单因素实验设计报告
单因素实验设计报告
单因素实验设计报告:因素实验报告设计单因素实验设计举例正交实验单因素实验设计方案篇一:实验报告单因素方差分析5.1、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:PWK和DCGJSL，分别表示排污口和大肠杆菌数量。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“DCGJSL”进入“因变量”列表框，选择变量“PWK”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量大肠杆菌数量的总离差平方和为460.438;如果仅考虑“排污口”单个因素的影响，则大肠杆菌数量总变差中，排污口可解释的变差为308.188，抽样误差引起的变差为152.250，它们的方差(平均变差)分别为102.729和12.688，相除所得的F统计量的观测值为8.097，对应的概率P值为0.003。
在显著性水平α为0.05的情况下。
由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的排污口对大肠杆菌数量产生了显著影响，它对大肠杆菌数量的影响效应不全为0。
因此，可判断各个排污口的大肠杆菌数量是有差别的。
5.2、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:Branch和Turnover，分别表示分店和日营业额。
将Branch的值定义为1=第一分店，2=第二分店，3=第三分店，4=第四分店，5=第五分店。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“Turnover”进入“因变量”列表框，选择变量“Branch”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量日营业额的总离差平方和为1187668.733;如果仅考虑“分店”单个因素的影响，则日营业额总变差中，分店可解释的变差为366120.900，抽样误差引起的变差为821547.833，它们的方差(平均变差)分别为91530.225和14937.233，相除所得的F统计量的观测值为6.128，对应的概率P 值近似为0。
幼儿单因素实验报告
幼儿单因素实验报告研究背景和目的在幼儿教育领域，单因素实验是一种常见的研究方法。
通过控制其他因素不变，研究一个特定因素对幼儿的影响，可以帮助我们更好地了解幼儿的发展和学习规律。
本实验旨在探究视听教具对幼儿学习效果的影响，以期对幼儿教育的改进提供参考。
实验设计本实验采用单因素设计，将幼儿分为两组，一组为实验组，另一组为对照组。
实验组使用视听教具进行学习，对照组不使用任何教具。
通过观察和测量两组幼儿的学习成绩和注意力表现，来比较视听教具对幼儿学习效果的影响。
实验过程受试者选择从幼儿园中随机选择了40名幼儿作为实验对象，其中20名幼儿分配到实验组，另外20名幼儿分配到对照组。
这两组幼儿在性别、年龄和入园时间等方面基本保持一致。
实验组设计和操作实验组幼儿在学习过程中使用了视听教具。
我们选择了一款针对幼儿的教育软件，该软件结合了图像和声音，通过多媒体方式呈现知识点，以更加生动有趣的方式吸引幼儿的注意力。
每个幼儿在学习前都接受了软件操作和使用方法的培训。
对照组设计和操作对照组幼儿在学习过程中没有使用任何视听教具，而是采用传统的纸质教材进行学习。
教师根据教学计划和课程安排进行教学，保持和实验组相同的教学内容和进度。
数据收集和分析我们记录了幼儿在学习过程中的成绩和注意力表现。
成绩通过测验的形式进行评估，注意力表现通过观察和记录。
为确保结果的可靠性，我们安排了多次评估，并进行数据统计和分析。
结果和讨论学习成绩比较根据统计数据，我们发现实验组幼儿的学习成绩普遍高于对照组。
实验组幼儿在接受使用视听教具进行学习后，更加积极主动，学习效果更好。
视听教具可以提供更具吸引力和互动性的学习方式，有助于幼儿更好地理解和记忆知识点。
注意力表现比较实验组幼儿在学习过程中表现出更好的注意力集中。
视听教具的多媒体形式可以吸引幼儿的注意力，使他们更加专注于学习内容，提高学习效率。
而对照组幼儿由于缺乏新颖和多样化的学习方式，注意力容易分散，难以集中于学习。
