试验设计与数据处理课程论文
试验设计与数据处理
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。
实验设计及数据处理论文
统计学原理在实验设计与数据分析中的应用摘要：本文围绕实验的设计和数据的分析这一主旨，《太湖水体中胶体相痕量金属的季节变化》[1]论文进行了详细的评析，并加入自己对所选文章中研究和分析方法的评析。
关键词：试验设计与数据分析；统计学原理；试验论文一、概述数理统计学是研究有效地运用数据收集与数据处理、多种模型与技术分析、社会调查与统计分析等，对科技前沿和国民经济重大问题和复杂问题，以及社会和政府中的大量问题，如何对数据进行推理，以便对问题进行推断或预测，从而对决策和行动提供依据和建议的应用广泛的基础性学科。
数理统计方法在工农业生产、自然科学和技术科学以及社会经济领域中都有广泛的应用。
①在农业中，对田间试验进行适当的设计和统计分析。
在工业生产的试制新产品和改进老产品、改革工艺流程、使用代用原材料和寻求适当的配方等问题中起着广泛的作用，统计质量管理在控制工业产品的质量中起着十分重要的作用。
③医学是较早使用数理统计方法的领域之一。
在防治一种疾病时，需要找出导致这种疾病的种种因素。
统计方法在发现和验证这些因素上，是一个重要工具。
另一方面的应用是，用统计方法确定一种药物对治疗某种疾病是否有用，用处多大，以及比较几种药物或治疗方法的效力。
报、地质资源的评介等。
等。
为了使非数学专业的科研人员对统计学原理在试验中的应用有更深入的了解，本文选取一篇典型论文进行分析，并且从统计学原理角度出发，详细评析了论文中试验设计与数据分析是如何一步一步展开；探讨三篇论文的共性及特性以及讨论各试验在分析的过程可能存在的问题。
二、研究方法本文对三篇论文的评析主要从以下几个方面展开：（1）研究围绕的主题和假设；（2）输入因子和输出因子的选择，其它影响因素的取舍选择；（3）实验的设计和开展；（4）实验数据的汇报和表达方法；（5）基于统计学原理的实验结果分析三、论文分析1.《太湖水体中胶体相痕量金属的季节变化》评析(1) 研究围绕的主题文章作者先期工作表明，春季太湖水体胶体态痕量金属浓度相对较高。
实验设计与数据处理课程论文
离心泵特性曲线特性研究吕秋芸（郑州大学化工与能源学院2011级环境科学二班）摘要：泵是输送液体常用的机械。
在选用一台离心泵时，既要满足一定工艺要求的流量、压头，还要有较高的效率。
要正确地选择和使用离心泵，就必须掌握离心泵送液能力（q）变化时，泵的压头（H）、有效功率（P）、效率（η）的变化规律，也就是要查明离心泵的特性曲线。
关键词：扬程，转速，功率，最高效率一、概述离心泵的特性曲线取决于泵的结构、尺寸和转速。
对于一定的离心泵，在一定的转速下，泵的扬程H与流量q之间存在一定的关系。
此外，离心泵的轴功率和效率亦随泵的流量而改变。
因此H-q，P-q 和η-q三条关系曲线反应了离心泵的特性，称为离心泵的特性曲线。
二、实验设计：1.实验目的：测定一定条件（一定大气压、一定水温、一定转速）下离心泵的特性曲线。
2、实验指标：当转速一定时 H、N、P与Q的关系曲线，最高效率点为工作点。
3、实验流程：循环槽进口阀真空表离心泵压力表出口阀孔板流量计上弯摆管计量槽循环槽离心泵性能测定实验装置流程图 三．实验结果 1、按实验设计方案实施后，所得的实验结果如表1所示2、实验结果图表1 离心泵性能测定水箱面积A=0.1718 管内径d1=48 孔内经d0=30.36 β=0.4水温t ρ μ[CP] A d1[mm] d0[mm]18 998.5 1.0510416 0.1718 48.0 30.36流量测量 扬程测量 转速 功率 压差 中间泵性能曲线 No h1[mm] h2[mm] t[s] P1[-MPa] P2[MPa] n[r/min] P[Kw] ΔP[Pa]q'[l/s] q [l/s] H[m] P[Kw] η 1 53.0 53.0 1.0 0.0100 0.2050 2957 0.880 00.000 0.000 21.11 0.830 0.000 2 53.0 108.0 20.0 0.0100 0.2050 2949 0.940 700.472 0.465 21.23 0.894 0.108 3 112.0 220.0 19.8 0.0120 