试验设计绪论 (.4)
实验方案设计范文
实验方案设计是科学研究工作中非常重要的一环，它的设计质量直接关系到实验结果的可靠性和科研成果的发表度。
因此，在实验前的方案设计阶段，必须认真、细致地实施科学分析、实验方案设计，提高实验的成功率。
1、实验目的和研究问题我们要明确实验的目的和研究问题。
对于科学研究工作来说，研究问题就是对于某个现象的疑惑或者某个理论的想要分析证实或者哪些方面可进一步改善的问题，而实验目的就是为了解决这些问题。
在设计实验方案过程中，要明确实验的目的和研究问题，理清思路，确立方向，进一步规划实验的具体内容和方法。
2、实验方法和步骤实验方法和步骤是设计实验方案的核心。
在确定了实验目的和研究问题后，需要选定相关的实验方法和步骤。
在这个过程中，需要充分考虑实验的可操作性和实现方案的可行性。
实验方法包括资料调查、实地采样、实验分析、模拟模型等方面。
实验步骤包括实验前准备、实验操作、实验记录和数据分析等方面。
在设计实验方案时，应根据实验研究问题的具体需要，结合实验条件和实验材料，选择合适的实验方法和步骤，确保实验的最终成果。
3、实验数据处理和分析实验数据处理和分析是实验方案设计的关键环节。
实验完成后，应对实验所得数据，认真加以处理和分析，绘制出数据曲线图、图表、统计分析图等，进行数据的判断、比较和综合分析，从而达到证明研究问题的目的。
在此过程中应严格遵循科学原则，用合理有效的方法进行数据分析，确保实验结果的准确性和科学性。
4、实验安全措施实验过程中的安全问题是设计实验方案时必须考虑的因素。
在实验方案设计的过程中，应该预先做好实验过程中可能出现的安全隐患的预案，并设定预防措施。
同时在实验操作前，应加强实验人员的安全教育，确保实验过程中的人身安全和设备安全。
实验方案设计是科学研究的关键环节之一。
在实验前，应认真规划好实验的具体内容和方法，确立实验的目的和研究问题。
实验过程中，应充分考虑实验的可行性和可操作性，保证实验的最终成果。
在实验完成后，需要对实验所得数据进行合理处理和分析，从而得出具有科学价值的实验结论。
世界级质量管理工具DOE第二版
MEOST：Multiple Environmental Over Stress Test 多环境强化应力试验设计第一篇引言第一章试验设计的需求、目标和益处有些最简单的问题能用质量控制（QC）的7种工具、工程判断、头脑风暴法、统计过程控制和凯普纳-特拉格方法解决，但这些传统工具无法解决长期的质量问题。
计划所有的工程师都是利用过去的图纸、供应商的推荐、传统的规则和类似的信息，而非利用DOE来确定实际的技术规范和容差。
冲不重要的参数中挑出重要的参数最好的工具就是试验设计。
统计过程控制(SPC)并不是解决问题的工具，而仅是监控和维护工具，而预控制图在统计方面远比控制图更充分。
将基本的可靠性技术（FMEA、强化应力试验）提升至完美的可靠性技术（DOE和MEOST 的综合应用），能使可靠性的改进提高1-2数量级。
第二章50年质量运动的风风雨雨·抽样20世纪50年代·零缺陷运动20世纪60年代·ISO 9000 1987年充其量不过是非常基本的质量体系，只是合同的质量水平而非不断改进的方式，事实上，几乎使质量运动倒退了20年。
·马克姆-波离奇质量奖1988年指南远胜于ISO 9000的企业规程。
没有充分注意到那些能够将高目标变成结果的有效工具。
·欧洲质量奖1990年以马克姆-波离奇质量奖为模板，重点改进：强调结果·QS9000 1995年美国三大汽车商统一对供应商所要求的质量体系目的：改进ISO 9000，强调减少偏差，最小Cpk为1.33.·全面质量管理（TQM）20世纪80年代和90年代·6sigma 1987年摩托罗拉目的：在公司全部的顾客都满意的要求下，达到迄今为止达不到的质量水平高度，但6sigma族计划需要大量的投资---上百万美元的外部咨询费和上千万美元的内部成本，而质量改进的投资回报为2:1到4:1。
·终极6sigma—“大Q”第三章21世纪的强大质量工具包QC七工具--幼儿园工具（日本人总结、包装的质量工具），对于长期的质量问题，完全没用8-D方法--费力不讨好的方法20世纪90年代福特汽车，被认为是双倍的戴明PDCA，最多提供了解决问题的程序和通用机构，没告诉人们如何解决既有的问题。
实验设计与数理统计 第一部分
3.标准对照
用现有的标准疗法或药物作对照。如观 察某药治疗肺炎的疗效时，实验组用该药治 疗，对照组可用青霉素或其他有效抗生素作 对照。
3.重复原则