人因学实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，人机交互界面设计已成为计算机科学、心理学、设计学等多个学科交叉的领域。
界面设计不仅关系到产品的易用性和用户体验，还直接影响到用户的操作效率和满意度。
本研究旨在通过实验，探讨不同界面设计对用户操作效率的影响。
二、实验目的1. 了解不同界面设计对用户操作效率的影响；2. 分析用户在不同界面设计下的操作习惯和认知负荷；3. 为界面设计师提供参考，优化界面设计，提高用户操作效率。
三、实验方法1. 实验设计：采用单因素实验设计，将被试随机分为两组，分别接受不同界面设计的实验任务。
2. 实验材料：选用一个常见的操作任务，如文件查找、图片编辑等，设计两个不同界面版本的实验任务。
3. 实验对象：选取30名年龄在18-25岁之间，具备一定计算机操作能力的被试。
4. 实验步骤：（1）将被试随机分为两组，每组15人；（2）向被试介绍实验目的、任务和操作步骤，确保被试了解实验内容；（3）对第一组被试进行界面A的实验任务操作，对第二组被试进行界面B的实验任务操作；（4）记录被试完成实验任务所需的时间、操作错误次数、认知负荷等指标；（5）收集被试对界面设计的满意度评价。
四、实验结果与分析1. 实验结果（1）界面A组完成实验任务的平均时间为10分钟，操作错误次数为5次，认知负荷评分为70分；（2）界面B组完成实验任务的平均时间为8分钟，操作错误次数为3次，认知负荷评分为65分。
2. 实验结果分析（1）界面B组的操作效率高于界面A组，说明界面设计对用户操作效率有显著影响；（2）界面B组的操作错误次数低于界面A组，说明界面设计对减少用户操作错误有积极作用；（3）界面B组的认知负荷评分低于界面A组，说明界面设计对降低用户认知负荷有积极作用。
五、实验结论1. 不同界面设计对用户操作效率有显著影响，优化界面设计可以提高用户操作效率；2. 界面设计应关注用户操作习惯和认知负荷，降低用户操作错误和认知负荷；3. 为界面设计师提供参考，优化界面设计，提高用户操作体验。
单因素方差分析报告详解
单因素方差分析报告详解在统计学中，方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种用于比较两个或更多组之间平均值差异的方法。
它适用于连续型自变量和一个分类自变量的情况。
单因素方差分析是指只有一个分类自变量的情况下进行的方差分析。
本文将详解单因素方差分析的报告，包括报告的结构、信息内容以及如何解读报告结果。
一、报告结构1. 引言：在引言部分，需要说明分析的目的、研究问题以及所使用的数据。
2. 方法：在方法部分，需要详细描述方差分析的实施过程。
包括样本的选择与招募、研究设计、实验步骤等内容。
3. 结果：在结果部分，需要提供方差分析的统计结果。
包括均值、标准差、平方和、自由度、F值、P值等。
4. 讨论：在讨论部分，需要对结果进行解释和讨论。
包括对差异的原因进行分析、与已有研究结果进行比较、研究结果的启示以及局限性等内容。
5. 结论：在结论部分，需要对整个方差分析报告进行总结。
包括实验结果的可靠性、实际意义以及未来研究方向等。
二、信息内容1. 描述统计学：需要提供各组样本的均值和标准差。
这些数据可以反映出各组之间的差异程度。
2. 单因素方差分析表：需要提供各个统计指标的数值。
其中包括平方和（Sum of Squares）、均方（Mean Squares）、自由度（Degrees of Freedom）以及F值等。
这些数值是判断差异是否显著的依据。
3. 效应量和功效分析：需要计算效应量指标，如η²（部分η平方）和ω²（欧米伽平方）。
并进行功效分析，即估计检验的正确拒绝零假设的概率。
4. 后续分析：如果方差分析结果显著，进一步进行事后分析是必要的。
常用的方法有Tukey事后比较、Bonferroni校正、Scheffe校正等。
提供事后分析的结果，并进行解读。
三、报告结果解读1. 方差分析表：需要查看自由度和F值。
自由度是衡量样本数量的指标，F值是判断差异显著性的指标。
SRT实验报告
白芨多糖微球的制备与质量控制一、实验目的本实验通过乳化交联法制备白芨微球，并设计单因素实验，分析水油比、白芨多糖浓度、交联剂浓度对白芨微球粒径的影响。
同时测定制备的白芨微球大小、形态、悬浮性等性状，了解白芨血管栓塞剂的质量要求。
