两等组双因子后测实验设计的实施过程
双因子杂交、伴性遗传和三点测交遗传实验报告
生命科学学院遗传学实验报告实验五六七：双因子杂交、伴性遗传和三点测交一、实验目的：1、通过对果蝇的杂交实验，正确理解分离定律的实质，并验证与加深理解三个的遗传规律。
2、认识伴性遗传的正、反交差别，掌握伴性遗传的特点。
3、掌握绘制遗传学图的原理和方法，加深对重组值、遗传学图、双交换、并发率和干涉等概念的理解。
4、掌握果蝇的杂交技术，并学会记录交配结果和掌握统计处理的方法。
二、实验器材：1、材料： 18号果蝇（野生型）及三种突变体果蝇即14号果蝇（黒身残翅）、w号果蝇（白眼）和6号果蝇（白眼卷刚毛小翅）2、试剂：乙醇、乙醚、果蝇培养基等3、器具：麻醉瓶、酒精灯、白瓷板、毛笔、镊子、培养管、棉球等三、实验原理：果蝇具有生活史短、繁殖率高、饲养简便、染色体数目少（2n=8）和突变性状多等特点，是研究遗传学的好材料。
本次设计实验就是利用果蝇进行一系列的遗传学验证实验和染色体基因相对顺序和距离的测定，下面简要介绍关于双因子杂交、伴性遗传和三点测交的基本原理。
1、双因子杂交：果蝇的灰体基因（E）与黑檀体基因（e）为一对相对性状，位于ⅢR70.7位置，而长翅（Vg）与残翅（vg）为另一对相对性状，位于ⅡR67.0位置。
这两对基因是没有连锁关系的，位于不同染色体上的非等位基因。
因此非同源染色体的这两对非等位基因可以很好的验证自由组合定律。
自由组合规律：位于非同源染色体上的两对非等位基因，其杂合体在形成配子时，等位基因彼此分离，进入不同的配子中，非等位基因可自由组合进入同一配子，结果产生4种比例相等的配子。
若显性完全， F1自交产生F2代表现出4种表型，比例为9：3：3：1。
双因子杂交的遗传规律：双因子杂交正交双因子杂交反交18♀×14♂ 14♀ × 18♂2、伴性遗传：位于性染色体上的基因叫作伴性基因，其遗传方式与位于常染色体上的基因有一定差别，它在亲代与子代之间的传递方式与雌雄性别有关，伴性基因的这种遗传方式称为伴性遗传（sex-linked inheritance ）。
DOE实验设计
DOE知识介绍查看:[大字体中字体小字体]DOE知识介绍一、什么是DOE：DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，得理想的试验结果以及得出科学的结论。
实验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr. Fisher的研究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
二、为什么需要DOE：要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢这就需要进行MSA测量系统分析。
三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。
策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成 T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。
因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。
策略三：证实最佳生产条件有再现性。
试验设计方法及其在国内的应用返回DOE目录随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
DOE(实验设计)基础课程培训课件
重复是除正常试验次数外在相同输入因子水平组合下独立安 排一次或多次试验（注意不是同一试验下的重复测量），为了 保证独立性，需要将重复试验的多次试验次数进行随机化。
试验设计中重要的重复的理由有两点：
1）对过程的根本变差有一个估计；
2）提高主效应和交互效应的精度。
可能的区组包括不同原材料，操作者， 机器，批次，区组效应可以集中任何 系统效应并从感兴趣的因子效应中分
1
实际值
100
150
200
中心点
Company Logo
正交代码：
● 正交代码方程式： 实际值-（最大值+最小值）/2
● 代码值 = （最大值-最小值）/2
● 记：
A = 实际值
C = 代码值
m = (最大值 + 最小值）/2
d = (最大值 - 最小值）/2
● 则：
A-m
c=
或 A = m + cd
