实验设计与数据分析作业
综合实践教案实验设计与数据分析
综合实践教案实验设计与数据分析教案简介：本教案旨在通过综合实践教学的方式，帮助学生理解实验设计及数据分析的重要性和方法。
通过实际的实验操作和数据收集，学生将能够掌握实验设计的基本原理和数据分析的方法，并能够运用这些知识解决实际问题。
实验设计：本实验将分为以下几个步骤：步骤一：明确实验目的在进行实验之前，首先需要明确实验的目的。
通过设定目标，可以使实验设计更加有针对性，并能够验证所需的数据是否有效。
步骤二：确定实验变量实验变量是指在实验过程中可以改变的因素。
在本实验中，我们需要选择一个或多个实验变量，并设计实验方案以控制其他非变量因素。
步骤三：制定实验步骤根据实验变量的选择，制定实验步骤。
步骤应该清晰、简明，并且能够保证实验的可重复性。
步骤四：数据收集在进行实验过程中，需要收集相应的数据。
数据收集可以通过观察、测量、记录等方式进行。
确保数据的准确性和完整性非常重要，可以使用表格、图表等方式进行数据记录。
数据分析：经过实验数据的收集，接下来我们需要对数据进行分析，以得出相应的结论。
1. 数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对数据进行清洗。
清洗数据包括去除异常值、填补缺失值、去除重复值等。
2. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行整体的描述和概括。
包括计算均值、中位数、标准差、偏度、峰度等统计指标，绘制频率分布直方图、散点图等图表。
3. 探索性数据分析探索性数据分析旨在通过图表和可视化方式，深入了解数据之间的关系和趋势。
常用的探索性分析方法包括散点图、箱线图、折线图等。
4. 假设检验假设检验用于验证实验数据是否支持我们的研究假设。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
5. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等可视化方式展示出来，以便更直观地理解和传达数据。
常用的数据可视化工具包括Excel、Python 的Matplotlib库、Tableau等。
实验结果和讨论：通过对实验数据的分析，我们可以得出相应的结论，并进行相关的讨论。
实验设计与数据分析
实验设计与数据分析（大作业）学号：学生所在学院：航空制造工程学院学生姓名：任课教师：教师所在学院：航空制造工程学院2011年5月一、脂肪酸是一种重要的工业原料，下表列出了某国脂肪酸的应用领域，解:1.打开excel2007 输入上表数据如图：2.选择“插入”，“饼图”，如图：3.选择“三维圆饼”，生成“饼形图”后，右键选择“添加数据标签”。
生成饼形图：解毕。
二、试用Excel 中的回归分析工具，对下表所列的实验数据，画出散点图，并求取某物质在溶液中的浓度c（%），与其沸点温度T之间的函数关系，并检验所建立的方程式是否有意义。
(α= 0 . 5)解：1.打开excel2007,输入上表中的数据。
2.选择插入，“散点图”如图：3.生成散点图后，右键调出图标格式根据需要进行修改4.选择“数据”选项中的“数据分析工具”，点击“回归”，选定X和Y的的输入区域，选择置信度95%,选定输出区域点击确定，得到回归分析结果：由下图可知，该回归方程的截距为92.9，斜率为0.64。
故得到其函数关系为：Y = 0.64X + 92.9。
根据回归分析的结果，F>>F S ，故该回归方程高度显著。
三、为了研究某合成物的转化率T与试验中的压强P的关系，得到的实验数据如下表。
试用Excel 中的图表功能，对其进行回归分析。
解：1.将数据输入excel软件，选择“数据”中的“数据分析”选项，选择回归分析功能。
2.选定X和Y的的输入区域，选择置信度95%,选定输出区域3.点击确定，生成回归分析数据如图。
由上图可知，该回归方程的截距为1.16，斜率为0.46。
故得到其函数关系为：Y = 0.46X + 1.16。
根据回归分析的结果，F>>F S (231.6>>0.000616)，故该回归方程高度显著。
四、用二甲酚橙分光光度法测定微量的锆，为寻找较好的显色条件，选取了如下2 个因素：( A )显色剂用量/ mL ：0.1～1.3 , ( B )酸度／( mol / L ) : 0.1～1.3。
实验设计与数据处理大作业及解答
《实验设计与数据处理》大作业班级：姓名：学号：1、用Excel（或Origin）做出下表数据带数据点的折线散点图（1）分别做出加药量和剩余浊度、总氮TN、总磷TP、COD Cr的变化关系图（共四张图，要求它们的格式大小一致，并以两张图并列的形式排版到Word 中，注意调整图形的大小）；（2）在一张图中做出加药量和浊度去除率、总氮TN去除率、总磷TP去除率、COD Cr去除率的变化关系折线散点图。
2、对离心泵性能进行测试的实验中，得到流量Q v、压头H和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。
将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式（要求作双Y轴图）。
流量Qv、压头H和效率η的关系数据序号123456Q v(m3/h) H/m0.015.000.414.840.814.561.214.331.613.962.013.65η0.00.0850.1560.2240.2770.333序号789101112Q v(m3/h) H/mη2.413.280.3852.812.810.4163.212.450.4463.611.980.4684.011.300.4694.410.530.4313、用分光光度法测定水中染料活性艳红（X-3B）浓度，测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表:（1）列出一元线性回归方程，求出相关系数，并绘制出工作曲线图。
（2）求出未知液（样品）的活性艳红（X-3B）浓度。