0.2000 2945 1.010 180 0.937 0.923 20.99 0.964 0.197 4 218.0 400.0 20.0 0.0180 0.1950 2935 1.140 480 1.563 1.545 21.23 1.100 0.292 5 62.0 314.0 20.0 0.0238 0.1850 2925 1.260 950 2.165 2.146 20.95 1.228 0.359 6 69.0 442.0 20.0 0.0380 0.1650 2910 1.440 2000 3.204 3.193 20.58 1.425 0.452 7 47.0 386.0 14.5 0.0500 0.1450 2898 1.580 3040 4.017 4.019 19.93 1.583 0.496 8 82.0 376.0 11.0 0.0640 0.1250 2885 1.690 4170 4.592 4.616 19.50 1.716 0.514 9 63.0 382.0 11.0 0.0760 0.1050 2875 1.770 4990 4.982 5.026 18.80 1.817 0.509 10 63.0 366.0 10.1 0.0900 0.0700 2869 1.780 5300 5.154 5.210 16.69 1.838 0.46314-真空表 15-压力表 16-泵出口阀 17-转速传感器 18-转速表 20-支架8-摆头式出水管口 9-孔板流量计 10-U型管压差计 11-计量槽 12-排水阀 13-液位计1,3-40CQ-32型离心泵 2-压差计平衡阀 4-进口闸阀 5-水槽 6-功率表 7-回水管20离心泵特性曲线图四、实验计算过程以第6组数据为例，进行实验结果计算与误差分析流量测量扬程测量转速功率压差No h1[mm] h2[mm] t[s] P1[-MPa] P2[MPa]n[r/min] N[Kw] ΔP[Pa]6 69.0 442.0 20.0 0.0380 0.1650 2910 1.440 20001、实验计算过程○1流量q：已知h1=69.00mm h2=442.0mm t=20.0sA=0.1718㎡q’=(h2-h1)*A/t={(442.0-69.0)*0.1718}/20.0=3.204 l/s已知额定转速n’=2900r/min 实际转速n=2910r/minq=(n’/n)*q’=(2900/2910)*3.204=3.193 l/s○2扬程H：已知P1=-0.0380 P2=0.1650 ρ=998.5kg/mg=9.81N/kgH’={(P2-P1)/ρg}*10^6={(o.1650+0.0380)/998.5/9.81}*10^6=20.72m校正：H={(n’/n)^2}*H=20.58m○3电功率P:已知P’=1.44KW 校正：P={(n’/n)^3}*P=1.425KW○4泵的总效率η：已知q=3.193*10^-3m³/s H=20.58m P=1.425KWρ=998.5kg/m g=9.81N/kgη={(qHρg/P/1000}*100%={[(3.193*10^-3)*20.58*998.5*9.81]1.425/1000}*100%=45.2%2、误差分析εt:t=20.0s εt=Δt/t=0.1/20.0=5*10^-3εh:h1=69.00mm h2=442.0mm εh=2Δh/(h2-h1)=2.68*10^-3εq:q’={(h2-h1)*A}/t q=(n’/n)*q’则εq’=Δq/q=εh+εt=7.68*10^-3 εn=|Δn/n|=1/2910=0.344*10^-3εq=εq’+εn=8.02*10^-3εH:H’={(P2-P1)/ρg}*10^6εH’=ΔP/P=(0.002+0.001)/(0.1650+0.0380)=0.0148εH=εH’+2εn=0.0155εP:εP=P*(n’/n)^3=|ΔP/P|+3|Δn/n|=3.30*10^-3εη:η={(qHρg)/P/1000}*100%εη=εq+εH+εP=0.026则实测值为：q真=q±Δq=(20.0±0.1）l/sH真=H±ΔH=(20.72±0.31）mP真=P±ΔP=(1.425±0.005）KWη真=η±Δη=（45.20±0.006）%五、实验结果分析1、H-q曲线：随着流量q增大，扬程H逐渐减小，由此可知，流量q不能太大。