二、实验原理白芨多糖是从白芨药材中经一定工艺提取所得的多糖,由葡萄糖和甘露糖(1∶4)以β糖苷键聚合而成一种甘葡聚糖,平均分子量在65000～150000 kDa,具有抗炎、促凝血、抗病毒、抗肿瘤、抗氧化等生物学活性,作为天然高分子材料,有功能缓释性、局部滞留性、自身降解性、无刺激性、无毒副作用、资源丰富、廉价易得等辅料的特性。
乳化化学交联法是利用带有氨基的高分子材料易和其他化合物相应的活性基团发生反应的特点，交联制备得微球。
制备过程中往往先用乳化法把药物分散成w/o或o/w型乳浊液，再加入交联剂，由于交联剂中的醛基可以和该分子材料的氨基（或者羟基）发生胺醛缩合（或醇醛缩合）作用使微球固化。
三、实验材料白芨多糖、无水乙二胺(500ml)、环氧氯丙烷(500ml)、液体石蜡（1000ml)、司盘85（100ml）、吐温80(100ml)、异丙醇(500ml)、丙酮(500ml)、石油醚(500ml)、浓硫酸、5%葡萄糖注射液、欧乃派克（碘海醇）、生理盐水、氯仿（500ml）、正丁醇（100ml）、蒸馏水四、实验仪器精密增力电动搅拌器、恒温水浴锅、真空干燥箱、冷冻干燥机、电子天平、超声波清洗器、分样筛、紫外分光光度计、温度计、西林瓶、烧杯等常用玻璃仪器。
五、实验步骤1、白芨多糖的提取1)浸泡:取多糖适量,用蒸馏水浸泡12小时2)提取:采用超声波提取仪，在温度为35℃，提取40分钟3)过滤:过滤提取液,除去多糖残渣4)蒸发浓缩:将上步所得滤液用旋转蒸发仪蒸发浓缩5)离心（除去蛋白质等杂质）:取粗多糖溶液，氯仿—正丁醇（预先配置成体积比为4：1的混合液）溶液，按4：1的比例置于具塞试管中，充分振摇30min 后，经离心机1000转离心1min，然后将水相与氯仿相分开。
心理注意集中实验报告
一、实验背景注意力是心理活动对一定对象的指向和集中，是人的心理活动的基本特征之一。
注意力集中是指个体将注意力集中在特定对象或任务上，忽略其他干扰因素，以提高工作效率。
本研究旨在通过实验验证注意力集中的影响，并探讨影响注意力集中的因素。
二、实验目的1. 验证注意力集中对工作效率的影响；2. 探讨影响注意力集中的因素；3. 为提高工作效率提供理论依据。
三、实验方法1. 实验设计：采用单因素重复测量实验设计，将30名被试随机分为三组，每组10人。
2. 实验材料：实验任务为完成一系列数字、字母和图形的组合，要求被试在规定时间内完成，并记录正确率和完成时间。
3. 实验步骤：（1）实验前对被试进行心理素质测试，确保被试心理素质相近；（2）将被试分为三组，分别进行注意力集中训练、注意力分散训练和对照组；（3）训练结束后，进行实验任务，记录被试的正确率和完成时间；（4）对实验数据进行统计分析。
四、实验结果1. 注意力集中组正确率显著高于对照组和注意力分散组（p<0.05）；2. 注意力集中组完成时间显著低于对照组和注意力分散组（p<0.05）；3. 注意力分散组正确率和完成时间均显著低于对照组（p<0.05）。
五、讨论与分析1. 实验结果表明，注意力集中对工作效率具有显著的正向影响。
在注意力集中的情况下，被试正确率和完成时间均优于其他两组，说明注意力集中有助于提高工作效率。
2. 影响注意力集中的因素主要包括：（1）个体心理素质：心理素质较好的人，更容易保持注意力集中；（2）任务难度：任务难度适中时，个体更容易保持注意力集中；（3）环境因素：安静、舒适的环境有利于保持注意力集中。
3. 本研究为提高工作效率提供以下理论依据：（1）通过注意力集中训练，可以提高个体的注意力集中能力；（2）合理设计工作任务，降低任务难度，有利于保持注意力集中；（3）创造良好的工作环境，有助于提高工作效率。
六、结论本研究验证了注意力集中对工作效率的积极影响，并探讨了影响注意力集中的因素。
记忆遗忘规律实验报告
记忆遗忘规律实验报告引言人类的记忆力是有限的，随着时间的推移，我们会逐渐遗忘已经学习过的信息。
而遗忘的规律一直以来都是心理学研究的热点之一。
本实验旨在探究记忆遗忘的规律，通过实验结果收集和分析，希望能够获取一些相关的实验现象和结论。
实验设计与方法实验设计本实验采用单因素设计，研究变量为记忆时间与遗忘率之间的关系。
实验对象本实验共招募了60名来自中学的学生参与，其中30名男性，30名女性，平均年龄为16岁。
实验材料本实验使用的材料为一套基础数学题，共有100道题目，难度适中，与中学数学教材相符。