• 重复的三种情形 1. 重复实验 在相同的实验条件下，做多次的独立实 验。这里的 “独立”是指要用不同的个体或样品做实验，而不 是在同一个体或样品上做多次实验。 2. 重复取样 从同一个样品中多次取样，测量某定量 指标的数值。(平行) 3. 重复测量 对接受某种处理的个体，随着时间的推 移，对其进行多次观测。 重复的意义
4．均衡原则
均衡原则又称齐同对比原则，指实验组和对照组或各实 验组之间，除了处理因素以外，其他一切条件应尽可能 相同或一致。(幼儿园大班小班) 例:某研究者欲评价多糖铁复合物治疗儿童轻度缺铁性贫血 的疗效，在城北小学抽取60名确诊为轻度缺铁性贫血的 儿童，服用多糖铁复合物为实验组；在城南小学抽取60 名确诊为轻度缺铁性贫血的儿童，未服用多糖铁复合物 为对照组，观察指标是血红蛋白含量。结果城北小学比 城南小学血红蛋白含量有明显提升，故认为多糖铁复合 物有升血红蛋白作用，能有效治疗缺铁性贫血。 (1)该研究者遵循的均衡原则是否合理？为什么？
系统误差
•
系统误差是指在一定试验条件下，由某个或
某些因素按照某一确定的规律作用而形成的误差。
• 系统误差的大小及其符号在同一实验中是恒
定的，或在试验条件改变时按照某一确定的规律
变化，当试验条件一旦确定，系统误差就是一个 客观上的恒定值，它不能通过多次试验被发现，
也不能通过取多次试验值的平均值而减小。
《生物统计附试验设计》第五版
《生物统计附试验设计》第五版WORD格式.分享生物统计第一章绪论1. 2. 3. 4. 5. 6.什么是生物统计？它在动物科学研究中有何作用？什么是总体、个体、样本、样本容量？统计分析的两个特点是什么？什么是参数、统计数？二者有何关系？什么是试验或调查的准确性与精确性？如何提高试验或调查的准确性与精确性？什么是随机误差与系统误差？如何控制、降低随机误差，防止系统误差？统计学开展的概貌可分为哪三种形态？拉普拉斯、高斯、高尔顿、皮尔森、哥塞特、费舍尔对统计学有何重要奉献？第二章资料的整理1. 资料可以分为哪几种类型？它们有何区别与联系？2. 为什么要对资料进行整理？对于计量资料，整理成次数分布表的根本步骤是什么？3. 统计表与统计图有何用途？常用统计表、统计图有哪些？编制统计表、绘制统计图有何根本要求？4. 某品种100头猪的血红蛋白含量资料单位：g／100ml列于下表，将其整理成次数分布表，并绘制次数分布直方图与折线图。
表格1 4某品种100头猪的血红蛋白含量〔g／100ml〕13.13.14.14.14.14.13.13.13.12.12.12.12.4 8 4 7 8 4 9 0 0 8 5 3 1 11.10.11.12.12.12.12.13.13.13.14.15.15.1 1 6 0 0 7 6 4 5 5 0 0 1 13.12.12.16.12.11.11.10.10.11.11.12.12.2 7 8 3 1 7 2 5 5 3 8 2 4 13.14.14.15.15.14.14.13.13.12.12.12.12.6 1 5 2 3 6 2 7 4 9 9 4 3 10.11.11.12.12.12.12.12.12.13.13.13.9.58 4 5 2 1 8 3 5 7 0 1 9 13.12.12.12.12.11.11.10.11.11.12.13.13.1 5 7 0 4 6 5 9 1 6 6 2 8 15.14.14.13.7 7 0 95. 1～9周龄大型肉鸭杂交组合GW和GY的料肉比列于下表，绘制线图。
试验方案设计
试验方案设计引言试验是科学研究的重要手段之一，通过严密的设计、实施和分析，可以获得可靠的数据和结论，为科学研究提供支持和指导。
本文旨在设计一个科学合理的试验方案，通过描述实验目的、方法、步骤和数据分析，为研究人员提供参考和指导。
实验目的本实验的目的是研究不同施肥方法对植物生长的影响。
具体而言，我们将比较常规施肥和有机施肥对植物生长和产量的影响，以确定最佳施肥方法。
实验设计我们将采用随机实验设计，将实验对象随机分为两组，分别用常规施肥和有机施肥方法进行处理。
每组实验对象的数量将根据实验需要进行确定。
实验步骤1.实验准备–准备所需的植物品种和种子。
–准备所需的施肥材料，包括常规肥料和有机肥料。
–准备合适的实验容器，如花盆或培养皿。
–准备实验所需的土壤和其他生长介质。
2.实验组建–将实验对象随机分组，分为常规施肥组和有机施肥组。
–每组实验对象的数量根据实验需要确定，确保组内对象数量均衡。
3.施肥处理–常规施肥组：按照常规施肥方法，根据产品说明选择适量的常规肥料进行施肥。
–有机施肥组：按照有机施肥方法，根据产品说明选择适量的有机肥料进行施肥。
–控制组：不进行施肥处理，仅提供基础的土壤和生长条件。