d
Company Logo
正交代码的优点
连续变量正交代码的好处：
每个因子两水平编码即设计因子试验的方法，2K设计的分析 和解释将被应用于任何因子，不管它的类型、范围和量纲。 通过对因子水平进行-1和+1编码，模型中所有因子“份量” 相同，“大小”相同。所有因子都没有量纲，因子效应可直 接比较。 在一系列代码组成的模型中，模型的均值（截距）就是响应 的均值并且在设计“空当”的中心。 正交代码去除了主效应估计于交互效应 估计之间的相关性 。
什么问题？
2）因子和水平数，调查和 分析范围
3）每次的试验成本
试验设计方案（类别）选择流程：
YES
确定试验目标 选定自变量（因素）
需要进行 试验吗？
《双因素实验设计》课件
双因素实验设计的适用范围
探索两个实验因素对实验 指标的影响
通过双因素实验设计，可以同时探索两个实 验因素对实验指标的影响，并分析它们之间 的交互作用。
验证两个实验因素对实验指 标的影响
通过双因素实验设计，可以验证两个实验因素对实 验指标的影响是否显著，并确定最佳的实验条件组 合。
比较两个实验因素对实验 指标的影响
双因素实验设计
目录
• 实验设计简介 • 双因素实验设计原理 • 双因素实验设计步骤 • 双因素实验设计案例分析 • 双因素实验设计的优缺点 • 双因素实验设计的应用前景和发
展趋势
01
实验设计简介
实验设计的定义
实验设计：指在实验之前，为了达到 实验目的，对实验过程、方法和手段 的总体规划和安排。
05
双因素实验设计的优缺点
优点
高效性
双因素实验设计能够同时研究两个或 多个变量对实验结果的影响，提高了 实验的效率。
控制严格
双因素实验设计通过严格控制实验条 件，能够减少外部干扰和误差，提高 实验的准确性和可靠性。
全面性
双因素实验设计能够全面地考察多个 因素之间的交互作用，有助于深入理 解实验系统的复杂性和动态性。
。
多因素实验设计融合
未来，双因素实验设计将逐渐与其他多因素实验设计方法进行融 合，形成更为全面和系统的实验设计方法，以适应更多复杂的研
究需求。
跨学科应用
双因素实验设计将进一步拓展到其他学科领域，例如环境科学 、经济学等，为解决跨学科问题提供有效的实验设计工具。
实验设计是科学研究的重要组成部分 ，它决定了实验的效率和可靠性，是 得出科学结论的基础。
实验设计的目的
通过实验优化实践过程， 提高实践效果。
遗传学实验实验五果蝇的二对因子的自由组合
试剂
01
培养基
用于果蝇的培养和繁殖。
酶
用于处理果蝇组织，以便分离和观 察染色体。
03
02
染色剂
用于染色体染色，以便在显微镜下 观察。
其他试剂
根据实验需求，可能需要使用其他 特定的化学试剂和缓冲液。
04
03
实验步骤
准备果蝇
收集果蝇
01
从野外或实验室获取果蝇样本，确保果蝇品种纯正。
培养果蝇
02
将果蝇放置在恒温、恒湿、无菌的环境中，提供适宜的食物和
果蝇杂交实验的意义
生物模型
果蝇作为生物模型在遗传学研究 中具有重要地位，其染色体数目 少、繁殖快、易饲养等特点使其 成为研究遗传现象的理想材料。
实验价值
果蝇杂交实验对于理解遗传规律、 验证遗传理论、探索基因功能等方 面具有重要价值。
实际应用
果蝇杂交实验不仅在理论上具有重 要意义，在实际应用中也有广泛的 应用，如育种、疾病研究等。
对基因型和表型的理解
01
基因型
基因型是指生物个体的基因组成，包括来自父母的遗传信 息。通过果蝇杂交实验，可以了解个体的基因型组成，分 析基因之间的相互作用。
02 03
表型
表型是指生物个体表现出来的性状特征，是基因型与环境 因素相互作用的结果。通过观察果蝇杂交实验的表型特征 ，可以深入理解基因型与表型之间的关系。
02
在果蝇的二对因子自由组合实验中，通过观察和记录不同 基因型果蝇的性状表现，可以验证自由组合定律。
03
验证自由组合定律的方法包括比较不同基因型果蝇的表型 比例、分析基因型的组合方式和计算基因型的频率等。通 过这些方法，可以确定基因之间的独立性和自由组合情况 ，进一步揭示基因的遗传规律和相互作用机制。
对比实验的要求
对比实验的要求
对比实验，指设置两个或两个以上的实验组，通过对结果的比较分析，来探究各种因素与实验对象的关系。
进行对比实验时需要遵循一些基本的要求：
1.每次只能改变一个因素，即单因子变量原则：控制其它实验因子不变，而只改变其中某一实验因子（单因子变量），观察该实验变量对实验结果的影响；
2.确保实验的公平，也就是除了改变的那个因素外，其他因素应该保持一样，以增加实验结果的可信度；