实验流程1. 实验前，将参与者随机分为两组（A组和B组），各30人。
2. 每组学生先完成一次5分钟的学习任务，分别学习50道题目，并记录学习时间。
3. 学习任务完成后，两组学生进行15分钟的休息时间。
4. 休息结束后，组A的学生进行记忆测试1，需要回忆并完成学习的题目。
5. 记忆测试1完成后，再给组A学生20分钟的休息时间。
6. 休息结束后，组A的学生进行记忆测试2，同样需要回忆并完成学习的题目。
7. 整个实验结束后，组B的学生进行一次性、不经过任何回忆测试的记忆测试。
实验结果与分析记忆时间与遗忘率的关系我们统计了实验结果中两组学生的遗忘率，并对相关数据进行了分析和解读。
以下是具体结果及分析：组别记忆时间遗忘率（测试1）遗忘率（测试2）- -A组5分钟30% 20%B组- - 40%从上述表格可见，学习时间与遗忘率之间存在一定关系。
在A组中，学生们经过5分钟的学习时间后，进行了记忆测试1，遗忘率为30%。
而在完成记忆测试1后的20分钟休息后，再次进行了记忆测试2，遗忘率降至20%。
这说明适当的休息时间可以减缓记忆遗忘的速度。
而在B组中，学生们没有经过任何回忆测试，直接进行了一次性的记忆测试。
结果显示，遗忘率为40%。
这表明，没有经过回忆测试的学生更容易出现遗忘。
性别因素对遗忘率的影响我们还分析了不同性别学生的遗忘率，以下为具体结果：组别性别记忆时间遗忘率（测试1）遗忘率（测试2）- - -A组男性5分钟28% 18%A组女性5分钟32% 22%B组男性- - 39%B组女性- - 41%从上述结果可以看出，在A组中男性学生的遗忘率略低于女性学生。
单因素方差分析报告
单因素方差分析报告概述本报告旨在分析单因素方差分析的结果。
单因素方差分析是一种用于比较三个或以上样本均值是否存在统计显著差异的统计方法。
本报告将就实验设计、数据处理、方差分析结果和结论进行详细阐述。
实验设计本次实验采用了完全随机设计，共设置了3个水平，每个水平下有10个样本。
每个水平下的样本分别代表了不同的处理条件。
本实验的目的是比较不同处理条件对于实验结果的影响。
数据处理在进行方差分析之前，首先对数据进行了基本的描述统计分析，包括计算平均值、标准差和样本数。
然后使用方差分析方法进行数据处理。
方差分析结果经过方差分析，我们得到了以下结果：F值 = 4.521，自由度（组间） = 2，自由度（组内） = 27，P值 = 0.021根据F值和P值可以判断，不同处理条件对实验结果产生了显著影响。
P值小于显著性水平（通常为0.05），表明我们可以拒绝原假设，即不同处理条件下样本均值相等的假设。
结论根据方差分析的结果，我们可以得出以下结论：不同处理条件对实验结果产生了统计显著影响。
通过比较各处理条件下的样本均值，我们发现处理条件1和2之间存在显著差异，而处理条件3与前两个处理条件之间没有显著差异。
进一步分析显示，处理条件1的均值显著高于处理条件2，而处理条件3的均值与前两个处理条件相比较低。
这可能意味着在未来的实践中，处理条件1可以被优先选择，以获得更好的实验结果。
此外，我们还注意到组内方差明显大于组间方差，这可能是由于实验中存在其他未考虑的因素导致的。
在进一步的研究中，我们可以探索这些未考虑因素对实验结果的影响，并将其纳入到更全面的分析中。
总结本报告通过单因素方差分析方法对不同处理条件下的实验结果进行了比较。
通过分析结果，我们得出了处理条件对实验结果的显著影响，并通过比较各处理条件下的均值提出了相应的建议。
单因素方差分析是一种常用的统计方法，可以应用于各种实验和研究中。
然而，需要注意的是，方差分析只能判断均值之间是否存在统计显著差异，并不能确定具体的差异大小。
切削力单因素实验报告
1.单因素习题10
2.单因素习题8
四.实验人员：
1.参加实验学生：
切削力单因素实验报告
2011年级机械设计制造及其自动化专业3班1组第1次实验主题词万荣荣
指导教师：舒广峰、赵相海实验日期：2014-4-3 14:51:36实验评分：
一.实验条件：
1.车床型号C620
2.工件参数工件参数见表1
表1 实验工件参数
工件材料
工件材料
热处理状况
工件形状
工件
夹持方式
工件基本
直径(mm)
径向力
Fsp=100.57asp0.67
Fsp=560.63f0.85
Fsp=43.40vc0.29
3.