4.种植和管理–将处理后的实验对象种植到实验容器中，确保每个容器内的植物数量相同且生长条件相同。
–每天按照相同的时间和方法给植物浇水，确保土壤湿度的一致性。
–定期检查植物的生长状况，记录生长高度、叶片数目和根系发育情况等数据。
5.数据收集–在植物生长期的不同时间点，测量并记录生长高度、叶片数目和根系发育情况等数据。
–根据实验需要，可以收集其他相关数据，如植物产量等。
6.数据分析–使用适当的统计方法对实验数据进行分析，包括均值比较、方差分析等。
–对实验结果进行可视化，如制作柱状图、折线图等。
–根据实验结果进行科学合理的讨论和结论。
预期结果我们预计，有机施肥组的植物生长高度和叶片数目将显著高于常规施肥组和控制组。
有机施肥方法能够为植物提供更多的养分和有机物质，促进植物生长和发育。
试验统计方法第四版答案详解
试验统计方法第四版答案详解《生物统计附实验设计》（课后习题答案）第一章绪论一、名词解释1、总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
2、个体：总体中的一个研究单位称为个体。
3、样本：总体的一部分称为样本。
4、样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量（容量）或大小。
5、随机样本：从总体中随机抽取的样本称为随机样本，而随机抽取是指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成样本。
6、参数：由总体计算的特征数叫参数。
7、统计量：由样本计算的特征数叫统计量。
8、随机误差：也叫抽样误差，是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成，带有偶然性质，影响试验的精确性。
9、系统误差：也叫片面误差，是由于一些能控制但未加控制的因素造成的，其影响试验的准确性。
10、准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真值接近的程度。
11、精确性：也叫精确度，指调查或试验研究中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
二、简答题1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？答：（1）生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
（2）生物统计在畜牧、水产科学研究中的作用主要体现在两个方面：一是提供试验或调查设计的方法，二是提供整理、分析资料的方法。
2、统计分析的两个特点是什么？答：统计分析的两个特点是：①通过样本来推断总体。
②有很大的可靠性但也有一定的错误率。
3、如何提高试验的准确性与精确性？答：在调查或试验中应严格按照调查或试验计划进行，准确地进行观察记载，力求避免认为差错，特别要注意试验条件的一致性，即除所研究的各个处理外，供试畜禽的初始条件如品种、性别、年龄、健康状况、饲养条件、管理措施等尽量控制一致，并通过合理的调查或试验设计，努力提高试验的准确性和精确性。
4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？答：随机误差是由于一些无法控制的偶然因素造成的，难以消除，只能尽量控制和降低；主要是试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等在试验中要力求一致，尽量降低差异。
生物统计学与试验设计(电子教材)
《生物统计学与试验设计》教案第一章绪论：一、教学学时：4二、教学要点：1. 生物统计学与试验设计在生物科学研究中的意义、地位和作用，生物学试验设计、调查设计的原则，试验误差及其控制；2．生物统计学与试验设计的一些常用基本概念；3．试验资料的分类，各类资料的次数分布表和次数分布图的制作方法；平均数、极差、方差、标准差、变异系数的具体计算方法。
三、教学难点：各类资料的次数分布表和次数分布图的制作，平均数、极差、方差、标准差、变异系数的计算。
第一节生物统计学概念生物统计学与试验设计，英文名称是Biostatistics and Experimental Design，是研究生物的遗传与变异、试验处理间及试验处理与环境间数量关系的一门科学，是数理统计原理在生物科学中的应用，是一门收集、整理和分析统计数据的方法科学，其目的是探索数据的内在数量规律性，在生物科学的发展中起着很重要的作用，已成为生命科学中非常重要的组成部分。