3.设立对照组，以使实验结果更加可信；
4.实验方案严密、选材合适、实验原理科学无误，以保证实验的科学性；
5.无关变量必须是适宜的，以减少这些变量对实验结果的影响。
minitab实操运用
全因子实验设计
3 结果分析
MINITAB实验设计实操
（ 1 ） 两 个 确 定 系 数 R-Sq 与 RSq（调整），计算结果显示， 这两个值分别为92.69% 和 83.55%，二者的差距比较大， 说明模型还有待改进的余地。 （2）对于预测结果的整体估计。 计算结果显示R-Sq和R-Sq（预 测）分别为92.49%和55.89%， 二者差距比较大，说明在本例 中，如果使用现在的模型，则 有较多的点与模型差距较大， 模型应该进一步改进。
第3 页
全因子实验设计
1 创建正交实验设计表格
MINITAB实验设计实操 第4 页
全因子实验设计
1 创建正交实验设计表格
MINITAB实验设计实操 第5 页
全因子实验设计
MINITAB实验设计实操
1 创建正交实验设计表格
设计分辨度：描述了因子设计中有多少效应与其他效应相混杂，运行部分 因子设计时，将混杂一个或多个效应，也就是说这些效应无法彼此独立地进 行估计。通常，对于所需实施部分试验的数量，您需要使用分辨度尽可能最 高的部分因子设计。例如，通常选择主效应与三因子交互作用混杂的设计 （分辨度 IV）比选择主效应与双因子交互作用混杂的设计（分辨度 III）更 好。
第 12 页
全因子实验设计
3 结果分析
MINITAB实验设计实操
（4）方差分析表中的失拟现象。 方差分析表中，失拟项的P值 为0.727，无法拒绝原假设，认 为回归方程并没有因为漏掉高 阶交互作用项而产生失拟现象： （5）方差分析表中的弯曲项。 方差分析表中，弯曲项对应的 概 率 P 值 0.610 ， 表 明 无 法 拒 绝 原假设，说明本模型中没有弯 曲现象。
注意：本次正交实验表中的运行序是随机的，与标准序不一致，若在因子 设计选项卡中未勾选随机化运行顺序，则与标准序一致。
生态毒理学：第三章 生态毒理学常用实验方法GB格式
表2 IPCS专家组推荐的统计学分析方法
数据类别和统计学要求 1．“有或无”数据： 动物间的比较
个物间的比较 动物内部的比较
3．连续数据： 动物间的比较 动物内部比较 变量间的相关性
非均匀性 与剂量相关的趋势 个别组的比较 非均匀性 变量问的相关性
四、实验和观察
1.实验准备和预备实验 2.实验及其结果的观察记录 (1)按照预备实验确定的步骤进行实验； (2)熟练掌握实验方法，用量准确，严肃认真地操 作； (3)经分析属于错误操作或不合理的结果应重做实 验； (4)仔细、耐心地观察实验过程中出现的现象（结 果），并进行思考。
通常实验记录的项目和内容为：
急性毒性(acute toxicity)是指机体(人或试 验动物)一次接触或24小时内多次接触化学 物后在短期(最长到14天)内所发生的毒性效 应，包括一般行为、外观改变、大体形态变 化以及死亡效应。
目的
①测试和求出化学毒物对一种或几种试验动物的致死量(以 LD50表示)以及其它的急性毒性参数，了解急性毒作用强 度。 ②并通过观察动物中毒表现和死亡的情况，了解急性毒作 用性质、可能的靶器官和致死原因，提供化学毒物的急性 中毒资料、初步评价对人体产生损害的危险性。 ③探求化学毒物急性毒性的剂量—反应关系与中毒特征。 ④为亚慢性、慢性毒性作用试验的染毒剂量设计提供参考 依据。 ⑤研究化学毒物急性中毒的预防和急救治疗措施。 ⑥为毒理学机制研究提供线索 。
3. 实验观察指标选择：
实验指标（观测指标）是指在实验观察中用于反 映研究对象中某些可被检测仪器或研究者感知的 特征或现象标志。 实验指标选择的基本条件： （1）特异性 （2）客观性 （3）灵敏度 （4）精确度 （5）可行性 （6）认可性
DOE实验及操作手册
◎ 22 完全配置的例题 • 问题定义 : 要确认随着CrOx 及 Cr成膜的Thickness变更而影响反射率的程度。
• 试验配置 : - 反应值 : 反射率 - 因子及水准 : CrOx Power (Low : 37.2 High : 39.2), Cr Power (Low : 7.2 High : 8.7)
7.875 - CrOx和Cr影响反射率 - 倾斜越大，影响越大
制定对试验方法的实施标准后, 按Random化的步骤而实施. 从头到尾彻底管理试验是否按计划进行.