毕业论文中的实验设计与数据处理
毕业论文中的实验设计与数据处理在毕业论文中，实验设计和数据处理是其中重要的一部分。
通过恰当的实验设计和数据处理，可以提高研究的可靠性和有效性，进一步支持论文的结论。
本文将探讨毕业论文中实验设计与数据处理的重要性，并提出一些指导原则和方法。
一、实验设计的重要性实验设计是毕业论文中进行科学研究的基础。
一个好的实验设计能够使实验过程有条不紊地进行，从而获得可靠的实验结果。
以下是一些实验设计的原则：1. 确定研究目标和假设：在进行实验设计之前，需要明确研究目标和假设。
这有助于指导实验的方向和内容，从而得到准确的实验结果。
2. 控制变量：实验中存在多种因素的影响，为了得到可靠的结果，需要控制除研究变量以外的其他变量。
这可以通过控制组和实验组、随机分组等方法来实现。
3. 多次重复实验：为了增加实验结果的可靠性，需要进行多次重复实验。
这样可以减少实验过程中的误差和偶然因素的影响。
二、数据处理的重要性数据处理是对实验结果的统计和分析，是毕业论文中展示研究成果的重要环节。
以下是一些数据处理的原则：1. 数据整理与清洗：在对实验数据进行处理之前，需要进行数据整理与清洗。
这包括删除异常值、填补缺失值、转换数据格式等。
通过数据整洁与清洗，可以避免实验结果的偏差和误解。
2. 统计分析方法的选择：根据实验的设计和目的，选择适当的统计方法进行数据分析。
常用的统计方法包括描述性统计、方差分析、相关分析等。
3. 结果的解释与讨论：在对实验结果进行展示的同时，还需要对结果进行解释与讨论。
这有助于读者更好地理解实验结果，并对研究成果作出准确的评价。
三、实验设计与数据处理的指导方法为了提高实验设计和数据处理的质量，以下是一些指导原则和方法：1. 充分了解研究领域：在进行实验设计和数据处理之前，需要充分了解研究领域的背景知识和前人的研究成果。
这有助于确定研究的目标和提出合理的假设。
2. 合理使用科学工具：现代科学研究中存在许多科学工具和软件，可以用于实验设计和数据处理。
试验设计与数据处理
试验设计与数据处理引言试验设计与数据处理在科研领域中扮演着至关重要的角色。
通过合理的试验设计和高效的数据处理，研究人员能够准确地分析和解释实验结果，从而得出可靠的结论。
本文将介绍试验设计的基本概念和常用方法，并讨论如何进行数据处理和分析，以及常见的错误和注意事项。
试验设计试验设计是科研实验中最为重要的环节之一，它涉及到实验的目的、变量的选择、样本的选取等方面。
实验目的一个有效的试验设计必须明确实验的目的。
实验目的应该具体、清晰，并能够回答科研问题。
例如，研究人员可能想要探究某种新药物对于疾病治疗的效果，这就是一个明确的实验目的。
变量选择在试验设计中，研究人员需要选择适当的变量来观察和测量。
一个好的试验设计应该明确独立变量和因变量，并控制其他可能影响结果的变量。
通过合理的变量选择，研究人员可以更好地理解不同变量之间的关系。
1样本选取样本选取是试验设计中一个关键的步骤。
研究人员需要根据样本的特点和实验目的选择合适的样本量。
样本应该具有代表性，并能够提供足够的数据来支持研究结论的推断。
如果样本选择不当，则可能导致结果的偏差和不准确性。
数据处理与分析在实验完成后，研究人员需要对所得数据进行处理和分析。
数据处理是将原始数据转化为可理解和可分析的形式，而数据分析则是对数据进行统计和推断。
数据处理数据处理包括数据清洗、数据转换和数据整合等步骤。
首先，研究人员需要检查数据的准确性和完整性，排除异常值和缺失数据。
然后，他们可以对数据进行转换，如对连续数据进行分组或标准化。
最后，研究人员需要将多个数据源整合起来，以便进行综合分析。
数据分析数据分析是根据实验目的和问题，运用统计学方法对数据进行解释和推断的过程。
常用的数据分析方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
通过数据分析，研究人员可以推断出变量之间的关系，并得出相关结论。
常见错误与注意事项在试验设计和数据处理过程中，研究人员需要注意避免以下常见错误：1.试验目的不明确或不具体，导致实验结果无法支持科研问题的回答。
如何进行毕业论文的实证研究的实验设计与数据处理