4、对某矿中的13个相邻矿点的某种伴生金属含量进行测定，得到如下一组数据：试找出某伴生金属c与含量距离x之间的关系(要求有分析过程、计算表格以及回归图形)。
提示：⑴作实验点的散点图，分析c~x之间可能的函数关系，如对数函数y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数y=dx b等；⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论，即分别将非线性关系转化成线性模型进行回归分析，分析相关系数：如果R≦0.553，则建立的回归方程无意义，否则选取标准差SD最小（或R最大）的一种模型作为某伴生金属c与含量距离x之间经验公式。
实验设计与数据处理
实验设计与数据处理第二次作业正交实验设计与数据处理姓名：班级：学号拟水平法：某啤酒厂实验期用不发芽的大麦制造啤酒新工艺的过程中，选择因素、水平及结果如下，不考虑交互作用，考察粉状粒越高越好，采用拟水平法将因素D的水平一136重复一次作为第二水平，（表一），按L9（34）安排实验，得到结果如表二，请分别进行直观分析、方差分析，并找出最好的工艺条件。
表一：因素水平表表二：实验设计及结果1.正交试验设计结果的直观分析法表三：试验方案及试验结果分析因素主次 C A B D优方案C1A3B3D1图一：趋势图2.正交试验设计结果的方差分析法表4正交实验的实验方案及结果分析试验号 A B C D粉状粒y i/%1 2 3 4 5 611122212312312323112331264.2553.2539.2544.2528.2553.25赤霉素浓度 /(mg/kg) 氨水浓度/% 吸氨量/g 底水/g粉状粒，y i /%⑴计算离差平方和： T=∑=91i iy=64.25+53.25+39.25+44.25+28.25+53.25+41.25+60.25+61.25=445.25 Q=∑=912i i y =64.252+53.252+39.252+44.252+28.252+53.252+41.252+60.252+61.252 =23179.06P=211⎪⎭⎫⎝⎛∑=n i i y n =T 2/n=445.252/9=22027.51SS T =21∑=-⎪⎭⎫ ⎝⎛-ni i y y =21121⎪⎭⎫ ⎝⎛-∑∑==n i i n i i y n y =Q-P=23179.06-22027.51=1151.55对于3水平正交实验的方差分析，由于r=3,所以任一列（第j 列）的离差平方和为：SS J =⎪⎭⎫⎝⎛∑=3123i i K n -PSS A =3/9（156.752+125.752+162.752）-22027.51=262.89 SS B =3/9（149.752+141.752+153.752）-22027.51=24.89 SS C =3/9（177.752+158.752+108.752）-22027.51=846.89因素D 的第一水平重复了6次，第二水平重复了3次，所以D 因素引起的离差平方和为：SS D =K12/6+K32/3-P=301.52/6+143.752/3-22027.51=10.89 误差的离差平方和为： SSe=SS T -(SS A +SS B +SS C +SS D )=1151.55-(262.89+24.89+846.89+10.89)=5.99 ⑵计算自由度：总自由度：dfT=n-1=9-1=8各因素自由度：dfA=dfB=dfC=r-1=3-1=2 dfD=2-1=1dfe=dfT-（dfA+dfB+dfC+dfD ）=8-（2+2+2+1）=1 ⑶计算均方：（不考虑交互作用） MS A =SS A /dfA=262.89/2=131.445 MS B =SS B /dfB=24.89/2=12.445 MS C =SS C /dfC=846.89/2=423.45MS D=SS D/dfD=10.89/1=10.89MSe=SSe/dfe=5.99/1=5.99⑷计算F值：F A=MS A/MSe=131.445/5.99=21.94F B=MS B/MSe=12.445/5.99=2.08F C=MS C/MSe=423.45/5.99=70.69F D=MS D/MSe=10.89/5.99=1.82⑸F检验：查得临界值F0.10（2，1）=49.5，F0.10（1，1）=39.86，所以对于给定的显著性水平0.10，因素C对试验结果有显著影响。
实验设计与数据分析作业
Assignment 21.计算下面两个玉米品种的10个果穗长度（cm ）的平均值、标准差和变异系数，解释所得的结果。
解答： ①平均数：BS24：20；金皇后：20 ②标准差：BS24:1.24；金皇后：3.65 ③变异系数：BS24：0.062；金皇后：0.183④结果解释：从平均数看来，BS24与金皇后的果穗长度没有差异，果穗序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 BS24 19 21 20 20 18 19 22 21 21 19 金皇后16212415261820192219它们的平均值均为20；但是从标准差来看，金皇后的标准差明显比BS24的要大，说明金皇后个体之间的果穗长度差异比较大；由于两者的平均数是一样的，而金皇后的标准差明显比BS24的要大，所以金皇后的变异系数也比BS24的要大，说明针对果穗长度这一性状，金皇后的个体差异较大。
2.自选实验数据，初步整理实验资料，解释所得结果的意义。
①实验背景：本实验室已经成功将从抗旱花生中提取的AREB基因转进拟南芥中，据推断，该基因可以使拟南芥植株矮化并挺高其抗旱能力；根据AREB的表达量不同，分别给转基因植株编号，其中我们主要研究的为A22和A38突变体。
实验的第一步是统计各突变植株的株高与野生型的株高。
下面是WS、A38、A22株高的相关测量数据。
