试验设计与数据处理(整理)
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。
课后作业试验设计与数据处理
1、 某机械厂为提高C6140车床加工轴杆的工效, 用正交表L9(34)安排正交试验, 试验指标为工时（越短越好）。
试验因素及水平、试验方案及试验结果如下表所示。
试分别用直观分析法（计算法）、方差分析法确定最佳工艺条件、各因素影响的显著性及主次顺序, 将有关结果填入相应的表格中。
（请自己绘制极差分析表、方差分析表等有关表格）极差表可知: （主）B 进给量 A 转速 C 切削深度(次)； 由于试验指标（工时）为望小指标, 计算分析最佳水平组合是A3B1C1； 直观分析最佳水平组合是第七组: A3B1C3。
3、 方差分析法重复试验次数:k=1 试验数: n=9911042i i T y ===∑2120640.44T CT n ==821136046T i i Q y ===∑15405.56T T S Q CT =-=()22212313i i i i Q K K K =++i i S Q CT =-自由度: 819=-=T f2134=-====f f f f C B A方差:1925.69/==T T T f S V 1983.45/==A A A f S V 5518.78/==B B B f S V 107.11/==C C C f S V 93.45/444==f S V 第一类误差: 89.18641==S S e 241==f f e 第二类误差:∑∑∑∑=====⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=n i k j ij ni kj ij e y k y S 121112201 0)1(2=-=k n f e89.186421==+=S S S S e e e 221=+=e e e f f f93.45/===f S V V方差表可知: （主）B进给量 A转速 C切削深度(次)。
由于试验指标（工时）为望小指标, 方差分析最佳水平组合是A3B1C1。
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。
材料科学中的试验设计与分析 教学课件 作者 张忠明 第3章 试验数据的整理
第3章 试验数据的整理
（4）剔除一个异常数据后，数据列总数变为n-1个。重新计 算新数据列的算术平均值、标准差和最大残差，再继续R按max
＞3S判断剩余数据有无坏值。以上过程重复进行直至无坏值 时为至。
注意：即当测量次数时，所有测量值的残差都小于3S，此时 用拉依达准则不能判断测量列中有无坏值。可见，只有测量 次数足够大时，才能应用拉依达准则。
3n7， 8n12， 13n40，
f0
f0
x2
x2
xn
x1
x1 x1
xn1 x1
f0
x3 x1 xn2 x1
f0
xn xn1 xn x1
f0
xn xn1 xn1 x2
2020/2/3
11
试验设计与数据处理 (Experiment Design & Data Processing)
第3章 试验数据的整理
[分析]求出各测量数据xi的残差Ri，再求出数据测量列的标准差 S和限差3S ，即可用拉依达准则进行判别。
[解] 1)计算测量列平均值、各测量值的残差Ri
x
1 24
24 i 1
xi
40.41
测量次序i 残差Ri 测量次序i 残差Ri 测量次序i
1
0.01
9
-0.01
17
残差Ri 0.01
2
0.02
10
0.02
18
0
3
-0.03
11
0.01
19
-0.02
4
0.03
12
0.02
20
-0.02
5
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。
试验设计与数据处理综述
试验设计与数据处理综述——均匀试验设计要点：均匀试验设计的概念与特点；均匀实验设计的基本方法和应用。
因素水平数确定，均匀试验设计表的选择和使用；含有定性因素的试验设计。
一、均匀试验设计的概念与特点均匀试验设计就是只考虑试验点在试验范围内均匀分布的一种试验设计方法，是部分因子设计的主要方法之一。
它适用于多因素多水平的试验设计场合，试验次数等于因素的水平数，是大幅度减少试验次数的一种优良的试验设计方法。
与正交试验设计相比，均匀设计给饰演者更多的选择，从而有可能用较少的试验次数火的期望的结果。
均匀设计也是电脑仿真实验设计的重要方法之一，同时也是一种稳健试验设计。
多年来，我国数学界在数论的理论研究与应用研究两方面都卓有成效，“均匀设计”方法的创立就是其中一个例子。
10多年来，“均匀设计”方法已广泛应用于国内的竣工化工、医药、食品等领域，并取得显著的成效。
在国际上“均匀设计”方法已得到承认和应用，并引起了国际数学界的重视。
正交设计法是从全面试验中挑选部分试验点进行试验，它在挑选试验点时有两个特点，即均匀分散、整齐可比。
“均匀分散”使试验点具有代表性，“整齐可比”可便于试验的数据分析。