如何进行毕业论文的实证研究的实验设计与数据处理在进行毕业论文的实证研究时，实验设计和数据处理是非常重要的环节。
本文将介绍如何进行毕业论文的实证研究的实验设计与数据处理，希望对你有所帮助。
一、实验设计1. 研究目的和问题：首先确定研究目的和问题，明确需要解决的具体疑问。
例如，研究目的是探究某种因果关系，问题是某个变量对另一个变量的影响。
2. 变量定义和操作：明确需要考察的变量，包括自变量和因变量，并对其进行定义和操作化。
例如，自变量可以是某种教育方法，因变量可以是学生的成绩。
3. 受试者选择和分组：确定受试者的选择标准，并按照某种方式将其分为实验组和对照组。
实验组接受特定处理，对照组不接受处理。
4. 随机分配：采用随机分配的方法将受试者随机分配到实验组和对照组，以减少可能的偏差。
5. 实验过程：详细描述实验的进行过程，包括实施的步骤、时间点和条件等。
6. 控制变量：对于可能对实验结果产生干扰的变量，需要进行控制，以确保实验的准确性和可靠性。
7. 数据采集：确定需要收集的数据类型和方法，选择合适的工具和技术进行数据采集。
例如，可以使用问卷调查、实验观察或者文献研究等方法。
二、数据处理1. 数据清理：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清理，包括删除无效数据、填充缺失数据和检查异常数据等。
2. 数据编码和输入：将收集到的数据进行编码和输入，以便后续的统计分析。
编码的目的是将数据转换为计算机可以识别和处理的形式。
3. 数据分析和统计方法：根据研究目的和问题，选择合适的数据分析方法和统计工具。
常用的数据分析方法包括描述统计、相关分析、回归分析和方差分析等。
4. 结果展示和解释：将数据分析的结果进行展示和解释，可以使用图表、表格等形式进行可视化展示，同时对结果进行解读和说明。
5. 结论和讨论：根据数据分析的结果，得出结论并进行讨论。
分析数据的意义、局限性，与已有研究的关系等。
6. 结果验证：对于实证研究的结果，可以使用重复测试、交叉验证或者外部验证等方法进行结果的验证，以确保结果的稳健性和可靠性。
大学论文中的实验设计与数据处理方法
大学论文中的实验设计与数据处理方法在大学论文中，实验设计和数据处理方法是论文研究的核心内容之一。
合理的实验设计和准确的数据处理方法能够有效地支持并展示研究的科学性和可靠性。
本文将分析大学论文中常用的实验设计方法和数据处理方法，并探讨它们在研究中的作用。
一、实验设计方法1. 随机对照实验设计随机对照实验设计是一种常用的实验设计方法。
在这种设计中，研究对象被随机分成两组或多组，其中一组作为对照组，其他组作为实验组。
对照组接受常规处理或不接受任何处理，实验组接受特定处理。
通过对比两组或多组数据，可以评估特定处理的效果和影响。
2. 配对实验设计配对实验设计适用于研究中存在相互依赖或相互影响的组别。
在配对实验设计中，研究对象被按照某种特征进行配对，然后将配对的对象分为对照组和实验组。
配对实验设计可以减少个体间的差异，从而更容易观察到实验处理的真实效果。
3. 单因素实验设计单因素实验设计是通过改变一个因素来观察其对实验结果的影响。
在这种设计中，只有一个自变量，其他变量保持恒定。
通过设定不同水平的自变量，可以评估自变量对因变量的影响程度。
4. 多因素实验设计多因素实验设计考虑了多个因素对实验结果的影响。
通过同时改变多个因素，可以评估不同因素之间相互作用的效果。
在设计多因素实验时，需要注意因素之间的独立性，确保能够准确地分析各因素的影响。
二、数据处理方法1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行整理、概括和描述的方法，包括计算均值、中位数、标准差、方差等统计指标。
通过描述统计分析，可以对研究数据进行初步的整体了解，揭示数据的分布特征和集中趋势。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是通过图表、图像和统计分析等方法，从数据中探索和发现隐藏的模式和关系。
通过探索性数据分析，研究者可以更深入地理解数据，发现数据背后的规律，并为后续的研究提供指导。
3. 统计假设检验统计假设检验用于判断研究中提出的假设是否成立。
通过设定显著性水平和计算统计检验值，可以对研究结果进行统计显著性检验。