②实验数据：（单位：cm）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 株高序号WS 21.92 22.12 22.22 22.23 22.27 22.34 22.47 22.48 22.50 22.53 A38 5.50 6.20 6.20 6.30 6.34 6.70 7.00 7.00 7.00 7.20 A22 20.72 21.00 21.02 21.22 21.53 21.53 21.73 21.88 22.00 22.10③数据处理：统计的数据类型平均数标准差变异系数WS 22.31 0.19 0.009A38 6.54 0.53 0.081A22 21.47 0.47 0.022④结果解释：从数据处理的表格中可以看出，A38的平均株高值明显比WS小，而A22的平均株高与野生型的平均株高相差很少，说明A38出现了明显的矮化现象，AREB的表达量应该很高，而A22的矮化现象不明显。
心理学实验设计与数据分析
心理学实验设计与数据分析一、实验设计1.研究问题与目标：在进行心理学实验设计时，首先需要明确自己的研究问题和目标。
研究问题可以是心理学中的一个理论疑问，而研究目标则是对这个疑问进行验证和解答。
2.变量选择：在实验设计中需要确定所要观察的变量，包括自变量和因变量。
自变量是研究者通过操作和控制的变量，而因变量是衡量和观察的结果。
3.实验组与对照组：在实验设计中，一般通过设置实验组和对照组来比较两个或多个条件下的差异。
实验组是接受特定处理的群体，而对照组则是与实验组在其他条件下保持基本相同的群体。
4.参与者招募与分组：在进行心理学实验时，需要招募符合条件的参与者。
参与者可以通过广告、社交媒体等途径进行招募。
同时，需要对参与者进行随机分配，以保证实验的有效性。
5.实验材料准备：在进行心理学实验之前，需要准备相应的实验材料，包括实验指导、问卷、问卷调查工具等。
二、数据收集与处理1.数据收集与记录：在进行实验时，需要记录参与者的基本信息和实验过程中产生的数据。
可以使用纸笔记录或电子记录的方式进行数据的收集。
2.数据清理：在数据收集完成后，需要进行数据清理。
这包括检查数据的完整性、一致性和准确性，对缺失值或异常值进行处理。
3.数据编码：根据所设定的自变量和因变量，对数据进行编码。
编码是将数据转化为可进行统计分析的形式，包括数值或分类。
4.数据分析方法选择：在进行数据分析时，需要根据研究目标和数据特点选择适当的分析方法。
常见的数据分析方法包括描述统计、方差分析、回归分析等。
5.结果解释与讨论：在进行数据分析后，需要对结果进行解释和讨论。
这包括对研究假设的验证、结果的合理性解释以及对研究发现的意义进行探讨。
综上所述，心理学实验设计与数据分析是心理学研究中非常重要的一部分。
通过合理的实验设计和正确的数据分析，可以有效地回答心理学问题，推动心理学研究的发展。
同时，研究者在进行实验设计和数据分析时也需要保证数据的安全性和道德性，确保研究过程的科学性和可信度。
实验设计与数据分析
随机化（randomization）原则
• 在实验研究中，受试对象的分组及施于受试对象的 实验顺序等都应随机化，这是保证实验中非处理因 素均衡一致的又一重要手段。同时也是资料处理时， 进行统计推断的前提。 • 随机数字表，常用于抽样研究及对患者、标本、实 验动物等的分组随机化。表内数字互相独立，无论 从横行、纵列或斜向等各种顺序均呈随机状态。使 用时可从任何一个数字开始，接任何一个顺序录用。
实验数据的记录应包括：
抽签法，随机数字表，随机排列表
对照的原则
• • 对照的意义在于它可以使处理因素(治疗因素)和非处理因素(气候、营养、休息、 精神状态等)的差异有一个科学的对比。 对照组除缺少一个处理因素外，其他条件应当与实验组完全一致或基本一致。
（ 1）空白对照 ---对照组不施加任何处理因素。例如，观察某种疫苗预防某种传 染病的效果，实验组的一批儿童接种该疫苗，对照组的一批儿童不接种该疫苗， 也不接种任何其他制剂，处理因素完全空白。这种对照只有在处理因素很强， 非处理因素很弱的情况下才可使用。 （ 2）实验对照 ---对照组不施加处理因素，但施加某种实验因素。如观察赖氨酸 对儿童发育的影响，实验组儿童的间食加赖氨酸的面包，对照组的间食为不加 赖氨酸的面包。处理因素是赖氨酸，非处理因素的面包量两组是相同的。 （ 3）标准对照 ---不设立专门的对照组，而是用现有标准值或正常值做对照。实 验研究一般不用标准对照，因为实验条件不一致，常常影响对比效果。在临床 研究中常以某疗法为标准对照组，这种对照应注意标准组必须是代表当时水平 的疗法，切不可用降低标准组的办法使实验效应提高。 （4）自身对照---对照与实验在同一受试者身上进行，如以用药前后作对比。 （5）相互对照---各实验组间互为对照，如比较新药与旧药的疗效。
实验设计和分析习题答案解析
实验设计和分析习题答案解析《实验设计与分析》习题与解答P41 习题⼀1.设⽤三种⽅法测定某溶液浓度时，得到三组数据，其平均值如下：1x (1.540.01)mol /L =± 2x (1.70.2)/mol L =± 3x (1.5370.005)mol /L =±试求它们的加权平均值。
解：①计算权重：211100000.01w == 212250.2w == 213400000.005w == 1:2:310000:25:40000400:1:1600w w w ==②计算平均值1.54400 1.71 1.5371600 1.538 1.5/40011600x mol L ?+?+?==≈++5.今欲测量⼤约8kPa （表压）的空⽓压⼒，试验仪表⽤①1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压⼒表；②标尺分度为1mm 的U 形管⽔银柱压差计；③标尺分度为1mm 的U 形管⽔柱压差计。
求最⼤绝对误差和相对误差解：①max 0.21000 1.5%3x kPa ?=??=R E =3100%37.5%8R E =?=②33max 1109.8113.610133.4160.133x Pa kPa -?===0.133100% 1.66%8R E == ③33max1109.81109.810.00981x Pa kPa -?=== 0.00981100%0.12%8R E ==6.在⽤发酵法⽣产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次测定。
