊线C；度r去散（去点除2除图）率率。在的、总一变氮张化T图关N中系去做除折率出线、加散总药点磷量图TP。和去浊除度去除率、
记录表突出原始数据，结果表突出试验结果。
❖ 试验数据不多时，两类表合二为一，不加区别。
将试验数据列成表格，将各变量的数值依照一定的形式和 顺序一一对应起来
（1）试验数据表 ①记录表 试验记录和试验数据初步整理的表格 表中数据可分为三类： ➢ 原始数据 ➢ 中间数据 ➢ 最终计算结果数据
表2-1 离心泵特性曲线测定实验的数据记录表
图14 坐标比例尺对图形形状的影响
解：设2ΔpH＝2ΔA＝2mm
∵ ΔpH＝0.1，ΔA＝0.01
∴
横轴的比例尺为 M pH
2mm 2pH
2mm 1（0 mm / 单位pH值） 0.2
纵轴的比例尺为
MA
2mm 2A
2mm 0.01
10（0 mm / 单位吸光度）
2.3 计算机绘图软件在图表绘制中应用
x 0.50 A
E
0.75
xA
1.00
B
0.00
xC
0.25
M
●
0.50
F
0.25
xB
0.75
xA
0.00
试验设计与数据处理教学设计
试验设计与数据处理教学设计一、课程简介《试验设计与数据处理》是一门针对生物、医学、环境、工程等学科领域开设的专业课程。
该课程重点介绍了试验设计和数据处理的基本概念、原则和常用方法，旨在培养学生科学的实验设计和精确的数据处理能力，为学生今后的研究工作打下坚实的基础。
二、教学目标1.培养学生科学的实验设计思想和能力；2.掌握生物、医学、环境、工程等学科领域的试验设计原则和常用方法；3.掌握数据处理的基本原理和方法；4.培养学生对数据分析的思考和判断能力；5.提升学生学术论文撰写的能力和水平；6.培养学生团队协作和沟通能力。
三、教学内容1.试验设计基础概念–实验设计与科学随机化；–实验设计的控制和重复性；–实验中对实验因素分析的常用方法；–实验结果的评估和解释。
2.数据统计与分析方法–描述性统计学；–变量测量和数据类型；–常见的假设检验方法；–多元统计方法。
3.实验数据的处理与分析–假设检验和置信区间分析；–Parametric和非Parametric测试；–相关分析和回归分析；–散点图和直方图展示数据。
4.学术论文撰写–学术论文写作的基本要素；–学术论文撰写的规范；–实验思路和结果的表述。
四、教学方法本课程的教学方法以理论讲授、实践操作和学术交流为主。
其中，理论讲授主要以课堂教学为主，采用学生中心、教师主导的教学模式。
实践操作中，将实验室操作贯穿于整个课程，帮助学生熟悉和掌握实验设计和数据处理过程中的实际操作技能。
学术交流主要以论文讨论、小组竞赛和个人展示为主，培养学生学术交流和团队协作能力。
五、教学评估本课程的教学评估采用多元化的方式。
其中，平时表现评估占总成绩的40%，主要以教师评定和学生自评为主要依据；大作业评估占总成绩的30%，主要以论文撰写和展示为主要依据；考试评估占总成绩的30%，考试内容包括理论知识和实践操作。
六、总结通过试验设计与数据处理课程的学习，学生们不仅能够掌握生物、医学、环境和工程领域的试验设计和数据处理知识和方法，还能够培养探究问题，解决问题的独立思考能力和实践操作能力。
机械工程专业的试验设计与数据处理课程
机械工程专业的试验设计与数据处理课程机械工程专业的试验设计与数据处理课程是机械工程专业本科课程中非常重要的一门课程。
这门课程不仅涉及到机械工程专业的基本知识和技术，还涉及到数据分析和处理的方法和技术。
本文将从三个方面介绍机械工程专业的试验设计与数据处理课程的内容和意义。
一、课程内容试验设计和数据处理是机械工程专业的基础课程，主要包括以下几个方面的知识点：1.实验设计原理：包括实验设计目的、因素选择、因素水平设置、实验设计模型等方面的内容。
学生需要从理论上掌握实验设计的基本原理和方法，了解不同实验设计模型的特点和应用。
2.数据采集技术：学生需要熟悉各种数据采集仪器和测量技术，掌握数据采集的步骤和方法。
同时，还需要了解数据采集时可能出现的误差和处理方法。
3.数据分析和处理：学生需要学会使用统计软件和编程语言进行数据分析和处理，掌握数据描述性统计和推断性统计的基本方法和应用。
此外，还需要了解不同数据分析方法之间的差异和优缺点。
4.实验报告撰写：学生需要学会撰写实验报告，包括实验设计、数据分析和处理、结论和建议等方面的内容。
此外，还需要掌握科学文献查阅和引用的方法和技巧。
二、课程意义机械工程专业的试验设计与数据处理课程对于学生的意义非常大，主要表现在以下几个方面：1.培养数据分析和处理能力：学生在学习实验设计和数据处理的过程中，可以掌握各种数据处理和分析方法，培养自己的数据分析和处理能力。
这对于日后从事机械工程专业的工作非常有帮助。
2.提高实验设计能力：经过实验设计和数据处理的学习，学生可以更加深入地理解实验设计和数据分析的原理和方法，并且可以熟练地运用这些知识。