单因素实验综合公式：
切向力Fc=0.00asp0.00f0.00vc0.00
轴向力Ff=0.00asp0.00f0.00vc0.00
径向力Fsp=0.00asp0.00f0.00vc0.00
实验评语：
工件基本
长度(mm)
45
正火
棒状
卡盘单顶尖
70
800
3.测力传感器型号DJ-CL03A180
4.刀具参数：
1)刀具（刀片）材料YT15
2)刀具几何参数刀具几何参数见表2
表2单因素切削力实验刀具几何参数
单位：度刀具主前角刀具主后角源自刀具副后角刀具主偏角
刀具副偏角
刀具刃倾角
8
10
8
90
8
4
二.实验结果：
1. 单因素实验图改变背吃刀量、改变进给量和改变切削速度的切削力实验图见图1、图2和图3。
2.单因素实验公式单因素实验公式见表3
表3单因素实验公式
心理学实验设计讲解
能采用重复测定（顺序的不可逆）。
“匹配”与“重复测定”均属于相关组/区组设计
[统计方法]
第一节 真实验（一）：单因素实验设计
专题：区组设计/相关组设计
其设计目的在于使区组内的被试差异尽量缩小 （保持区组内的同质，以及各实验组间的同质），从 而将区组间的差异从误差中剔除出来。
在此类呈现两个不同量值或属性的情景中两组均接叐实验处理均为实验组只是丌同的处理第一节真实验低层建筑的拓展自发量为三个水平及以上即多组设计p3135两个实验组一个控制组即综合了双组设计的两种方案汉字清晰率为70时对汉字识别率无明显影响但会影响汉字识别的反应时
补充章 实验设计类型及其方案
（即第二章第二节内容） P30-40
在此类“呈现-不呈现”的情景中，接受实验处理 的为实验组、未接受实验处理的为控制组/对照组。
第一节 真实验（一）：单因素实验设计
专题：被试分配
⑴随机分配（独立组设计）
优点：a. 被试接受实验的时间短，避免其厌烦或疲劳； b. 避免了序列效应；c. 操作简易。
缺点：a. 各组被试仍可能存在差异；b. 被试利用率低， 实验需要更多被试；c. 统计效率不高。
第一节 真实验（一）：单因素实验设计 第二节 真实验（二）：两因素实验设计 第三节 准实验、非实验
实验设计方案示范
课题（实验目的）：考察“在相同时间内，完成不
同难度的任务对该段时距估计的影响” （15分）
[预期可能结果：作业任务越简单Байду номын сангаас所用时间估计得越短/长； 或者，作业任务越简单，所用时间估计得越准。]
补充：实验设计应遵循的原则——最简原则
（奥卡姆的威廉）著名格言：“不应不必要地增加 事物的复杂性。” （即某课题能简单设计既达成实验
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单因素实验设计报告:因素实验报告设计单因素实验设计举例正交实验单因素实验设计方案篇一:实验报告单因素方差分析5.1、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:PWK和DCGJSL，分别表示排污口和大肠杆菌数量。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“DCGJSL”进入“因变量”列表框，选择变量“PWK”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量大肠杆菌数量的总离差平方和为460.438;如果仅考虑“排污口”单个因素的影响，则大肠杆菌数量总变差中，排污口可解释的变差为308.188，抽样误差引起的变差为152.250，它们的方差(平均变差)分别为102.729和12.688，相除所得的F统计量的观测值为8.097，对应的概率P值为0.003。
在显著性水平α为0.05的情况下。
由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的排污口对大肠杆菌数量产生了显著影响，它对大肠杆菌数量的影响效应不全为0。
因此，可判断各个排污口的大肠杆菌数量是有差别的。
5.2、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:Branch和Turnover，分别表示分店和日营业额。