样本测定值为：3.48, 3.37, 3.47, 3.38, 3.40, 3.43，求该组数据的算术平均值、⼏何平均值、调和平均值、标准差s 、总体标准差σ、样本⽅差s 2、总体⽅差σ2、算术平均误差Δ和极差R 。
解：①算术平均值： 3.48 3.37 3.47 3.38 3.40 3.433.426x +++++==②⼏何平均值： 3.42G x ==③调和平均值：63.421111113.48 3.37 3.47 3.38 3.40 3.43H ==+++++④标准差：0.0463s =⑤总体标准差：0.0422σ=⑥样本⽅差：()()()()()()22222223.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.00212 61s-+-+-+-+-+-==-⑦总体⽅差：()()()()()()22222223.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.001766σ-+-+-+-+-+-==⑧算术平均误差：3.48 3.42 3.37 3.42 3.47 3.42 3.38 3.42 3.40 3.42 3.43 3.420.03836-+-+-+-+-+-?==⑨极差：R=3.48-3.37=0.117.A 与B 两⼈⽤同⼀分析⽅法测定⾦属钠中的铁，测得铁含量（µg/g ）分别为：分析⼈员A ：8.0，8.0，10.0，10.0，6.0，6.0，4.0，6.0，6.0，8.0 分析⼈员B ：7.5，7.5，4.5，4.0，5.5，8.0，7.5，7.5，5.5，8.0 试问A 与B 两⼈测定铁的精密度是否有显著性差异？（α=0.05）解：①算术平均值：8.08.010.010.0 6.0 6.0 4.0 6.0 6.08.07.210A x +++++++++==7.57.5 4.5 4.0 5.58.07.57.5 5.58.0 6.5510B x +++++++++==②⽅差22222222222(8.07.2)(8.07.2)(10.07.2)(10.07.2)(6.07.2)(6.07.2)(4.07.2)(6.07.2)(6.07.2)(8.07.2) 3.7101A s -+-+-+-+-+-+-+-+-+-==-22222222222(7.5 6.55)(7.5 6.55)(4.5 6.55)(4.0 6.55)(5.5 6.55)(8.0 6.55)(7.5 6.55)(7.5 6.55)(5.57.2)(8.0 6.55) 2.3101B s -+-+-+-+-+-+-+-+-+-==-③统计量3.71.62.3F == ④临界值0.975(9,9)0.248F = 0.025(9,9) 4.03F =⑤检验∵0.9750.025(9,9)(9,9)F F F <<∴A 与B 两⼈测定铁的精密度是⽆显著性差异8. ⽤新旧两种⼯艺冶炼某种⾦属材料，分别从两种冶炼⼯艺⽣产的产品中抽样，测定产品中的杂质含量（%），结果如下：旧⼯艺：2.69，2.28，2.57，2.30，2.23，2.42，2.61，2.64，2.72，3.02，2.45，2.95，2.51 新⼯艺：2.26，2.25，2.06，2.35，2.43，2.19，2.06，2.32，2.34试问新冶炼⼯艺是否⽐旧⼯艺⽣产更稳定，并检验两种⼯艺之间是否存在系统误差？（α=0.05）解：（1）①算术平均值： 2.69 2.28 2.57 2.30 2.23 2.42 2.61 2.64 2.72 3.02 2.45 2.95 2.512.5713x ++++++++++++==旧2.26 2.25 2.06 2.35 2.43 2.19 2.06 2.32 2.342.259x ++++++++==新②⽅差22222222222222(2.69-2.57)(2.28-2.57)(2.57-2.57)(2.30-2.57)(2.23-2.57)(2.42-2.57)(2.61-2.57)(2.64-2.57)(2.72-2.57)(3.02-2.57)(2.45-2.57) (2.95-2.57)(2.51-2.57)13-10.0586s++++++++++++==旧2222222222(2.26 2.25)(2.25 2.25)(2.06 2.25)(2.35 2.25)(2.43 2.25)(2.19 2.25)(2.06 2.25)(2.32 2.25)(2.34 2.25)0.016491s -+-+-+-+-+-+-+-+-==-新③F 统计量0.05863.570.0164F ==④F 临界值0.05(12,8) 3.28F =⑤F 检验∵0.05F>(12,8)F∴新冶炼⼯艺⽐旧⼯艺⽣产更稳定（2）①t 统计量t x x -==②⾃由度22222222220.05860.0164139df -2-2=200.05860.01641391319111s s n n s s n n n n + ?+ ?==++++++新旧旧新新旧新旧旧新③t 临界值0.025t (20) 2.086=④t 检验∵0.025t >t (20)∴两种⼯艺之间存在系统误差9. ⽤新旧两种⽅法测得某种液体的黏度（mPa ·s ），如下：新⽅法：0.73，0.91，0.84，0.77，0.98，0.81，0.79，0.87，0.85 旧⽅法：0.76，0.92，0.86，0.74，0.96，0.83，0.79，0.80，0.75其中旧⽅法⽆系统误差，试在显著性⽔平α=0.05时，检验新⽅法是否可⾏。
试验设计及数据分析第一次作业习题答案
习题答案1．设用三种方法测定某溶液时，得到三组数据，其平均值如下：x1̅̅̅=(1.54±0.01)mol/Lx2̅̅̅=(1.7±0.2)mol/Lx3̅̅̅=(1.537±0.005)mol/L试求它们的加权平均值。
