统计与实验设计基本知识
试验统计与设计概念总结
试验统计与设计概念总结第一章绪论1.统计学：是一门关于数据资料的收集、整理、分析和推断的科学。
2.统计学的研究对象：是一切自然与社会现象总体的数量特征及其相互关系。
3.研究对象特点：大量性变异性同质性（个体）4.生物统计学：是用统计学的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门科学。
5.试验设计：是指试验研究工作进行前应用数理统计原理，制定试验方案，选择试验材料，合理分组，使我们可以利用较少的人力、物力和时间，获得多而可靠的信息资料，得出科学的结论。
6.生物统计学内容、作用和分析特点（1）生物统计学的内容：包括统计分析和试验设计（2）作用：1）为科学地整理分析数据提供方法2）判断试验结果的可靠性3）确定事物之间的相互关系4）提供试验设计的原则和方法5）为学习其他课程提供基础（3）基本特点：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第二章科学试验与误差估计1.试验研究的基本过程：①选题②文献③提出假说④假说的检验⑤形成结论2.试验因素：试验中性质相同一类措施的总称。
3.水平：对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同类型。
4.试验处理：实际参加试验的试验因素水平或不同试验因素的水平组合。
简称处理。
5.试验方案按其供试因子数的多少可以分为：1）单因素试验2）多因素试验3）综合性试验6.单因素试验：供试试验因素的一个水平就是一个处理。
多因素试验：不同试验因素的一个水平组合是一个处理。
7.试验单位：施加试验处理的材料单位。
8.试验小区：田间试验中，安排一个试验处理的小块地段。
简称小区。
9.试验指标：用于衡量试验效果的指示性状。
19.试验方案：根据试验目的和要求所拟定的进行比较的一组试验处理的总称。
11.试验效应：试验因素对试验指标所起增加或减少的作用，包括简单效应、主效应和互作效应。
12.简单效应：同一因素内两种水平间试验指标的相差属简单效应。
13.主效应：一个因素内各简单效应的平均数14.互作效应：两个因素简单效应间的平均差异。
试验设计 第1章 基本概念与数理统计基础
第一章 试验设计基本概念与数理统计基础 第三节 试验数据的分析计算
一、试验数据的集中趋势
ˆ x， x，也称真值的估计值 1、平均值： ˆ 随着数据个数的增加，
2、总体集中趋势的衡量：设xi的概率密度为p(xi)， 则：μ=Σxi p(xi) 3、样本集中趋势的衡量：
上一张 下一张 主 页 退 出
第一章 试验设计基本概念与数理统计基础
第二节
试验设计的基本原则
重复试验、随机化措施和局部控制（区组 设计）是试验设计的3个基本原则。 一、重复试验
1、定义：同一试验点的多次重复。 2、目的：降低偶然误差。 3、原则：①对试验条件把握不大时应重复； ②重要的试验点应重复。
上一张 下一张 主 页 退 出
第一章 试验设计基本概念与数理统计基础
第四节 试验数据的统计整理
一、统计表 1.简单统计表 简单统计表的基本结构包括标题、标目、线条、数字以及 注释等 ，如下表。
上一张 下一张 主 页
退 出
第四节 试验数据的统计整理 一、统计表 （1）标题：在表的上方，黑体显示。 （2）标目：分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，说 明每一行中资料的属性。纵标目位于表的上端，说明每一列中 资料的属性，纵标目有单位的要注明单位，如%、kg、cm等等。 横、纵标目联合完成对一个资料的完整描述。 （3）线条：统计表中只有横线，无竖线和斜线。表的上下两 条边线略粗，横标目与表中资料用细线分开。形成所谓的“三 线表”。 （4）数字：一律用阿拉伯数字。同一列的小数位数应一致， 且位次对齐。表中不应有空格，暂无记录或未记录用“… ”表示， 无数据用“—”表示，这两种情况都不能填“0”。 数字是“0”的， 则填写“0”。 （5）注释：是对于表中特殊资料的文字说明。在表中对应资 料的上角用“*”号或序号①、②……标出，注释写在表的下方。
统计相关知识点
统计相关知识点统计是一门关于数据收集、整理、分析和解释的学科。
它在各个领域都有广泛的应用，包括商业、科学、社会科学等。
在本文中，我将介绍一些统计学的基本知识点和概念。
1. 总体和样本：在统计学中，总体是我们想要研究的整个群体，而样本是从总体中选取的一部分观察对象。