将Branch的值定义为1=第一分店，2=第二分店，3=第三分店，4=第四分店，5=第五分店。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“Turnover”进入“因变量”列表框，选择变量“Branch”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量日营业额的总离差平方和为1187668.733;如果仅考虑“分店”单个因素的影响，则日营业额总变差中，分店可解释的变差为366120.900，抽样误差引起的变差为821547.833，它们的方差(平均变差)分别为91530.225和14937.233，相除所得的F统计量的观测值为6.128，对应的概率P 值近似为0。
在显著性水平α为0.05的情况下，由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的分店对日营业额产生了显著影响，它对日营业额的影响效应不全为0。
因此，在α,0.05的显著性水平下，“这五个分店的日营业额相同”这一假设不成立。
5.3、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义3个变量:weight和method，分别表示幼苗干重(mg)和处理方式。
将method的值定义为1=HCI，2=丙酸，3=丁酸，4=对照。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“，method”进入“因变量”列表框，选择变量“weight”进入“因子”列表框。
在“两两比较”选项中选择LSD、Bonferroni和Scheffe方法。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
篇二:单因素实验设计单因素试验设计是指只有一个因素(或仅考查一个因素)对试验指标构成影响的试验。
单因素试验设计要求对试验水平进行布局和优化，是一种水平试验设计。
单因素试验设计方法可分为两类:同时试验设计和序贯试验设计。
同时试验设计就是一次给出全部试验水平，一次完成全部试验并得到最佳试验结果，如穷举试验设计。
序贯试验设计要求分批进行试验，后批试验需根据前批试验结果进一步优化后序贯进行，直到获取最佳试验结果，如平分试验设计、黄金分割试验设计。
一、试验范围与试验精度(一)试验范围1试验范围指试验水平的范围。
试验设计时需预先确定试验范围，一般采用两种方法:?2预先试验。
经验估计。
可凭经验估计试验范围，并在试验过程中作调整。
?要求在较大范围内进行探索，通过试验逐步缩小范围。
(二)试验间隔与试验精度试验间隔是指试验水平的间距，试验精度是指试验结果逼近最佳水平的程度。
显然，试验间隔与试验精度是一对矛盾，试验间隔越大，试验精度越低。
在保证试验精度的条件下，试验水平变化而引起的试验结果变动必须显著地超过试验误差。
(三)试验顺序在确定试验顺序时，往往习惯于按照试验水平高低依次做试验。
这样，随着试验的进行，有些因素会发生缓慢变化甚至影响试验结果。
因此，正确的做法是采用随机化方法来确定试验顺序。
在试验工作量较少或者试验准确度要求较低时，也可以采用按水平高低或者选取中间试验点的方法来进行试验排序。
需强调指出，以上不仅对单因素试验设计，而且对所有试验设计方法都适用。
二、单因素试验设计(一)平分试验设计平分试验设计就是平分试验范围，把其中间点作为新试验点，然后不断缩小试验范围直到找到最佳条件。
当试验结果呈单向变化时，也就是说最佳试验点只可能在试验中间点的一侧，可采用平分试验设计。
该方法简便易行，但要注意单向性特征。
(二)穷举试验设计与均分试验设计穷举试验设计是将所有可能的试验点在一批试验中全部进行试验。
均分试验设计是根据试验精度要求，均分整个试验范围以获得所有试验点。
显然，均分试验设计不仅充分体现了穷举试验设计的思想，而且也明确了具体试验设计方法。
如试验起始点为a，终点为b，试验点的间隔区间为L，则均分试验设计的试验点数n为 n?b?aL?1(1-1)该试验设计的特点是对所试验的范围进行“普查”，试验点数量较多，宜用于对目标函数性质没有掌握或很少掌握的情况。
(三)黄金分割试验设计黄金分割试验设计就是在预定试验范围内采用0.618黄金分割原理安排新试验点，直到找到最佳试验结果为止，因而又称0.618试验设计。
黄金分割就是在特定范围内寻求黄金分割点(k)及对称点(1-k)。
在0~1的试验范围内，黄金分割点(k)为0.618，其对称点(1-k)为0.382。
黄金分割点试验设计涉及两个层面，一是已知试验范围内的黄金分割点的寻求，二是新试验范围的确定与进一步寻优。
如图1-1所示，首先在试验范围(a，b)内，按照0.618黄金分割原理安排两个试验点x1、x2;然后根据试验结果确定进一步的试验范围，如b点的试验结果差，新试验范围就变成(a，x1)，这样开始新一轮的黄金分割。