解：根据数据的绝对误差计算权重：w1=10.012，w2=10.22，w3=10.0052因为w1:w2:w3=400:1:1600所以w̅=1.54×400+1.7×1+1.537×1600400+1+1600=1.5376812．试解释为什么不宜用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量。
答：因为用量程较大的仪表来测量数值较小的物理量时，所产生的相对误差较大。
如3．测得某种奶制品中蛋白质的含量为(25.3±0.2)g/L，试求其相对误差。
解：E w=∆ww =0.225.3=0.79%4．在测定菠萝中维生素C含量的测试中，测得每100g菠萝中含有18.2mg维生素C，已知测量的相对误差为0.1%，试求每100g菠萝中含有维生素C的质量范围。
解：E w=∆ww=0.1%，所以∆m=m×E w=18.2×0.1%=0.0182ww所以m的范围为18.1818mg<m<18.2182ww或依据公式w w=w×(1±|w w|)=18.2×(1±0.1%)mg5．今欲测量大约8kPa（表压）的空气压力，试验仪表用1）1.5级，量程0.2MPa 的弹簧管式压力表；2）标尺分度为1mm的U型管水银柱压差计；3）标尺分度为1mm的U形管水柱压差计。
求最大绝对误差和相对误差。
解：1）压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa，则|∆w|www=0.2×1.5%=0.003www=3wwww w=∆w w×100%=38×100%=3.75×10−1=37.5%2）1mm汞柱代表的大气压为0.133KPa，所以|∆w|www=0.133wwww w=∆w w×100%=0.1338×100%=1.6625×10−2=1.6625%3）1mm水柱代表的大气压：ρgh，其中g=9.80665m/s2，通常取g=9.8m/s2则|∆w|www=9.8×10−3wwww w=∆w w×100%=9.8×10−38×100%=1.225×10−36．在用发酵法生产赖氨酸的过程中，对产酸率（%）作6次评定。
实验设计与数据处理作业
作业：一、资料的整理1231.2.3.二、平均数、标准差1、10头母猪第一胎的产仔数分别为：9、8、7、10、12、10、11、14、8、9头。
试计算这10头母猪第一胎产仔数的平均数、标准差和变异系数。
（x =9.8头，S =2.098头，C ·V =21.40%）。
x =9.8头，S =2.098头，C ·V =21.40%2、调查甲、乙两地成年男性的体重（斤）如下表，试比较两地成年男性体重的变异程度。
甲地 137 133 130 128 127 119 136 132 乙地 128130129130131132129130（S 甲=5.75斤, C.V 甲=4.42%；S 乙=1.25斤，C.V 乙=0.96%）S=5.75斤，C.V=4.42%;S=1.25斤，CV=0.96%. 三、t 检验1、随机抽测了10只兔的直肠温度，其数据为：38.7、39.0、38.9、39.6、39.1、39.8、38.5、39.7、39.2、38.4（℃），已知该品种兔直肠温度的总体平均数0μ=39.5（℃），试检验该样本平均温度与0μ是否存在显著差异？（=t2.641 0.01<P <0.05）2、某猪场从10窝大白猪的仔猪中，每窝抽出性别相同、体重接近的仔猪2头，将每窝两头仔猪随机地分配到两个饲料组，进行饲料对比试验，试验时间30天，增重结果见下表。
试检验两种饲料喂饲的仔猪平均增重差异是否显著？（=t3.455 P <0.01）3、分别测定了10只大耳白家兔、11只青紫蓝家兔在停食18小时后正常血糖值如下，问该两个品种（=t12.455 P <0.01）四、方差分析第一题：单因素方差分析。
试检验这几种药物有没有差别。
16.为了比较4种饲料(A)和猪的3个品种(B)，从每个品种随机抽取4头猪(共12头)分别喂以4种不同饲料。
随机配置，分栏饲养、位置随机排列。
从60日龄起到90日龄的时期内分别测出每头猪的日增重(g),数据如下，试检验饲料及品种间的差异显著性。
微阵列技术的实验设计和数据分析指南
微阵列技术的实验设计和数据分析指南微阵列技术（microarray technology）是一种用于同时检测和量化大量基因表达水平的高通量方法。
它的广泛应用在生物医学研究、药物开发和临床诊断中具有重要的意义。
本文将为您提供微阵列实验设计和数据分析的指南，帮助您准确并有效地进行研究。
1. 实验设计1.1 定义研究问题：首先明确您的研究目的和问题，确定您希望回答的科学问题，例如，探究某个疾病的潜在生物标志物或评估药物治疗的剂量依赖性。
1.2 样本选择和处理：选择适当数量和类型的样本，确保代表性和可比性。
样本预处理包括RNA提取、反转录和标记等步骤，务必遵循标准化的流程和实验室规程。
1.3 平衡处理和随机分组：如研究涉及多组样本比较，应注意考虑处理组间的平衡和随机分组，以减少实验批次效应对结果的影响。
1.4 样本重复：为了评估实验的可重复性和可靠性，在实验设计中应包含适当数量的样本重复，以确保结果的统计意义和稳定性。
2. 平台选择和实验流程2.1 微阵列芯片选择：根据研究问题的需要，选择适当的微阵列芯片平台。
考虑芯片上的探针数目、探针的特异性和可靠性，以及平台的成本等因素。
2.2 样本标记和杂交：根据芯片厂商提供的标准操作步骤，进行样本标记和杂交，将标记后的核酸探针混合物与芯片进行杂交，使其与目标序列特异性结合。
2.3 芯片扫描和图像分析：使用合适的芯片扫描仪对芯片进行扫描，将获得的图像导入图像分析软件进行信号强度的提取和图像处理。
3. 数据预处理和质量控制3.1 数值转换：使用适当的数值转换方法，将原始数据转换为可解释和比较的数值，如对数转换、Z-score标准化等。
3.2 质量控制：对实验过程中生成的数据进行质量控制，包括检查实验批次效应、检测离群样本和低质量探针等，及时处理数据质量问题。
3.3 缺失数据处理：考虑探针的缺失情况，根据缺失数据的特点选择适当方法进行缺失值填补或剔除。
4. 数据分析和解释4.1 差异表达分析：使用适当的统计方法（如t检验、方差分析或非参数法），对实验组和对照组之间的差异进行分析，识别差异表达的基因。
试验设计与数据处理作业 333333