6. 数据分析
决定将试验数据，用何种统计的方法，怎样分析. 首先Graph化, 掌握其变动情况后, 选择适当的统计性方法.
7. 分析结果解 释及措施
考虑试验的目的及假定, 找出具有技术性的结论. 以结果解释为基本, 进行下一步试验或者再现性试验, 采取标准作业的改善措施.
A
…
27
… ………… …
+1
128 +1 +1 +1 +1 +1 +1
• 23 完全因子配置
C
B A
• 25完全因子配置
D
C
B
A
E
22 (2因子 2水准) 完全配置
22 完全配置法，各因子A和B各具有两个水准， 在2因子的所有水准组合的 总共4个的试验点实施试验。
◎ 数据的构造式
➢ 22 正交排列表
2水准完全配置的理解
➢ 2k 完全配置法 (2k Full Factorial Design) 是因子数为 k、各因子的水准数为2的试验计划法， 对k个的独立变数 (X)，实施各个2水准的试验而要掌握各独立变量的影响度时使用的。
双因子干扰实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 探究双因子干扰对实验结果的影响；2. 分析双因子干扰的来源及应对措施；3. 提高实验设计中的因素控制能力。
二、实验背景在科学实验中，为了研究某一因素对实验结果的影响，常常需要控制其他因素，避免它们对实验结果的干扰。
然而，在实际实验中，往往存在多个因素同时影响实验结果，这种多因素交互作用称为干扰。
本实验旨在探究双因子干扰对实验结果的影响，为实验设计提供参考。
三、实验材料1. 实验对象：某种植物种子；2. 实验器材：生长箱、温度计、光照计、水分计、计时器等；3. 实验试剂：适量营养液。
四、实验方法1. 实验分组：将实验对象分为A、B、C、D四组，每组50颗种子；2. 实验条件设置：- A组：正常生长条件，光照、温度、水分等参数均符合植物生长需求；- B组：高温处理，温度比正常生长条件高5℃；- C组：光照不足处理，光照强度降低50%；- D组：高温+光照不足处理，温度比正常生长条件高5℃，光照强度降低50%；3. 实验步骤：- 将各组种子分别放入生长箱中，设置相应实验条件；- 记录各组种子生长情况，包括生长天数、生长高度、叶面积等指标；- 分析实验结果，探究双因子干扰对实验结果的影响。
五、实验结果与分析1. 实验结果：| 组别 | 生长天数（天） | 生长高度（cm） | 叶面积（cm²） || ---- | -------------- | -------------- | -------------- || A | 10 | 15 | 12 || B | 8 | 12 | 9 || C | 9 | 13 | 10 || D | 7 | 11 | 8 |2. 结果分析：（1）从实验结果可以看出，双因子干扰对植物生长具有显著影响。
高温和光照不足均导致植物生长天数、生长高度和叶面积降低；（2）高温和光照不足对植物生长的影响存在交互作用。
在高温条件下，光照不足对植物生长的影响更加明显；（3）在实验条件下，高温和光照不足对植物生长的影响程度不同。
实验统计学中的因子设计与方差分析解析
实验统计学中的因子设计与方差分析解析实验统计学是应用统计学的一个重要分支，它研究的是如何通过实验来获取数据，并通过统计方法对这些数据进行分析和解释。
因子设计与方差分析是实验统计学中的两个重要概念，它们在实验设计和数据分析中起着关键的作用。
一、因子设计因子设计是指在实验中将自变量分为若干个因子，并对每个因子设定不同的水平，以便观察因变量在不同因子水平下的变化情况。
因子设计的目的是确定哪些因子对因变量有显著影响，以及不同因子水平下因变量的差异。
在因子设计中，有两种常见的设计方式：完全随机设计和随机区组设计。
完全随机设计是指将实验对象随机分为若干组，每组只设置一个因子水平。
随机区组设计是指将实验对象分为若干个区组，每个区组内的实验对象设置不同的因子水平。
二、方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。