试验设计与数据处理
试验设计与数据处理论试验设计与数据处理的重要性试验设计与数据处理经过80余年的发展，在各个科学领域的试验研究中起着重要作用。
应用化学类专业是需要试验与观测的学科专业，经常需要通过大量的试验来验证某种事物的变化规律，科学合理的试验设计可以使试验达到事半功倍的效果，而严密准确的数据处理则可以帮助研究者从纷乱的数据中寻找出事物的内在规律。
随着现在计算机技术的发展，出现了各种针对试验设计与数据处理的软件，例如Excel, SAS, 等，这些软件的使用使试验设计与数据处理简单化，节省了大量的时间以及人力物力并促进了学科的发展和普及。
使学生能合理地设计试验，科学的分析和处理试验数据，达到提高学生分析问题和解决问题的能力。
试验设计与数据处理是以数理统计论、专业知识和实践经验为基础，科学地设计试验，并对所得试验数据进行分析，达到减少试验次数，缩短试验周期、迅速找到优化试验方案或数学模型的应用性课程。
在方法论上，它又是一种广泛应用于工农业生产和科学研究过程中的普遍使用的科学计算方法，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具。
试验设计是统计学的重要分支，它属于一般研究方法中的科学试验方法的范畴，是由试验方法与数学方法，特别是统计方法相互交叉而形成的一门科学，是与样本理论、估计理论和检验理论同时发展起来的。
试验设计是为了得到试验目的和搜集到可靠的资料，制定出试验次数少、误差小、实行科学控制的试验方案。
解决问题的方式方法(即策略)，直接影响对问题的解决过程。
其现已广泛应用于各行各业，如化工、医药、微生物、军事工程、食品等诸多领域。
试验是开展科学研究工作必不可少的手段。
它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法。
任何自然科学都离不开实验，大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药、热工等)中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的。
如最佳的配方、工艺条件，产品性能的优化，对产品质量、环境质量作出评价等。
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课程论文课程名称试验设计与数据处理专业2012级网络工程学生姓名孙贵凡学号201210420136指导教师潘声旺职称副教授成绩科学研究与数据处理学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。
其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。
其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。
关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法1 引言实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。
只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。
而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。
实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。
2 材料与方法2.1 供试材料1. 论文所围绕的目标和假设研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。
要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。
需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。
如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