试验设计与数据处理题目正交实验方差分析法确定优方案学院名称化学化工学院指导教师范明舫班级化工081班学号***********学生姓名陈柏娥2011年04月20日《实验设计与数据处理》课程的收获与体会《实验设计与数据处理》课程具有公式多、计算多、图表多等特点，涉及较多概率论基础知识，课程本身的繁杂性决定了理解和掌握起来难度较大。
一开始的时候，我还有点担心这一门课会学不好，因为我的概率论和数理统计的知识基础薄弱，可能会对里面的内容产生难以理解的心理，有点感觉他是郁闷枯燥乏味的课程。
不过，在老师的指导下我否认了之前的观点。
这门课的安排很合理，从简单到复杂，由浅入深的思维发展规律，现将单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀实验设计等常用实验设计方法及常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识、最后讲得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到实验设计方法。
老师也让我们先熟悉实验设计方法，并掌握常规数据处理方法，使我较早的感受到应用试验设计方法指导实践的“收获”，从而激发并维持学习兴趣。
通过学习，我初步认识了这一门课。
这门课是研究如何合理而有效地获得数据资料的方法。
讨论如何合理安排实验、取得数据、然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的，即实验的最优设计。
实验设计方法是数据统计学的应用方法之一。
一般的数据统计方法主要是对已获得的数据资料尽可能精确的判断。
如果试验安排得好且分析得当，就能以较少的试验次数、较短的试验时间、较低的费用，得到较满意的实验结果；反之，如果试验安排的不得当，分析不得当，则试验次数增加，试验时间延长，浪费人力、物力、财力，难以达到预期的结果，甚至导致实验失败。
通过这门课程的学习，是我对误差理论、方差分析、正交试验设计与应用、回归分析都有了一个很好的理解，并且将它们做了笔记。
比如方差分析的理解：方差分析市实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素，不同水平组合下的实验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验结果影响大的因素及其影响程度。
试验设计与数据分析
引言概述试验设计与数据分析是科学研究中非常重要的环节，它们旨在通过精心设计的实验方案和科学的数据分析方法来验证假设、推断现象、解释结果。
本文将从试验设计和数据分析两个方面来详细阐述这两个主题。
正文内容一、试验设计1.1目的确定1.1.1确定研究的问题和目标1.1.2确定试验的预期结果1.2可行性分析1.2.1确定实验的可行性和可靠性1.2.2评估实验的时间和成本1.3实验变量的选择1.3.1确定自变量和因变量1.3.2控制变量的选择1.4实验设计方法1.4.1随机对照试验设计1.4.2区组设计1.4.3因子试验设计1.5样本选择与分组1.5.1确定样本的代表性和大小1.5.2分组的原则和方法二、数据分析2.1数据收集与整理2.1.1数据收集的方法和工具选择2.1.2数据的清洗和整理2.2描述统计分析2.2.1均值、中位数、众数等集中趋势指标2.2.2方差、标准差等离散趋势指标2.3探索性数据分析2.3.1绘制直方图、散点图等图表2.3.2数据的正态性检验2.4参数估计与假设检验2.4.1参数估计的方法和原理2.4.2假设检验的原理和步骤2.5回归分析2.5.1简单线性回归模型2.5.2多元线性回归模型三、结果解读与讨论3.1结果的有效性分析3.1.1根据实验设计和数据分析结果对实验数据的有效性进行评估3.1.2针对可能出现的偏差和误差进行解读3.2结果与预期的一致性分析3.2.1比较实验结果与预期结果的差异3.2.2分析差异产生的原因3.3结果的科学解释与数据推论3.3.1根据实验结果对研究问题进行解释和推断3.3.2推论的置信水平和显著性水平分析3.4结果的应用与推广3.4.1将实验结果应用到实际问题中3.4.2推广实验结果到其他相关领域四、结果的可重复性与稳定性4.1实验结果的可重复性分析4.1.1采用其他独立样本进行实验的结果复制4.1.2分析实验结果的稳定性和一致性4.2结果的信度和效度分析4.2.1采用其他衡量指标的结果进行比较4.2.2分析实验结果的准确性和实用性4.3结果的灵敏度分析4.3.1对关键参数进行敏感性测试4.3.2分析实验结果对参数变化的响应五、总结试验设计与数据分析是科学研究中至关重要的部分。
实验设计与数据处理课后作业5
实验设计与数据处理 作业（武汉工程大学）
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5.实验数据的回归分析法
1. 设有一组试验数据如表所示，要求用二次多项式来拟合这组数据.
2. 在黄芪提取工艺中，选择煎煮时间、煎煮次数和加水量三个因素进行考察，以样品中黄芪甲苷含量作为实验指标，实验数据列在下表中。
试对实验数据进行线性回归。
3.某种鱼体长和体重的结果如下表所示，建立鱼的体长x 与体重y 的关系模型。
4. 水泥凝固时放出的热量y 与水泥中4种化学成分x 1,x 2,x 3,x 4
有关，今测得一组数据如下，试用逐步回归法确定一个线性模型。
(
建议用Matlab 或者Spss 软件)。
科学教案实验设计与数据分析
科学教案实验设计与数据分析科学教案的编写对于教师来说是一项重要的任务。
一个好的科学教案不仅要包含丰富的实验内容，还需要合理的实验设计和准确的数据分析。
本文将介绍科学教案实验设计和数据分析的一般步骤和要点。
一、实验设计实验设计是科学教案的核心部分，它直接关系到学生的学习效果和实验的成败。
以下是科学教案实验设计的一般步骤和要点。
1. 确定实验目标和内容在设计实验之前，需要明确实验的目标和内容。
实验目标应具体明确，能够指导学生进行实验和达到预期的学习效果。
实验内容应与教学内容相契合，能够有效地帮助学生理解相关的知识和概念。