样本的选择应该具有代表性，以便从样本中推断总体的特征。
2. 参数和统计量：参数是总体的数值特征，如总体的平均值或标准差。
统计量是样本的数值特征，如样本的平均值或标准差。
通过样本统计量可以估计总体的参数。
3. 随机变量和概率分布：随机变量是实验结果的数值表示，可以是离散的或连续的。
概率分布描述了随机变量的取值和对应的概率。
常见的概率分布包括正态分布、泊松分布等。
4. 抽样分布和中心极限定理：抽样分布是指由样本统计量构成的分布。
中心极限定理指出，当样本容量足够大时，样本均值的分布接近正态分布，无论总体分布是什么样的。
5. 置信区间：置信区间是对总体参数的区间估计。
例如，我们可以通过样本均值和样本标准差计算出一个置信区间，该区间内有一定的概率包含总体均值的真实值。
6. 假设检验：假设检验是用来判断总体参数是否满足某个假设的统计方法。
常见的假设检验包括单样本t 检验、双样本t 检验、卡方检验等。
7. 相关与回归：相关分析用来衡量两个变量之间的关系强度和方向。
回归分析用来建立预测模型，通过自变量对因变量进行预测。
8. 方差分析：方差分析用来比较多个样本均值之间的差异是否显著。
它可以用于比较两个以上的总体均值是否相等。
9. 实验设计：实验设计是为了解决因果关系而进行的实验。
它可以通过控制其他变量的影响，研究一个或多个自变量对因变量的影响。
10. 大数据和机器学习：随着互联网的发展，大数据和机器学习在统计学中扮演着越来越重要的角色。
它们可以帮助我们从海量数据中提取有用的信息和模式。
以上是统计学的一些基本知识点和概念。
统计学的应用非常广泛，可以帮助我们理解和解释数据背后的规律，做出科学合理的决策。
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。
生物统计与实验设计
生物统计与实验设计一、简介生物统计学是一门对生命科学数据进行收集、处理、分析、解释和应用的学科。
实验设计是进行实验前的必备环节，它关乎整个研究的可靠性和有效性。
本次研究将介绍生物统计与实验设计如何应用于生物科学研究中。
文章将从实验设计的基本概念和步骤开始，然后讨论常用的统计方法和技术，最后对生物统计学在生物科学研究中的应用进行总结。
二、实验设计1.确定研究问题和研究目的：研究者需要确立研究问题和研究目的，明确需要得到的结果。
一个生物学实验的研究问题可能是考察某种药物对小鼠的心脏功能的影响。
2.设计实验：在确定研究目的之后，研究者需要设计实验，包括选择实验对象、实验方法、实验条件等，以便得到可靠的结果。
前述生物学实验中，需要考虑的实验条件包括小鼠的年龄、性别、体重、摄取饮食、麻醉方式、恢复期等。
这些条件的控制将有助于排除实验结果中可能会出现的伪影。
3.收集数据：在完成实验设计之后，研究者需要收集数据和实验结果。
数据可以通过各种方法获得，例如问卷调查、实验观察、实验数据等。
4.数据分析：在收集完数据之后，研究者需要对数据进行清理和分析，以便得到有意义和可靠的结果。
数据清理包括了识别和修正错误的数据，统计分析包括了方差分析、回归分析、协方差分析和多元分析等。
5.结果解释和报告：研究者需要对实验结果进行解释和报告，向其它科研人员或公众传递自己的研究成果。
三、常用统计方法和技术统计方法是在实验数据收集和分析时所使用的数学方法。
常见的统计方法包括描述性统计和推断性统计。
1.描述性统计：描述性统计指的是对实验数据的总体特征进行描述的方法。
通常使用的描述性统计方法包括平均值、中位数、标准差等。
描述性统计方法也可以使用图形展现实验数据的分布情况。
2.推断性统计：推断性统计指的是通过样本数据对总体数据进行推断的方法。
常见推断性统计方法包括假设检验、置信区间和回归分析等。
假设检验用于检验实验数据与假设之间是否存在显著性差异。
药物评价实验设计与统计学基础
药物评价实验设计与统计学基础引言：药物评价是指对某种药物的疗效、药理作用、安全性等进行客观、科学和系统的评估。
药物评价实验设计与统计学作为药物评价的重要组成部分，对于确保实验结果的可靠性和有效性至关重要。
本文将介绍药物评价实验设计过程中需要考虑的关键因素，并解释统计学在药物评价中的基本应用。
实验设计中的关键因素1.实验目的与研究问题在设计药物评价实验时，首先需要明确实验的目的和研究问题。
明确的实验目的和研究问题有助于指导实验设计的各个环节，并确保实验的可靠性和有效性。
2.样本选择与分组在药物评价实验中，样本选择和分组是至关重要的。