如此不断地进行下去，直到找到最优点为止。
与其他单因素试验设计相比，黄金分割试验设计稍显复杂。
例1-1 某选矿厂研究磨矿细度X对选矿金属回收率的影响。
已知磨矿细度范围为小于200网目含量为80%~95%。
要求利用黄金分割试验设计寻求最佳磨矿细度。
解已知试验起点a为80%，试验终点b为95%，用黄金分割分批进行试验。
第一批试验。
试验范围极差R=95%-80%=15%，黄金分割试验点X1=R×0.618+80%=89.27%;X2=R×0.382+80%=85.73%。
包含两端点在内，共四个试验点进行试验并得到第一批试验结果。
若没有得到最佳磨矿细度，进行第二批试验。
第二批试验。
假定较高回收率为X2，则说明应在较粗磨矿细度范围继续进行试验。
去掉较细磨矿细度点b(95%)，新试验范围为80%~89.27%，其范围极差R1为9.27%。
黄金分割的试验点为X3=R×0.382+80%=83.54%;X4=R×0.618+80%=85.73%。
这样，新增一个试验点。
包含已有的a、X1、X2的试验结果在内，形成第二批试验结果。
若得到最佳磨矿细度，试验结束。
若没有得到最佳磨矿细度，则继续进行第三批试验直至得到最佳磨矿细度为止。
该例表明，黄金分割试验设计充分体现了序贯试验设计的思想，同时随着试验的不断进行，试验间隔不断缩小，试验精度不断提高，至于试验终点的判断，严格意义上应以试验结果变化小于试验误差为原则。
篇三:单因素方差分析实验报告天水师范学院数学与统计学院实验报告实验项目名称单因素方差分析所属课程名称实验类型设计型实验日期2011.11.22班级 09统计一班学号 291050146 姓名成绩【实验目的】通过测量数据研究各个因素对总体的影响效果，判定因素在总变异中的重要程度【实验原理】比较因素A的r个水平的差异归结为比较这r个总体的均值.即检验假设Ho : μ1 = μ2 = … = μr, H1 : μ1, μ2, … , μr 不全相等给定显著水平α，用P值检验法，当P值大于α时，接受原假设Ho，否则拒绝原假设Ho【实验环境】 R 2.13.1Pentinu(R)Dual-Core CPU E6700 3.20GHz 3.19GHz,2.00GB的内存【实验方案】准备数据，查找相关R程序代码并进行编写运行得出结果进行分析总结【实验过程】(实验步骤、记录、数据、分析) 1.根据四种不同配方下的元件寿命数据材料使用寿命A1 1600 1610 1650 1680 1700 1700 1780 A2 1500 1640 14001700 1750A3 1640 1550 1600 1620 1640 1600 1740 1800 A4 1510 15201530 1570 1640 16002.利用主函数aov()编写该数据的方差分析R程序3.运行得出结果Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)A3 49212 16404 2.1659 0.1208 Residuals 22 166622 75744.对所得结果分析Df表示自由度 Sum Sq表示平方和 F value表示F值Pr(F)表示p值Residuals是残差 A就是因素 5.根据实际情况得出结论根据P值(0.1208 0.05)可以接受H0.【实验结论】(结果) 得如下方差分析表Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)A349212 16404 2.1659 0.1208 Residuals 22 166622 7574可以判断出四种材料生产出的元件寿命无显著差异【实验小结】(收获体会)三、指导教师评语及成绩:评语1.实验报告按时完成,字迹清楚,文字叙述流畅,逻辑性强评语等级优良中及不及格格2.实验方案设计合理3.实验过程(实验步骤详细,记录完整,数据合理,分析透彻) 4实验结论正确.成绩:指导教师签名:批阅日期:附录1:源程序附录2:实验报告填写说明1(实验项目名称:要求与实验教学大纲一致。
2(实验目的:目的要明确，要抓住重点，符合实验教学大纲要求。
3(实验原理:简要说明本实验项目所涉及的理论知识。
4(实验环境:实验用的软、硬件环境。
5(实验方案(思路、步骤和方法等):这是实验报告极其重要的内容。
概括整个实验过程。
对于验证性实验，要写明依据何种原理、操作方法进行实验，要写明需要经过哪几个步骤来实现其操作。
对于设计性和综合性实验，在上述内容基础上还应该画出流程图、设计思路和设计方法，再配以相应的文字说明。