2. 设计实验步骤和方法实验步骤和方法应具体明确，使学生能够清楚地了解实验的整个过程。
实验步骤应按照逻辑顺序排列，使学生能够系统地进行实验。
实验方法应准确描述每个步骤的操作方法和注意事项。
3. 确定实验材料和仪器设备根据实验内容和步骤，确定所需的实验材料和仪器设备。
实验材料应与实验内容相匹配，能够满足实验需求。
仪器设备的选择应根据实验的复杂程度和学生的实际操作能力进行合理的考虑。
4. 预测实验结果在设计实验时，应根据相关理论和实验设备的性能，预测实验的可能结果。
这有助于教师在实验中引导学生进行观察和思考，提高实验的教学效果。
二、数据分析数据分析是科学教案实验过程中不可或缺的一部分。
通过对实验数据的分析，可以帮助学生总结实验结果，提高他们的实验能力和科学思维。
以下是数据分析的一般步骤和要点。
1. 收集实验数据在实验中，教师应指导学生准确地记录实验数据。
数据应该包括实验所需的各种观测结果、测量数值和实验条件等。
数据的收集应经过认真的检查和整理，确保数据的准确性和可靠性。
2. 组织和展示数据在数据分析之前，应对数据进行适当的组织和展示。
可以使用表格、图表、图像等形式，将数据清晰地呈现出来。
数据的组织和展示应简洁明了，便于学生理解和分析。
3. 分析数据在数据分析过程中，教师可以帮助学生对数据进行比较、计算和统计。
数据分析作业
数据分析作业数据分析作业是数据分析课程中的一项重要任务，通过对给定的数据进行分析和解读，帮助学生提高数据分析能力和对实际问题的理解能力。
本篇文档将以一个具体的数据分析作业为例，介绍数据分析的基本流程和方法。
一、项目背景本次数据分析作业的背景是一个电商平台的销售数据分析。
该电商平台每天有大量用户在上面购买各种商品，平台方希望通过对这些销售数据的分析，了解用户的购买行为、商品的销售情况以及运营策略的有效性，以便为未来的决策提供参考。
二、数据收集与清洗在进行数据分析之前，首先需要收集和清洗原始数据。
本次数据分析作业使用的数据集包含了一段时间内的用户购买记录、商品信息、用户信息等。
数据集以CSV格式存储，包含多个字段，如用户ID、商品ID、购买数量、购买时间等。
在进行数据清洗时，需要检查数据的完整性和准确性，删除重复数据和异常值，并对缺失值进行处理。
三、数据探索与可视化分析数据清洗完成后，接下来可以进行数据探索和可视化分析。
数据探索的目的是通过使用统计学和可视化方法，对数据的特征和分布进行了解。
通过对用户购买记录和商品销售情况的分析，可以探索以下问题：1.用户消费行为的特征：如用户购买次数、购买金额分布、用户活跃度等。
2.商品销售情况的分析：如畅销商品排名、商品销售额分布、商品的销售趋势等。
3.不同时间维度的分析：如不同时间段内销售情况的变化、季节性特征等。
4.用户购买行为的特征与商品属性的关联：如用户购买的商品类别分布、商品属性对用户购买行为的影响等。
在数据探索的过程中，可以使用各种统计学和可视化工具，如直方图、散点图、箱型图、折线图等。
通过这些分析和可视化结果，可以发现数据的规律和趋势，为后续建模和预测做准备。
四、数据建模与预测在数据探索的基础上，可以进行数据建模和预测。
数据建模是指使用数学或统计的方法，通过对已有数据进行拟合和预测，得到对未来数据的预测结果。
常见的数据建模方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
数据分析作业
《数据处理与实验设计》考试答卷1.答：根据题意，可用格鲁布斯法或者拉依达准则判断该可疑数据x p=82.6的取舍。
法1：采用格鲁布斯法①将浓度值按照从大到小顺序排列59.9，60.3，60.4，61.4，63.5，64.8，65.7，67.8，68.9，69.4，70.6，73.6，74.1，74.7，76.3，76.8，77.9，78.3，79.3，80.5，81.5，82.6②计算包括可疑值82.6在内的平均值及标准偏差s：=71.3，s=7.487为可疑值，则T=1.51③查表可知T(0.05,22)=2.60：T< T(0.05,22)=2.60可疑数据x p=82.6不应该舍去。
法2：拉依达准则①计算包括可疑值82.6在内的平均值及标准偏差s：=71.3，s=7.487②计算、2s和3s：===11.32s=27.487=14.973s=27.487=22.46③比较与2s和3s：<3s且<2s所以，依据拉依达准则，当显著性水平α=0.05和0.01时，可疑数据x p=82.6不应该舍去。
2.答：(1) 利用Excel工具对已知数据进行回归分析，利用“数据分析”中的“回归”功能，对x和y值之间进行回归分析，求得x与y值之间的相关系数r=0.843。
检验x与y值是否线性相关，有如下方法：①相关系数检验法：当α=0.05，n=10，m=1时，查得相关系数临界值r min=0.632。
所以，>r min,即当显著性水平α=0.05，x与y线性相关。
② F检验（方差分析）：根据以上的Excel表格的计算，可得方差分析表如下：表1 方差分析表差异源df SS MS F F0.05(1,8) 显著性回归 1 6.801515 6.801515 19.72537 5.3177 *误差8 2.758485 0.344811总和9 9.56由于F> F0.05(1,8)，所以，当显著性水平α=0.05，x与y线性相关，即x与y 有显著的线性关系。
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1、正常人的脉搏平均72次/分，现测得10例某病患者的脉搏（次/分）：54，67，68，78，70，66，67，70，65，69，试问此病患者与正常人有无明显差异？
解答：（1）定义变量：脉搏跳动次数。
然后在变量视图和数据视图中分别输入数据，具体如下图：
（2）本题研究的是此病患者脉搏跳动次数与正常人有无差异，因而应用单因素t 检验。
故假设72=μ，即此病患者脉搏跳动次数与正常人无显著差异。
（3）步骤：分析—比较均值—单因素t 检验
得到输出结果：
Sig=0.037＜0.05，故拒绝原假设，接受备择假设，即此病患者脉搏跳动次数与正常人由于.