然而为了照顾整齐可比，试验点就不能充分的均匀分散，且试验点的数目就会比较多。
试验均匀设计方法的思路是去掉整体可比的要求，通过提高试验点均匀分散的程度，使试验点具有更好的代表性，使得能用较少的试验获得较多的试验信息。
均匀设计沿用了近30年来发展起来的回归设计方法，运用控制论中的黑箱思想，把整个过程看作一个黑箱，把参与试验的因素x1,x2,x3，…，xn 通过运用均匀设计法安排试验，并作为系统的书如参数，把整个实验指标结果Y作为输出参数(如图7-1所示)。
图7-1 试验因素（输入）与试验指标（输出）系统在数学上可把输出参数Y与输入参数xi(i=1,2,---,n)的关系用函数关系式表示出来Y=f(x1,x2…,xn ) (7-1) 函数模型对不同的系统可根据理论或经验进行假设，然后根据试验结果运用回归分析等方法确定模型中的系数，具体计算时可用国内外已经广泛流行的系统软件SAS、Minitab、Mathematics、MATLAB、SPSS 等在计算机上进行。
工程实验设计数据处理试题整理
1、名词解释。
（1）数量数据:当试验结果表现为数量上的变化，由计数或测量所得到的数据称数量数据。
（2）算术平均值:一个样本内各个观察值的总和除以观察值总个数的商即为该样本的算术平均数，一般称为平均数或均数。
（3）方差:各因素或交互作用的偏差平方和除以各自相应的自由度。
（4）区域控制: 将试验处理按系统进行区组划分，使同一区组内的单元间环境因素保持一致，保证同一区组中局部范围内单元间误差的同质性，以便于消除系统误差。
区域控制又称划分区组。
（5）全面实验设计法:对各因素各水平排列组合成的全部试验处理都加以实施，称为全面试验。
（6）试验水平:在实验中，为了考察试验因素对试验指标的影响，必须使试验因素处于不同的状态，把因素所处的各种状态称为试验水平，简称水平或位级。
（7）Ln（m k）中各字母表示含义：L——表示正交表；n——试验次数（处理数）；m——水平数；k——表的列数，即最多可以安排的因素数。
最多可安排k个因素，每个因素m水平，共做n次实验的等水平正交表。
（8）部分实施:在试验的全部组合处理中，选取有代表性的部分处理加以实施，称为部分实施。
（9）样本容量:样本容量又称“样本数”。
指一个样本的必要抽样单位数目。
（10）试验因素:在实验中，能对试验指标产生影响的原因或要素，都称为因素或因子。
通常也称为影响因素。
（11）试验处理:在试验中，不同因素的不同水平的搭配组合称为处理（12）极差:样本中最大值与最小值之差为极差。
（13）试验指标:在实验设计中，根据试验目的而选定的用来衡量试验效果的特征值。
2.简答（1）请回答，在实验设计中，为减少误差要遵循哪些原则，并解释其作用。
（2）（1）重复：即一种处理要重复两次以上。
设置重复的主要作用有两方面：一是估计试验误差：二是降低试验误差。
（3）（2）随机化：随机可以消除任何人为的主观偏性及各种干扰因子的影响，以保证获得处理效应及对误差有效无偏估计。
（4）（3）区域控制区域控制是将试验处理按系统进行区组划分，使同一区组内的单元间环境因素保持一致，保证同一区组中局部范围内单元间误差的同质性，以便于消除系统误差。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第四章
1、误差的来源:
主要有四个方面：1.设备仪表误差：包括所使用的仪器、器件、引线、传感器及提供检定用的标准器等，均可引入误差。
2.环境误差：周围环境的温度、湿度、压力、振动及各种可能干扰测量的因素，均能使测量值发生变化，使测量失准，产生误差；3.人员误差：测量人员分辨能力、测量经验和习惯，影响测量误差的大小。
4.方法误差：研究与实验方法引起的误差。
2、误差的分类：
粗大误差、系统误差、随机误差；粗大误差的特点是测量值显著异常。
处理方法是在对实验结果进行数据处理之前，须先行剔除坏值。
系统误差的特点是在测量条件一定时，误差的大小和方向恒定，当测量条件变化时，误差按某一确定规律变化。
处理方法：由于误差是按某一确定规律变化的，即误差变化可用函数式或用曲线图形描述偶然出现，误差很大，数据异常。
可以理论分析、实验验证，找到规律并修正。
随机误差的特点是测量时，每一次测量的误差均不相同，时大时小，时正时负，不可预定，无确定规律。
处理方法是采用数理统计的方法，来研究随机误差的特征，以判断它对测量结果的影响。
粗大误差或者坏值的判断方法:剔除方法有两种：1)格拉布斯准则。
设对某物理
量进行N 次重复测量，得测量列x1，x2，···xn ，算术平均值11n
i i x x n -==∑测量值与平均值之差称为残余误差或残差，用Vi 表示，即V i i x x -
=- 测量列的标准差
σ= 若某测量值xi 的残差绝对值(,)V n αλασ>时，则判为坏值。
（n 为测量次数，α为置信度）。
2)3σ准则。
确定其最大可能误差，并验证各测量值的误差是否超过最大可能误差。
一般为简化计算，提出以+-3σ 为最大可能误差，也称为3σ准则。
3.误差传递公式及其应用（任意选取两个方面）。