纳米TiO2光催化-SBR工艺处理印染废水的研究，这篇文章的目标就是采用偶联剂法将纳米TiO2附于聚丙烯多面小球上制备出小球填料，运用自行设计的“TiO2光催化-SBR”联合工艺对实际印染废水进行处理，假设：1、在正交实验中光源强度和反应时间两个因素都选取了由单因素实验确定的最佳水平进行实验操作。
光源强度为4*30W，光照时间为120min。
2、进水水质稳定，SBR 系统的水利负荷较低，短周期运行，则微生物数量和性能、溶解氧都相对恒定。
3、纳米TiO2光催化小球膜层相对均匀，不易脱落。
4、两者其他条件相同，光催化实验设计只考虑催化剂添加量、pH值、溶解氧浓度三个因素；SBR工艺的实验设计只考虑暴气时间和沉淀时间对实验结果的影响。
混合电子供体对好氧非光合微生物菌群固碳效率影响的析因实验分析，这篇文章研究的目标是通过混合电子供体析因实验，定量描述Na2S、NaNO2、Na2S2O33种无机物的用量和比例与非光合微生物固碳量之间的关系及3种电子供体之间的两两交互作用。
这个实验的假设，实验室前期研究表明，Na2S、NaNO2、Na2S2O3 3 种无机物均可促进非光合固碳微生物菌群的固碳效率，但绝对固碳效率仍较低。
由于混合菌群中不同微生物种对不同的电子供体的响应可能不同，混合电子供体可能是一种理想的选择，这就是本实验的假设。
因此，本实验设计混合电子供体析因实验，通过构建模型定量描述电子供体浓度与微生物固碳量之间的关系，并分析几种电子供体间的交互作用及对微生物群落结构的影响。
以期为明确电子供体对微生物固碳效率的影响，构建合适的混合电子供体浓度与比例，提升微生物的固碳效率提供指导。
得出的主要结论是，电子供体析因实验的模型具有较好的拟合度，能对混合电子供体的固碳效率进行较好地预测。
电子供体交互作用分析结果表明，NaNO2与Na2S对菌群固碳能力有互相抑制的作用，Na2S与Na2S2O3则起到相互促进的作用。
NaNO2单独作用时，对微生物的固碳有较大的促进作用，而Na2S2O3的加入则产生了一定的抑制效应。
化学除磷药剂中三价铁铝对生物系统活性污泥活性影响的研究，这篇文章重点研究了Fe3+、Al3+的投加对活性污泥呼吸速率的影响，并对我国南、北方两座典型污水处理厂活性污泥呼吸速率的影响情况进行对比分析，其结果对指导污水处理厂辅助化学除磷过程中的药剂投加量具有现实的指导意义。
文中没有假设，只是通过实验来得出了结论。
对氯化给水和污水中产生亚硝基二甲胺的前体的研究，这篇文章中的主题就是对NDMA的前体的测定。
在给水和废水氯化处理过程产生的一种定量的NDMA,测定NDMA有机前体的方法是把高剂量的单氯胺加到PH缓冲溶液中进行十天的接触时间，在这段时间内单氯胺以一种与试样浓度无关的速率衰减。
通过对给水和城市污水试样的分析发现在广泛的条件下这个测定NDMA的方法健壮性和重复性较好。
对于二甲胺中的GC/CI/MS/MS的分析方法也被描述和应用，并用于证明在给水和排水中并非由二甲胺的浓度单独导致了N的产生。
2.2 主要试剂与仪器实验设计是关于如何利用统计学基本知识对实验进行有效率和科学地设计和数据汇报的科学，直接影响实验结果的准确性、可靠性，严密性和代表性，是实验数据的前提，决定科学研究的成败。
一篇论文的题目就很大程度说明实验要做的内容。
2.3 测定项目与方法2.3.1 实验设计基本原则（1）随机化原则：以随机顺序开展实验，是使用统计方法的基石，可以保证观测值(或误差)是独立分布的随机变量，抵消潜在因素效应保证非处理因素均衡一致。
（2）重复的原则：每个因子水平组合的独立重复，可以使样本均值更接近真值，能够反映实验间与实验内的变异。
（3）区组化原则：用以处理讨厌因素，区组化解决可控因子。
2.3.2 实验设计和实验过程包括：a 各种测定的因素：是单因素还是多因素实验？实验的取值即水平，测定所需要的仪器和测定方式。
b 样品的采集方式。
c 实验重复次数：应该做适当的重复实验，以减少实验偶然误差带来的影响。
d 实验的材料和设备：通常有图示，判断实验程序是否可靠，帮助他人重现实验。
e 质量控制：空白的选取和对照的选取等，这样可以减小实验仪器或者操作所带来的误差。
在徐高田[1]等的纳米TiO2光催化-SBR工艺处理印染废水的研究中，实验分为两个部分的设计，一个是光催化实验设计，另一个是SBR工艺的实验设计。