有显著差异。
2、比较两种茶多糖提取工艺的试验，分别从两种工艺中各取1个随机样本来测定其粗提取物中茶多糖的含量，问两种工艺的粗提物中茶多糖含量（单位：%）有无显著差异？
醇沉淀法（x1）27.5227.7828.0328.8828.7527.94
超滤法（x2）29.3228.1528.0028.5829.0029.32
解答：（1）分别定义变量：工艺方法、茶多酚含量。
然后在变量视图和数据视图中分别输入数据，具体如下图：
（2）本题研究的是醇沉淀法和超滤法这两种工艺的粗提物中茶多糖含量（单位：%）有无显著差异，因而应用独立样本t 检验。
故假设21μμ=，即这两种工艺的粗提物中茶多糖含量无显著性差异。
（3）步骤：分析—比较均值—独立样本t 检验。
得到输出结果：
由于F检验.
Sig=0.766＞0.05，故方差相等，即Equal variances assumed，选择第一行的数据。
对于t检验.
Sig=0.104大于0.05，故接受原假设，即这两种工艺的粗提物中茶多糖含量无显著性差异。
3、用四种不同型号的仪器对某种机器零件的七级光洁表面进行检查，每种仪器分别在同一表面上反复测四次，得数据如下，试从这些数据推断四种型号的仪器对测量结果有无显著差异?
仪器号数据
1 2 3 4-0.21-0.06-0.17-0.14 0.160.080.030.11 0.10-0.070.15-0.02 0.12-0.04-0.020.11
解答：（1）分别定义变量：仪器号、光滑度。
然后在变量视图和数据视图中分别输入数据，
具体如下图：
（2）本题研究的是题目中所给出的四种型号的仪器对测量结果有无显著差异，因而应用单因素方差分析。
故假设4321μμμμ===，即这四种型号的仪器对测量结果无显著差异。
（3）步骤：分析—比较均值—独立样本t 检验。
得到输出结果：
由于F检验.
Sig=0.005＜0.01，故否定原假设，接受备择假设，即这四种型号的仪器对测量结果有极显著差异。
其中0.340、0.362、0.965均大于0.05，0.001、0.006、0.005均小于0.01。
故：仪器号1与仪器号2无显著性差异。
仪器号1与仪器号3无显著性差异。
仪器号1与仪器号4无显著性差异。
仪器号2与仪器号3有极显著性差异。
仪器号2与仪器号4有极显著性差异。
仪器号3与仪器号4有极显著性差异。
4、在B1、B2、B3、B4四台不同的纺织机器中，用三种不同的加压水平A1、A2、A3，在每种加压水平和每台机器中各取一个试样测量，得纱织强度如表，问不同的加压水平和不同的机器之间纱织强度有无显著的差异？
加压水平
机器
B1B2B3B4
A11577169018001642
A21535164017831621
A31592165218101663
解答：（1）分别定义变量：机器号、加压水平、纱织强度。
然后在变量视图和数据视图中分别输入数据，具体如下图：
（2）本题研究的是不同的加压水平和不同的机器之间纱织强度有无显著的差异，由于每组试验没有进行重复试验，因而应用无交互作用的双因素方差分析。
故假设321A A A μμμ==,即不同的加压水平对纱织强度无显著的差异。
4321B B B B μμμμ===，即不同的机器型号对纱织强度无显著的差异。
（3）步骤：分析—一般线性模型—单变量。
得到输出结果：
Sig=0.030＜0.05，故否定原假设，即不同的加压水平对纱织强对于加压水平，由于F检验.
度有显著的差异。
Sig=0.000＜0.01，故否定原假设，即不同的机器型号对纱织强对于加压水平，由于F检验.
度有极显著的差异。
5、在北方系列悬挂三铧犁研究中，为了降低耕作阻力，对陕西深耕犁、第一轮系列设计样机和新设计BTS301样机的犁体进行耕作阻力对比试验。
试验指标为比阻（公斤/厘米2），试验处理即上述的三种犁，设置了4个区组。
试验结果整理如下，试进行方差分析，看哪一种犁阻力小？
区组犁体类型
陕西深耕犁体
第一轮设计深耕犁体
新设计BTS301犁体
1
234
0.740.800.780.76
0.790.850.820.78
0.680.780.700.72
解答：（1）分别定义变量：犁体类型、区组、比组。
然后在变量视图和数据视图中分别输入
数据，具体如下图：
（2）本题研究的是三种犁体类型的耕作阻力有无显著的差异，因而应用双因素方差分析。
故假设321μμμ==，即三种犁体类型的耕作阻力无显著的差异。
（3）步骤：分析—一般线性模型—单变量。
得到输出结果：
由于F检验.
Sig=0.001＜0.01，故否定原假设，接受备择假设，即三种犁体类型的耕作阻力有极显著的差异。
6、很多租车公司一般在购买新车1年后就会把车卖掉，以减少汽车保养成本。
某租车公司对本年度某型号汽车行驶里程和其保养费用的数据进行了分析，试图评估在这一年里行驶里程每增加1000英里而.增加的平均保养费用。
SPSS输出结果如下，要求：(1)写出回归方程；(2)分析数据是否显示行驶里程和保养费用之间的关系是线性的（使用F检验或t检验均可）；(3)写出确定系数(R square value)并进行解释。
Car行驶里程
x(千英里)保养费用y(美元)
154326
227159
329202
432200
528181
636217
解答：分别定义自变量：行驶里程，因变量：保养费用。
然后在变量视图和数据视图中分别输入数据，具体如下图：
（1）本问主要目的是对题目中所给数据进行线性回归。
步骤：分析—回归—线性。
得到输出结果：
故回归方程为x y 638.5599.20+=∧。
（2）本问的目的是分析数据是否显示行驶里程和保养费用之间的关系是线性的，故假设01=β，备择假设0
1≠β使用第一问输出的结果，即
由F检验知：回归方程的显著值Sig.=0.000＜0.01，即拒绝原假设，表明行驶里程与保养费用之间存在直线回归关系；
（3）本问的目的是写出确定系数(R square value)并进行解释。
继续使用第一问输出的结果，即
可以看出确定系数(R square value)为0.967表示拟合的方程能解释因变量96.7％的变化，还有3.3％是不能够解释的。