合理的样本选择和分组可以减少样本偏差，保证实验结果的可靠性。
通常情况下，我们会将实验对象随机分为两组：实验组和对照组。
实验组接受药物干预，对照组接受安慰剂或其他治疗方式，以便比较两组的差异。
3.干预措施与药物剂量在实验设计过程中，需要仔细考虑干预措施和药物剂量。
干预措施包括药物的给药途径、剂型、频次等。
药物剂量的选择应符合临床实践的规范，并确保对实验对象的安全。
4.实验结果的测量实验结果的测量是药物评价实验中必不可少的环节。
在设计实验时，需要明确测量指标的选择和测量方法的可行性。
常用的测量指标包括疗效指标、生存指标、安全指标等。
统计学在药物评价中的基本应用1.样本量估计在药物评价实验中，样本量的确定对于实验结果的推断具有重要意义。
通过统计学方法，可以根据实验目的和研究问题估计所需的最小样本量，从而确保实验结果的统计学意义。
2.数据分析数据分析是药物评价实验中最核心的环节之一。
通过统计学方法，可以对实验数据进行概括和分析，获得实验结果的可靠性和有效性。
常用的数据分析方法包括描述统计学、假设检验、方差分析、生存分析等。
3.结果解释与推断药物评价实验的结果解释和推断需要依赖统计学方法。
通过对实验结果的统计学分析，可以对药物的疗效、药理作用、安全性等进行客观、科学和系统的评估，提供依据以进行临床决策。
实验设计及实验设计统计
实验设计及实验设计统计试验设计在工业化发酵生产中，发酵培养基的设计是十分重要的，因为培养基的成分对产物浓度、菌体生长都有重要的影响。
实验设计方法发展至今可供人们根据实验需要来选择的余地也很大。
一、实验设计方法1.1单因素法单因素方法（One at a time）的基本原理是保持培养基中其他所有组分的浓度不变，每次只研究一个组分的不同水平对发酵性能的影响。
这种策略的优点是简单、容易，结果很明了，培养基组分的个体效应从图表上很明显地看出来，而不需要统计分析。
这种策略的主要缺点是：忽略了组分间的交互作用，可能会完全丢失最适宜的条件；不能考察因素的主次关系；当考察的实验因素较多时，需要大量的实验和较长的实验周期。
但由于它的容易和方便，单因素方法一直以来都是培养基组分优化的最流行的选择之一。
1.2正交实验设计正交设计（Orthogonal design）就是从“均匀分散、整齐可比”的角度出发，是以拉丁方理论和群论为基础，用正交表来安排少量的试验，从多个因素中分析出哪些是主要的，哪些是次要的，以及它们对实验的影响规律，从而找出较优的工艺条件。
石炳兴等利用正交实验设计优化了新型抗生素AGPM 的发酵培养基，结果在优化后的培养基上单位发酵液的活性比初始培养基提高了18.9倍。
正交实验不能在给出的整个区域上找到因素和响应值之间的一个明确的函数表达式即回归方程，从而无法找到整个区域上因素的最佳组合和响应值的最优值。
而且对于多因素多水平试验，仍需要做大量的试验，实施起来比较困难。
1.3均匀设计均匀设计(Uniform design)是我国数学家方开泰等独创的将数论与多元统计相结合而建立起来的一种试验方法。
这一成果已在我国许多行业中取得了重大成果。
均匀设计最适合于多因素多水平试验，可使试验处理数目减小到最小程度，仅等于因素水平个数。
虽然均匀设计节省了大量的试验处理，但仍能反映事物变化的主要规律。
1.4全因子实验设计在全因子设计(Full factorial design)中各因素的不同水平间的各种组合都将被实验。
统计学实验设计
统计学实验设计统计学实验设计是统计学中最基本也是最重要的部分之一，它涵盖了实验设计和数据处理两个方面。
实验设计是为了解决一个特定的问题和达成一个特定的目标而进行的，而数据处理则是为了评估实验结果和推断总体特征而进行的。
统计学实验设计可以应用于许多领域，如医学、工程、社会科学和自然科学等。
统计学实验设计的基础是随机化。
随机化指的是将研究对象随机分配到不同的实验组中，以保证误差的随机分布。
这样可以消除实验中可能出现的其他因素的干扰，同时增加实验结果的可信度。
例如在医学实验中，为了比较一种新药与一个安慰剂的效果，可以将参与实验的患者随机分配到两组中，一组给予新药，另一组给予安慰剂。
实验设计的另一个关键是控制。
控制指的是将所有可能干扰实验结果的因素尽量保持相同。
这样可以确保变量之间的因果关系，也就是可以排除其他因素对结果的干扰。
例如在研究新药的效果时，为了控制其他因素对实验结果的影响，可以在两组进行实验的患者中尽量保持年龄、性别、疾病严重程度、治疗时间等因素的一致性。
实验设计还需要交叉设计。