在因子设计中，方差分析可以用来分析不同因子水平下因变量的差异是否有统计学意义。
方差分析的基本原理是将总方差分解为组内方差和组间方差。
组内方差反映了同一因子水平下因变量的随机误差，组间方差反映了不同因子水平下因变量的差异。
通过计算组内方差和组间方差的比值，可以得到F值，进而判断不同因子水平下因变量的差异是否显著。
在进行方差分析时，需要注意的是要选择适当的方差分析模型。
常见的方差分析模型有单因子方差分析、双因子方差分析和多因子方差分析等。
选择合适的模型可以提高分析的准确性和可靠性。
三、实例分析为了更好地理解因子设计与方差分析的应用，我们以一个实例进行分析。
假设我们想研究不同施肥量对植物生长的影响，我们可以将施肥量作为因子，设置不同的施肥水平，然后观察植物生长的情况。
在实验中，我们随机选择若干个实验对象，并将它们分为不同的施肥组。
然后，在每个施肥组中，我们设置不同的施肥水平，如低施肥量、中施肥量和高施肥量。
最后，我们测量每个施肥组中植物的生长情况，如株高、叶片数量等。
通过方差分析，我们可以比较不同施肥组之间植物生长的差异是否显著。
实验设计（DOE）确定快速水分测定仪的参数设置
- 87 -工 业 技 术0 引言制药行业药典规定了5种水分测定方法。
常用烘干法“供试品在100~105℃干燥5h，放冷30min，精密称定，再干燥1h，再放冷称重，后计算2次重量以计算供试品水分”。
该方法简便、易操作、准确、重复性好，但用时长[1]。
生产中控须快速、及时，通常采用快速水分测定仪测水分。
该方法快速，能在10min 内得出结果，然而准确性和重复性较差。
研究发现快速水分测定仪结果与仪器参数设置有很大关系，若按药典温度设置，则与实验室药典方法的结果差异较大。
现对水分测定仪的参数设置研究，以期望现场检测值与实验室检测值接近。
1 试验计划试验供试品：云南雷允上理想药业有限公司肾衰宁胶囊总混颗粒。
试验仪器：梅特勒托利多HE53型卤素水分测定仪（见图1），2019年采购，Ⅱ级检定合格。
可设置参数：干燥温度范围50℃~160℃、测定结束模式5级（平均失重低于数值就触发干燥结束并得出测定结果，1mg/10s、1mg/20s、1mg/50s、1mg/90s、1mg/140s）。
试验设计计划研究得知参数温度须>135℃，“测定结束模式”可能在3级、4级。
运用Minitab 进行两水平试验设计因子数2，中心点3，角点仿行数1，区组1，因子为温度（连续性变量，类型数字，135℃，145℃）、模式（非连续变量，类型文本，模式3（1mg/50s）；模式4（1mg/90s）），得出试验计划为10次。
注：为保证精密，同批现场测定2次。
表1为试验计划和数据结果表[2-3]。
2 数据处理及结果分析2.1 数据结果数据结果见表1。
连续10批次，在现场使用快速水分测定仪测定2个样本，填入“现场”列，取样送实验室得实验室列数据，注：接近度=现场÷实验室。
表1 试验计划和数据结果表标准序运行序中心点区组模式温度/℃批号现场实验室接近度6101模式414020190907 4.19% 4.06%103.20%6101模式414020190907 4.27% 4.06%105.17%2211模式413520190908 2.94% 3.81%77.16%2211模式413520190908 2.95% 3.81%77.43%3311模式314520190909 4.66% 3.55%131.27%3311模式314520190909 4.31% 3.55%121.41%4411模式414520190910 4.52% 3.91%115.60%4411模式414520190910 4.37% 3.91%111.77%7501模式314020190911 3.64% 2.26%161.06%7501模式314020190911 4.07% 2.26%180.09%5601模式314020190912 3.43% 3.49%98.28%5601模式314020190912 3.42% 3.49%97.99%8701模式414020190913 3.57% 3.62%98.62%8701模式414020190913 