一、提供试验或调查设计的方法试验设计这一概念有广义与狭义之分，广义的试验设计是指试验研究课题设计，也就是指整个试验计划的拟定，包含课题名称、试验目的，研究依据、内容及预期达到的效果，试验方案，供试单位的选取、重复数的确定、试验单位的分组，试验的记录项目和要求，试验结果的分析方法，经济效益或社会效益的估计,已具备的条件,需要购置的仪器设备，参加研究人员的分工，试验时间、地点、进度安排和经费预算，成果鉴定，学术论文撰写等内容。
狭义的试验设计主要是指试验单位(如动、植物)的选取、重复数目的确定及试验单位的分组。
生物统计中的试验设计主要指狭义的试验设计。
合理的试验设计能控制和降低试验误差，提高试验的精确性，为统计分析获得试验处理效应和试验误差的无偏估计提供必要的数据。
调查设计这一概念也有广义与狭义之分，广义的调查设计是指整个调查计划的制定，包括调查研究的目的、对象与范围，调查项目及调查表，抽样方法的选取，抽样单位、抽样数量的确定，数据处理方法，调查组织工作，调查报告撰写与要求，经费预算等内容。
《材料试验设计与数据处理》课程教学大纲
《材料试验设计与数据处理》课程教学大纲课程代码0801141课程名称中文名：材料试验设计与数据处理英文名：Themethodofexperimenta1designanddataprocessing课程类别 专业课修读类别 选修学分 2.0 学时32开课学期 第7学期开课单位 材料科学与工程学院无机非金属材料系 适用专业 无机非金属材料工程专业先修课程高等数学、概率论与数理统计、土木工程材料A 等后续有关专毕业设计（论文） 业课程和教 学环节主讲教师/高振国/教授、罗永会/副教授、韩玉芳/副教授、田秀淑/讲师、梅世刚/实验师职称 考核方式及平时成绩+期末考试 教材及主要（1）《建筑材料试验研究的数学方法》刘数华、冷发光、罗季英编著，中国建参考书材工业出版社，2006（2）《材料试验和质量分析的数学方法》第三版（教材），王永魁编，中国铁道出版社，1990一、课程性质和目标《材料试验设计与数据处理》是无机非金属材料工程专业的一门专业限选课。
本课程的任务是使学生在今后的科研生产工作中，能够运用概率统计的基本理论及所学知识，试验误差分析的理论和方法，正交设计试验方法，回归分析的数据处理方法及工程应用。
以达到试验工作量小、获得数据信息多、结果效率面的目的。
通过本课程的理论教学，使学生具备基本的知识和能力，课程的具体课程目标如下： 知识目标：课程目标1：学习取样、测试技术和数据处理的基本原理和方法。
课程目标2：使用正交设计法进行实验设计的基本原理和方法。
能力目标：各环节所占比例 (20%)+(80%)课程目标3：具备使用方差分析法和回归分析法进行数据分析和处理的能力。
课程目标4：具备使用相关知识进行混凝土生产、质量验收和混凝土强度预测的能力。
二本课程所支撑的毕业要求（1）本课程所能支撑的毕业要求和课程目标的对应关系：序号毕业要求指标点毕业要求指标点具体内容课程目标1 毕业要求4・1 能运用专业理论和科学手段，依据对象特课程目标1、2征，选择研究路线，设计实验方案。
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课程的性质： 试验设计方法是一项通用技术，是当代科技和 工程技术人员必须掌握的技术方法。 课程的任务： 让学生熟悉并掌握近代最常用、最有效的几种 试验设计方法的基本原理及其应用。
绪言
试验设计方法起源和发展
■ 上世纪 30 年代，由于农业试验的需要，
费歇(R.A.Fisher)在试验设计和统计分析方面 做出了一系列先驱工作，从此试验设计成 为统计科学的一个分支。 ■上世纪 40 年代，在二次世界大战期间， 美国军方大量应用试验设计方法。
试验设计的应用
作用： 提高产量；减少质量的波动，提 高产品质量水准；缩短新产品试验周期；降 低成本；延长产品寿命 范围： 农业、工业、食品、化工、材料、 冶金、科学研究……等等方面。
试验设计的基本概念
（1）试验指标（experimental index）
在试验设计中，根据试验的目的而选定的用 来衡量试验结果好坏或处理效应高低的质量指标 称为试验指标。由于试验目的不同 ，选择的试验 指标亦不相同。 试验指标可分为定量指标和定性指标两类。 能用数量表示的指标称为定量指标或数量指标。 不能用数量表示的指标称为定性指标。食品的感 官指标多为定性指标。 单指标试验和多指标试验
数要多于10，而试验总数又不超过50，显然
优选法和正交设计都不能用，随后，方开泰
教授（中国科学院应用数学研究所）和王元
院士提出 “均匀设计”法，这一方法在导 弹设计中取得了成效。
试验设计的定义和意义：