这也将有助于学生以后从事机械工程专业的实验设计工作。
3.增强科学素养：学生在学习实验设计和数据处理的过程中，需要进行科学思考和实验设计，培养科学素养，提高学生的综合素质和创新能力。
三、课程应用试验设计和数据处理在机械工程专业的应用非常广泛，主要表现在以下几个方面：1.机械制造和加工过程控制：机械制造和加工过程的质量控制需要精确的数据分析和处理，通过实验设计和数据处理可以解决加工过程中出现的质量问题，从而提高机械制造和加工的效率和质量。
实验设计与数据处理课程教学大纲
《实验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码: 010332012课程英文名称: Experiment Design and Data Processing课程总学时: 24 讲课: 20 实验: 4 上机: 0适用专业: 工业工程一、大纲编写（修订）时间: 2017.7二、大纲使用说明（一）课程的地位及教学目标该课程是为机械学院工业工程专业本科生开设的专业基础课, 是工业工程专业本科生的选修课程, 设置本课程旨在使学生了解并掌握科学实验中实验前的实验方案设计以及对实验所获得数据进行分析和处理的基本理论和知识, 培养学生合理设计工业工程与人因工程的实验, 并掌握实验数据进行科学分析和处理的技能, 最终达到提高学生分析问题和解决问题的能力（如确定最优综合环境数据）的目标。
（二）知识、能力及技能方面的基本要求该课程要求学生掌握一定的数学知识, 尤其是统计学与高数知识。
另外, 该课程与工业工程专业中实验课程结合最佳, 安排时间最佳为大三下学期或者大四上学期。
学生需要有一定实验经历。
（三）实施说明1.本大纲编写适用于本科工业工程专业学生, 课程以授课为主, 以实验为辅, 着重强调实际应用。
2．考虑到该课程教材可能发生变化, 教师在授课过程中可对学时分配在小范围内进行适当调整。
3. 教师在授课过程中发现部分与其他课程内容部分重叠或缺失的可以自行删减、或增加。
（四）对先修课的要求该课程需要高等数学、线性代数、应用统计学、概率论与数理统计等方面的数学基础。
（五）对习题课、实践环节的要求习题课以课后题为主, 着重考察学生的解决问题能力, 实验环节要求学生掌握具体的实验合理安排与数据处理。
（六）课程考核方式1.考核方式: 考查。
2.考核目标: 使学生掌握合理设计工业工程与人因工程的实验, 并对实验数据进行科学分析和处理的技能。
3.成绩构成：期末成绩60%、平时成绩（包括作业、出勤率等）30%, 实验成绩10%。
（七）参考书目《试验设计与数据处理》（第二版）, 李云雁, 化学工业出版社, 2012年《化工试验设计与数据处理》, 曹贵平, 华东理工大学出版社, 2009年《试验设计与数据处理》, 吴贵生, 冶金工业出版社, 1997年二、中文摘要三、实验设汁与数据处理是以数理统计及线性代数为理论基础, 经济地、科学地安排实验和分析处理实验结果的一项科学技术。
试验设计及数据处理
试验设计及数据处理试验设计是科学研究过程中的一个重要环节，是科学研究的基础。
试验设计的主要目的是为了得到可靠和有效的数据，从而得出科学真相。
试验设计包括实验对象的选择、实验条件的控制、实验步骤的安排、实验数据的记录等。
试验设计的主要内容有两方面：实验因素与实验设计。
实验因素是指影响实验结果的各方面因素，如环境、时间、温度、药物、剂量等；实验设计是指建立实验计划，控制实验因素，使得实验结果能够准确、可靠地反应出实验因素的影响程度。
在试验设计中，常使用的设计方法有一因素试验设计、多因素试验设计、阶段试验设计等。
其中，一因素试验设计是指只控制一个因素进行试验，如控制温度和时间等单一因素；多因素试验设计是指控制多个因素同时进行试验，如控制温度、湿度、压力等多个因素。
阶段试验设计则是指控制因素按一定顺序分阶段进行试验，在每个阶段逐步分析试验结果。
试验设计需要进行数据分析，以得出一些有意义的结论。
数据分析主要分为描述性数据分析和推论性数据分析两类。
描述性数据分析是对试验数据进行描述和总结，如计算平均值、标准差、频率分布等；推论性数据分析则是对试验数据进行推断和判断，如t检验、方差分析、回归分析等。
数据处理是试验设计的最后一个环节，其主要目的是对数据进行清洗、整理和处理，以达到最终的分析和报告目的。
数据处理的过程中需要注意数据的可靠性和有效性。
其具体流程主要包括数据测量、数据收集、数据清洗、数据整理、数据处理和数据分析等。
在实验数据处理中，常用的数据处理方法有数据筛选、异常数据处理、数据标准化、数据归一化、数据转换、数据分组等。