3.37% 3.62%93.09%10801模式414020190914 3.36% 3.11%108.04%10801模式414020190914 3.46% 3.11%111.25%9901模式314020190915 3.49% 3.00%116.33%9901模式314020190915 3.32% 3.00%110.67%11011模式313520190916 2.66% 3.05%87.21%11011模式3135201909162.70%3.05%88.52%2.2 数据分析首先分析因子设计，残差图呈“喇叭状”，对响应进行最优取整λ的Box-Cox 变换（注：Box-Cox 变换是方幂变换，λ是变换系数，比如变换模型Y =X 2中λ=2），发现弯曲P 值0.001，显示存在弯曲，须增加二次项。
实验统计测量名词解释汇总
实验统计测量名词解释汇总前两天出了普心和社心的名词解释，那很多偏理科性质的同学着急了，有木有实验统计测量的呀，这不就出来啦~总的来说，对于实验统计测量的考察还是以计算为主，但对于名词解释和简答也是不可忽视的呦~也不要太担心，这个不会有社心那么长啦，还是比较短小精悍的，大家记得背起来呦~统计心理学名词解释1．【描述统计】主要研究如何整理心理与教育科学实验或调查得来的大量数据,描述一组数据的全貌，表达一件事物的性质，包括统计图表、集中量数、差异量数、相对量数和相关量数等。
2．【推断统计】是根据局部数据的特征（样本统计量）推测总体情况（总体参数）的方法，包括推断统计的数学基础、参数估计、假设检验、方差分析、非参检验、回归分析等。
3．【变量】就是指心理与教育实验、观察、调查中想要获得的数据。
数据获得前用“X”表示，即一个可以取不同数值的物体的属性或事件，其数值具有不确定性，因而被称为变量。
比如，头发的颜色，它是头发的一个属性，可以取棕色、黄色、红色、灰色等不同的值。
一旦确定了某个值，就称这个值为某一变量的观测值，也就是具体数据。
4．【集中量数】就是描述一组数据集中程度的统计指标，主要有算数平均数、中数和众数等。
5．【差异量数】就是描述一组数据分散程度的统计指标，主要有全距、四分位差、离差、平均差、方差和标准差等。
6．【标准分数】又称为基分数或Z分数,是以标准差为单位表示一个原始分数在团体中所处位置的相对量数。
离平均数有多远,即表示为原始分数在平均数以上或以下几个标准差的位置,从而明确该分数在团体中的相对地位的量数。
它是一个原始分数与平均数之差除以标准差所得的商数,无实际单位。
7．【积差相关】也就是Pearson相关，又称积矩相关，它是揭示两个变量线性相关方向和程度最常用和最基本方法，其中 rxy 是积差相关系数。
8．【肯德尔W系数】又称肯德尔和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法，适用于两列以上的等级变量，常用符号W表示。
高中生物实验设计的一般程序
高中生物实验设计的一般程序高中生物实验设计1.1明确实验目的;1.2分析实验原理;1.3选择材料用具;1.4设计实验步骤;1.5预测实验结果;6观察收集数据;1.7分析推理得出结论。
很多同学疑惑，生物大题都是从哪里冒出来的？每次做题感觉似曾相识，但是填空却一个也答不上来，其实这些生物大题的出题根源都是生物教材上的实验改编而成的！大家只要记住教材上上的实验细节，还愁答不上题吗？(马上点标题下蓝字"高中生物"关注可获取更多学习方法、干货)观察类实验在此类实验中常综合运用显微观察技术、染色技术、玻片标本制作技术等。
归类如下：实验名称观察方式观察对象显微镜玻片标本染色剂生物材料观察叶绿体原色观察叶绿体高倍临时装片无菠菜叶观察细胞质流动细胞质(以叶绿体作参照)高倍临时装片无黑藻嫩叶观察质壁分离与复原紫色大液泡高倍临时装片无洋葱表皮观察有丝分裂染色观察染色体高倍临时装片龙胆紫(醋酸洋红)洋葱根尖脂肪的鉴定脂肪高倍切片→临时装片苏丹Ⅲ或苏丹Ⅳ染液花生种子鉴别类实验在此类实验中，常利用某种试剂对生物体或细胞中成分进行鉴别.针对不同的鉴别对象，采用不同的试剂。