具体实施研究之前，对各种实验要素进行 合理的安排与周密的计划,使试验数据满足统 计方法的要求。 用较少的人力、物力和时间，获得较为可 靠的结果，使误差减少到最低限度，以达到研 究高效。 试验设计的内容： 一是：对试验或调查进行周密而审慎的设 计、实施而得到数据（满足统计方法的要求） 二是：对数据进行数理统计分析，得到客 观而合宜的结论。
（5）试验单位（元）(experiment unit)
试验单位是指接受一种处理并作实验观察的基 本单位，是处理因素作用的客体，实质上实验单位 所代表的就是根据研究目的而确定的研究目标之总 体。一般情况下一个试验单位即为一个受试对象。 在选择受试对象时，应满足两个基本条件： ①对处理因素敏感 ； ②反应必须稳定。
（8）部分实施（fractional enforcement）
由全面试验中选取部分有代表性的处 理进行试验。 通常有1/2实施、1/4实施等。
试验设计的基本原则
1 试验误差
（1）试验误差 在科学研究中，试验处理常常受到各种非处 理因素的影响，使试验处理的效应不能真实地反 映出来 ， 也就是说 ，试验所得到的观测值，不 但有处理的真实效应，而且还包含其它因素的影 响，这就出现了实测值与真值的差异，这种差异 在数值上的表现称为试验误差。 由于产生误差的原因和性质不同，试验误差 可分为系统误差、随机误差和错失误差三类。
■随后，F.Yates, R.C.Bose, O.Kempthoe,
W.G.Cochran, D.R.Cox和G.E.P.Box对试验设计 都作出了杰出的贡献，使该分支在理论上日 趋完善，在应用上日趋广泛。 ■50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计 中应用最广的正交设计表格化，在方法解说 方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出 了众所周家禽、 一头家畜； 或几只家禽、几头家畜、即一组动物都可作为试验 单位。1个苹果、1听罐头、几袋面粉等。 试验单位往往也是观测数据的单位。
（6）重复（repetition）
在试验中，将一个处理实施在两个或 两个以上的试验单位上，称为重复；1处理 实施的试验单位数称为处理的重复数。
我国试验设计方法发展
■ 60末期代，华罗庚教授在我国倡导与普及 的“优选法”，如黄金分割法、分数法和斐波 那契数列法等。
■ 数理统计学者在工业部门中普及 “正交设 计”法 。 ■ 70年代中期，优选法在全国各行各业取得 明显成效。
■1978年，七机部由于导弹设计的要求，提出
了一个五因素的试验，希望每个因素的水平
（4）试验处理（treatment）
事先设计好的实施在试验单元上的具体措 施叫试验处理，简称处理。 单因素试验时，试验因素的一个水平就是1 个处理。 多因素试验中，由于因素和水平较多，可 以形成若干个水平组合（处理），每个水平组 合就是1个处理。 处理的多少等于参试各因素水平的乘积。 如3因素3水平试验共有3×3×3=27个处理。
（7）全面试验（overall experiment）
对试验因素的所有水平组合都进行实施的试 验称为全面试验。 优点：能够获得全面的试验信息，无一遗漏， 各因素及各级交互作用对试验指标的影响剖析的 比较清楚，又称全面析因试验。 缺点：随着试验因素和水平的增多，试验处理 数目会剧增，试验次数急剧增加。
当试验中考察的因素只有一个时，称为单 因素试验； 若同时研究两个或两个以上的因素对试验 指标的影响时，则称为双因素或多因素试验。
（3）因素水平（level of factor）
试验因素所处的各种状态或数量等级称为因 素水平，简称水平。 在试验设计中， 1 个因素选几个水平，就称 该因素为几水平因素。 例如：微生物的培养温度A（℃）设计 30， 40，50三个级别，培养温度为 3水平因素；培养 时间B（min）设置20，40，60，80四个水平，培 养时间为4水平因素。 例如：比较3个品种奶牛产奶量的高低，这3 个品种就是奶牛品种这个试验因素的3个水平。
（2）试验因素（experimental factor）
试验中，凡对试验指标可能产生影响的原因或 要素，都称为因素或因子。 试验中所研究的影响试验指标的因素叫试验因 素。试验因素常用大写字母 A、 B、 C、 …等表示。 把除试验因素以外的其它所有对试验指标有影响的 因素统称为条件因素，又称试验条件 (expermental conditions)。 例如：研究研究增稠剂用量、 pH 值和杀菌温度 对豆奶稳定性的影响时，增稠剂用量、pH值和杀菌 温度即为试验因素。