其中，数据筛选是指选择符合要求的数据，剔除不符合要求的数据；异常数据处理则是对数据中的异常值进行处理，如处理缺失值、填充空值等；数据标准化是指对数据进行统一的处理，使其符合某种标准；数据归一化是指将数据转化为0到1之间的数值，使其具有可比性；数据转换是对数据进行变换，使其适应分析要求；数据分组是指将数据分为不同的组别，以便进行分析和研究。
实验设计与数据处理(全套课件200P)
2.1 概述
2.1.1 正交表 正交表是正交实验设计的基本工具，它是根据均衡分散的思 想，运用组合数学理论在拉丁方和正交拉丁方的基础上构造 的一种表格。它的形式和广泛的应用是与日本统计学家田口 玄一的工作分不开的。
保温时间 C/min
1（30） 2（35） 3（40） 2（35） 3（40） 1（30） 3（40） 1（30） 2（35） 70 79.4 75 9.4 1 2 3 3 1 2 2 3 1 84 65 75.4 19
指标yi 抗弯强度
35 30 29 26.4 26 15 20 20 23 T=224.4
本例中， 因素A中最优水平为水平1；
因素B中最优水平为水平1； 因素C中最优水平为水平2；
最优水平组合为A1B1C2
在选取最优方案时，还应考虑到因素的主次。 对于主要因素，一定要按有利于指标的要求来选取该因素的水平。
对于次要因素，可以选取有利于指标要求的水平，也可以按照优质、高产、 低耗和便于操作等原则来选取水平。
正交表列数
因素数
正交表代号
Ln(tq)
因素的水平数
正交表横行数 代表实验次数
代表表中数码数
2.1.2 正交表的特点
L9(34)
实验号
列号
1
1 2 1 1
2
1 2
3
1 2
4
1 2
1. 正交性 正交表中任意两列横向
各数码搭配所出现的次数相同，这 可保证实验的典型性。
3
4 5
1
2 2
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试验设计与数据处理
在科学研究和实验过程中，试验设计和数据处理是非常重要的环节。
一个合理的试验设计能够保证实验结果的准确性和可靠性，而恰当的
数据处理则可以帮助我们从海量数据中获取有意义的信息。
本文将就
试验设计和数据处理进行探讨。
一、试验设计
试验设计是指在科学研究中为了解决某一问题而设计的实验方案。
良好的试验设计能够最大程度减少误差和提高实验效果。
以下是常见
的几种试验设计方法：
1. 随机化
随机化是一种常用的试验设计方法，通过将参与实验的个体或样本
随机分配到不同的处理组中，以减少可能的偏差。
例如，在药物试验中，将参与实验的患者随机分组，一组服用药物，另一组服用安慰剂，以评估药物的疗效。
2. 防止混杂
混杂是指在试验中干扰因素的存在，可能影响了试验结果的可靠性。
为了减少混杂因素的影响，可以采取随机分组、对照组设计、平衡设
计等方法。
例如，在农学实验中，为了研究新的农药对作物的影响，
可以将不同农田随机分配到实验组和对照组，并保持其他因素（如土
壤条件、种植方式等）的一致性。
3. 重复设计
重复设计是通过对同一实验进行多次重复以获取更加可靠的结果。
重复设计可以帮助我们了解实验结果的稳定性和一致性。
在生物学研
究中，例如对某种新药物的治疗效果进行评估，在不同的实验条件下
进行多次重复实验，可以验证实验结果的可靠性。
二、数据处理
数据处理是指对实验中所获得的数据进行整理、分析和解释的过程。
合理的数据处理方法可以从繁杂的数据中提取出有用的信息，为科学
研究提供支持。
1. 数据整理
数据整理是数据处理的第一步，也是最基本的一步。
在数据整理过
程中，需要对数据进行收集、分类和整理。
通常，可以使用电子表格
软件（如Excel）进行数据的录入和存储，并添加必要的数据标签，以
便后续的数据分析。
2. 描述统计分析
描述统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法。
通过描述统计
分析，可以计算数据的均值、方差、标准差等指标，以帮助我们了解
数据的分布情况和集中趋势。
例如，在调查研究中，我们可以通过计
算平均值来了解被调查者的平均意见或行为。
3. 推断统计分析
推断统计分析是根据样本数据对总体数据进行推断的一种方法。
通
过推断统计分析，我们可以根据样本数据来进行假设检验、置信区间
估计等操作。
在某项产品的质量控制中，我们可以通过推断统计分析
来判断产品是否合格。
4. 可视化呈现
可视化呈现是将数据以图表的形式展示出来，可以更加直观和清晰
地传达数据的信息。
常见的数据可视化呈现方法包括柱状图、折线图、散点图等。
例如，在市场调查中，我们可以使用柱状图来对比不同产
品销售情况，以便进行市场定位和市场策略的制定。
总结：
试验设计和数据处理是科学研究中至关重要的环节。
通过合理的试
验设计能够保证实验的准确性和可靠性，而恰当的数据处理则可以帮
助我们从大量数据中获取有意义的信息。
在科学研究中，我们需要不
断学习和掌握各种试验设计方法和数据处理技巧，以不断提升研究的
质量和水平。