归类如下：实验名称鉴定对象试剂颜色水浴加热生物材料生物组织中糖类的鉴定淀粉碘液蓝色无脱色的叶片还原糖斐林试剂(班氏试剂)砖红色需要(加热煮沸)含糖量高的白色或近白色的植物组织、尿液、血浆蛋白质的鉴定蛋白质双缩脲试剂紫色无豆浆、牛奶、鸡蛋清、蛋白质类酶DNA粗提取与鉴定DNA二苯胺试剂蓝色需要(加热煮沸)鸡血细胞实习和研究性课题此类实验常通过调查法，调查法中常使用统计技术和测量技术。
实习、研究性课题调查对象统计方法计算公式种群密度的取样调查动物标志重捕法植物样方法调查人群中遗传病人类某种遗传病汇总法调查环境污染对生物的影响环境污染程度汇总法探究性实验此类实验需要对某些生物学现象作出合理化的假设并通过设计实验进行验证。
如教材中“比较过氧化氢酶和Fe3+的催化效率”、“探索淀粉酶对淀粉和蔗糖的作用”、“温度对酶活性的影响”、“植物向性运动的实验设计和观察”等。
响应曲面法(RSM)
轴向点 又称始点、星号点，分布在轴向上。除一个坐标为+α或-α外，其余 坐标皆为0。在k个因素的情况下，共有2k个轴向点。 记为（+a，0）、 （-a，0）、（0， +a）、（0，-a），如下图表示。
轴向点a=n1/4,如：81/4=1.68， 41/4=1.414
中心点
中心点亦即设计中心，在坐标轴上表示为（0，0），表示在 图上，坐标皆为0。即（0，0）点。将三种点集成在一个图上表 示如下：
Temp 温度
Time 时间
What is RSM?
什么是响应面方法（RSM）?
RSM有如正在爬山而看不见山顶。
What is RSM?
什么是响应面方法（RSM）?
当到达山顶时，用RSM方法对周围区域进行勘查。
What is RSM?
什么是响应面方法（RSM）?
然后对过程制订规格界限
Path of Steepest Ascent
2
4
8
5
1
6
12
7
13 8
7
9
10 10
4 111
3 12
9 13
-1
1
77.9289 175.000
75.6
0
1
85.0000 175.000
80.0
-1
1
92.0711 175.000
78.4
1
1
90.0000 170.000
78.0
-1
1
85.0000 182.071
78.5
1
1
80.0000 170.000
基本概念
➢ 立方点 ➢ 轴向点 ➢ 中心点 ➢ 区组 ➢ 序贯试验 ➢ 旋转性
ELISPT技术
ELISPOT技术ELISPOT方法从创立至今已经有20多年的历史了。
1983年，在地球南北两个半球地理位置相距遥远的两个研究小组几乎同时、独立的创立了这项技术。
一个研究小组位于澳大利亚西部的柏斯Peth，牵头人是当时正在当地Margaret 女王医院儿童医学研究所攻读博士学位的Jonathon D. Sedgwich （Sedgwick JD et. al., 1983）。
另一个研究小组位于北欧瑞典城市哥德堡Gothenburg，带头人是哥德堡大学医学微生物系的学者Cecil C. Czerkinsky （Czerkinsky CC et. al., 1983a）。
前者开创ELISPOT方法是为了研究B淋巴细胞分泌IgM抗体的情况（Holt PG et. al., 1984；Sedgwick JD et. al., 1984）；而后者除了用于研究B淋巴细胞分泌抗体的情况（Czerkinsky CC et. al., 1983b; 1983c），还应用于大肠杆菌分泌肠毒素（Czerkinsky CC et.al., 1983a）和成纤维细胞分泌纤维连接蛋白（Czerkinsky CC et. al., 1984）的研究中。
虽然研究的对象不一样，但是该实验技术所涉及的原理以及方法步骤和我们现在的标准ELISPOT 几乎完全相同。
这二十多年来，ELISPOT基本技术并没有什么重大变化，但是技术进步一直没有停顿，实验材料的改进了，实验灵敏度与重复性提高了，实验应用领域也拓宽了。
（1）底板材质的改进ELISPOT技术从创立之初，检测底板都是使用的普通塑料板，它的蛋白吸附能力差，因此实验的灵敏度有限。