在光催化实验设计中由于光催化的影响因素较多，文中依据前期进行的单因素实验的结果，最终选取了催化剂添加量、pH值、溶解氧浓度3个因素为正交实验的因素，故本实验采用正交法L9(34)进行实验设计，以确定印染废水光催化预处理工艺的最佳工艺条件。
此实验用到了正交实验设计，所谓正交实验设计就是安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。
该实验中选取了3个主要因素，3个水平，那么就应该是L9(33)共27种组合，选取其中的9个实验点，文献中的正交表符合正交表的基本性质。
因此具有代表性，实验是比较可靠的。
SBR工艺的实验设计中，影响SBR 工艺处理效果的因素较多，主要是进水时间、曝气方式、污泥沉降性能的控制、运行周等。
就本实验而言，由于进水水质较恒定，且废水经过光催化预处理，则SBR系统的水力负荷较低；而采用短周期运行，则微生物数量和性能、溶解氧都相对恒定。
因此，本研究仅简单讨论SBR工艺的曝气时间和沉淀时间对实验结果的影响。
武满满[2]等的混合电子供体对好氧非光合微生物菌群固碳效率影响的析因实验分析中用到了析因实验设计，析因实验是一种多因素的交叉分组实验，它不仅可检验每个因素各水平间的差异，而且可检验各因素间的交互作用，并已在很多领域都得到了应用。
本实验采用三因素两水平的析因实验设计，选用1个较低的电子供体浓度水平，目的是讨论混合电子供体对微生物固定CO2效率的影响。
侯艳玲[3]等化学除磷药剂中三价铁铝对生物系统污泥活性影响的研究分析可知，试验中采用了对照方法，在相同条件下进行单一因素的对比，并进行了对比分析。
然而方法中有些不足，在对比三价铁和铝对活性污泥的影响时，应该选在同一个水厂进行比较，因A、B两厂的环境差异比较大，因此得出的结论有些牵强。
另外，Al3+对不同菌种活性的影响实验中，没有对B厂进行相同实验结论的论证不够。
因此，此文献的方法方面存在缺陷。
在氯化给水和污水中产生亚硝基二甲胺的前体的研究一文中。
通过前人的研究可以知道NDMA的产生是单氯胺和二甲胺缓慢的反应产生一个偏二甲肼的中间体。
偏二甲肼迅速的被单氯胺或者其他氧化性物质氧化成NDMA。
pH=6-8产生的速率最高。
除了二甲胺，叔胺类物质也包含二甲胺官能团作为NDMA的前躯体,这些物质的在氯化中形成的NDMA比二甲胺少一个数量级。
其他含胺的物质如氨酸，蛋白质，氯化时不会产生NDMA。
NDMA形成有两类关键物质，单氯胺和有机氮化合物（不包括二甲胺和叔胺类物质），NDMA的前驱物的分析表明延长接触时间使用高剂量的单氯胺是有机的NDMA前驱物转化为NDMA。
实验在用的分析方法和手段均为标准方法。
实验采集了两个污水厂的不同处理单元的污水和两个水库的天然水体进行分析。
2.4 数据分析实验数据的基本特点：（1）总是以有限次数给出并具有一定波动性。
（2）总存在误差，且是综合性的，即随机误差、系统误差、过失误差同时存在。
（3）数据大都具有一定的统计规律性。
（4）实验过程是一个随机过程，实验结果(响应因子)是随机变量。
实验数据的汇报几种方式：a 文字阐述：通过数据汇报同时阐述它的意义。
b 图最好，表格其次，使用excel/spss 等分析软件进行分析。
c 运用统计学原理进行分析，聚类分析，相关性分析，主成分分析，因子分析，判别分析，数据挖掘。
同时注意数据的准确性，比如有效数字，误差，精密度等。
在徐高田等的纳米TiO2光催化-SBR工艺处理印染废水的研究一文中关于光催化实验数据的分析，在极差分析结果中，催化剂投加量、pH、溶解氧浓度为因素，因素有三个水平，文中计算出了K值，极差，最后作出了最有水平组合及主要影响因素。
既然有极差分析，应该也做一下方差分析，这样得出的结论会更准确。
在SBR工艺处理实验结果的数据中，由于只有两个因素，试验指标只有一个，因此没有做正交实验，只作了线性相关实验，在给出的图中，可以较明显的看到两个因素对降解效果的影响。
本实验进行了单独工艺的处理研究，然后再进行了联合工艺的研究，印染废水通过光催化处理后色度得到了大量的去除，同时B /C 的值也得到了提高，表明光催化反应器提高了废水的可生化性能，为后续的生物反应器的处理效果奠定了基础；同时因为一部分COD Cr、BOD5得到去除，使得后续的SBR工艺的进水负荷得到降低，大大提高了后续工艺的处理效果，使得整个工艺脱色率达到90%，COD Cr去除率达到85%，其处理效果比单独使用光催化或SBR均显著，保证了出水的达标排放。