交叉实验是指实验对象被几种实验因素交叉安排在不同的水平上，以便充分利用不同因素之间的相互作用。
交叉因素的设计可以减少伪回归和其他统计变量的误差。
质量控制也是实验设计的一个关键因素。
它涵盖了实验设计、实验过程和数据收集、数据处理和数据分析等各个方面。
质量控制的主要目的是确保实验结果的准确性和可靠性。
例如在大型医学实验中，实验设计和实验过程需要按照标准操作程序进行，同时需要对数据进行多方面的检查和核对，以确保数据的准确性和可靠性。
最后，统计学实验设计需要有足够的样本量。
样本量的大小取决于实验目的、研究对象的数量和实验变量的大小。
样本量太小会导致实验结果的偏差，而样本量过大则浪费研究资源。
总之，统计学实验设计是现代科学研究不可缺少的一部分。
实验设计的好坏直接影响实验结果的准确性和可靠性，也间接影响到科学研究的发展和进步。
对统计学实验设计的深入了解和掌握，有助于提高我们的研究水平和科学素养，加速人类社会的发展和进步。
试验设计与统计分析
Section 2.2 次数分布表
一、 间断性变数资料的整理
表1 100个麦穗的每穗小穗数
18 15 17 19 16 15 20 18 19 17 17 18 17 16 18 20 19 17 16 18 17 16 17 19 18 18 17 17 17 18 18 15 16 18 18 18 17 20 19 18 17 19 15 17 17 17 16 17 18 18 17 19 19 17 19 17 18 16 18 17 17 19 16 16 17 17 17 15 17 16 18 19 18 18 19 19 20 17 16 19 18 17 18 20 19 16 18 19 17 16 15 16 18 17 18 17 17 16 19 17
第1章 绪论
Introduction
一、什么是统计学
➢ 统计学(statistics)是关于数据（data）的科 学，是从数据中提取信息的一门学科，包括设 计、搜集、整理、分析和表达等步骤
➢ Data are numbers, but they are not “just numbers”
➢ 数据(data)+说明 (context)=信息 (information) ▪ 例：50 (just a number) ▪ 50公斤是可接受的体重 ▪ 50分是不及格的分数
二、 连续性变数资料的整理
3. 确定组数和组距( class interval ) 根据极差分为若 干组，每组的距离相等，称为组距。 在确定组数和组距 时应考虑：
(1)观察值个数的多少； (2)极差的大小； (3)便于计算； (4)能反映出资料的真实面貌等方面。 样本大小(即样本内包含观察值的个数的多少)与组 数多少的关系可参照表4来确定。
食品实验设计与统计分析-2 试验设计基础
试验设计应注意的问题： （1）试验目的是否明确？
（2）试验设计是否合理？ （3）试验管理是否严格？ （4）试验数据是否准确可靠？
二、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或考 核试验效果的质量特性称为试验指标。
单指标试验与多指标试验 试验指标：定量指标和定性指标两类。
所谓试验干扰，是指那些可能对试验结果产生影响， 但是在试验中未加以考察，也未加以精确控制的条件 因素。
试验设计时必须严格遵循试验设计的3个基本原则— —重复、随机化、局部控制。
四、试验设计的基本原则 1、重复原则
重复是指在试验中每种处理至少进行2次以上。重复试验是估计和 减小随机误差的基本手段。一般地讲，重复次数越多越好。重复 试验的目的是估计和减小随机误差。
例如：如杀菌温度、杀菌时间
单因素试验与多因素试验 试验因素常用大写字母A、B、C、…等表示
二、实验设计的基本概念
3、因素水平(1evel of factor )
在试验中，为考察试验因素对试验指标的影响情况， 要使试验因素处于不同的状态。我们把试验因素所处 的各种状态称为因素水平，简称水平。
如杀菌温度为：85 ℃ 、95 ℃ 、105 ℃等3个水平 确定因素与水平应注意事项 (1)水平宜取三水平为宜 (2)选取水平应按等间隔原则 (3)水平是具体的
二、实验设计的基本概念
4、试验处理(experimental treatment )
试验处理简称处理，在 单因素试验中，试验的 1个水平就是1个处理。 试验处理是指事先设计 好的实施在试验单位上 的一种具体措施。
二、实验设计的基本概念
5、试验单位(experimental unit )