1985年，Moller SA和Borrebaeck CA将膜板引入ELISPOT中（Moller SA et. al., 1985），检测的也是分泌抗体的阳性B细胞。
他们引入的是硝酸纤维素膜，获得了远远优于塑料板的结果。
北京市考研心理学专业常见实验设计与分析
北京市考研心理学专业常见实验设计与分析心理学作为一门研究人类心理及行为的科学，实验设计和数据分析是其研究过程中至关重要的环节。
本文将介绍北京市考研心理学专业中常见的实验设计方法以及相应的数据分析方法。
一、实验设计1. 随机分组设计随机分组设计是心理学实验设计中常用的一种方法。
研究者将实验对象随机分成两组或多组，其中一组接受实验条件或处理，而另一组则作为对照组。
随机分组设计能够控制实验中可能对结果产生干扰的因素，从而提高实验的可靠性和可重复性。
常见的随机分组设计包括前后对照设计、平行设计等。
2. 反向设计反向设计是一种用于测试因果关系的实验设计方法。
研究者首先观察结果，然后再逆向推导出导致该结果的原因。
这种设计方法通常用于研究一种行为或变量的影响因素，从而更好地理解特定行为或变量的产生原因。
3. 配对设计配对设计是一种用于探索两个相关变量之间关系的实验设计方法。
研究者在实验开始之前，先将实验对象按照某种特征进行分组，然后将同一组中的实验对象随机分配到实验组和对照组。
这种设计方法能够更好地控制实验中的混杂因素，提高实验结果的可靠性。
4. 因子设计因子设计是一种用于研究多个因素对结果产生影响的实验设计方法。
研究者通过改变多个因素的水平组合，观察结果的差异。
因子设计能够更全面地了解各个因素及其相互作用对实验结果的影响程度。
二、数据分析1. 描述统计分析描述统计分析是对收集到的数据进行总结和描述的方法。
常用的描述统计指标包括平均值、标准差、频数和百分比等。
通过描述统计分析，研究者可以了解样本的基本情况，并初步判断有无异常或离群值。
2. t检验t检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。
研究者可以通过t检验来检验处理组和对照组之间的差异是否达到统计显著水平。
3. 方差分析方差分析是一种用于比较多个样本均值之间是否存在显著差异的统计方法。
研究者可以通过方差分析来检验多个实验组之间的差异是否达到统计显著水平，并进一步分析不同因素对结果的影响程度。
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两等组双因子后测实验设计的实施过程为了简明地表示实验设计的特征，下面的实验设计将用符号来表示。
现在介绍实验设计的符号及其含义：
X：表示研究者所操纵的实验变量或实验处理；
O：表示测评分数或观察结果；
：表示由实线所隔开的各组研究对象之间相等（等组）；
由左至右：表示时间次序或先后；
同一横行的X或O：表示这些X或O是加诸同一组（即一行字母为一组，二行字母为二组。
类推）；
这里所指的“组”是一个抽象的概念，具体可以指小组，也可以指班级，甚至指一所学校，乃至一个地区。
教育实验的设计
（一）实验名称：两种不同教学方法对学生语文成绩的影响
（二）本次实验设计的基本模式是：
X1O1
X2O2
（三）条件控制：
同一个教师进行授课、选择的学生语文水平必须相当、进行实验的两个班人数要相同。
（四）实验步骤：
1、选择某校四年级各方面条件都相等的两个班级进行实验。
选择两种教学方法：“灌输式”教学方法X1与“引导式”教学方法X2。
此外，在实验过程中，这两个班的授课教师必须为同一个人。
2、对第一个班进行“灌输式”教学方法X1进行语文教学，对第二个班进行“引导式”教学方法X2进行语文教学，实验时间为一个月。
3、经过一个月的实验后，对两个班进行语文测试。
第一个班得O1，第二个班得O2。
4、比较两组实验结果：O2 - O1
(五)实验结果解释：
若O2 - O1所得值为正值，则证明在语文教学中，“引导式”教学方法比“灌输式”教学方法的教学效果更好，该值越大则“引导式”教学方法的教学效果越好；若O2 - O1所得值为负值，则证明“灌输式”教学方法比“引导式”教学方法的教学效果要好，而且该值越小则证明“灌输式”教学方法教学效果越好。