Origin对实验数据作显著性差异分析
Origin 6 数据分析
单体-t检验
设置样本、目标值 比较方式：不等于大于小于 显著性水平 置信度
计算假设概率
双体-t检验
确定是否是独立的 设置样本 比较方式：不等于大于小于 显著性水平
置信度
计算假设概率
方差分析 ANOVA
单因子方差分析
用于检验两个或多个母体是否具有相同的平 均值，假定来自母体的数据服从方差为常 数的正态分布，两个母体的方差不必相同。
数据分析
数据分析
Origin的数据分析功能：对Worksheet和Graph窗口的数据系 列进行分析，Analysis 、Statictics菜单命令 。 基本步骤： 首先选择对象，数据分析的对象可以是处于激活状态的 Worksheet中的行和列，也可以是图形中的曲线。
在Worksheet中单击要选择的行或列标题栏即可将相应的 行或列激活，或用鼠标选择其中的一部分。 在Graph窗口中，首先选择相应的图层，然后选择菜单命 令Data，在其下拉菜单底部的列表中会显示该层的全部曲 线，单击选中要分析的曲线。
方框图的修饰－BOX
类型：有否
数据点 显示范围 方框形状 标签
方框图的修饰－Data点
数据点类
型 曲线类型 数据分区 特性
常用统计图－直方图
给出各个数据区间中的数据个数 统计结果保存在一个Worksheet中
常用统计图－多层直方图
给出各个数据区间中
的数据个数，每列数 据产生一个图 统计结果分别保存在 多个Worksheet中
选择Analysis 、Statictics菜单中的相应的命令 在数据分析过程中，许多命令或工具会改变Worksheet的
数据列，有的命令会在Worksheet中添加新列或新的工作 表。
Origin软件在试验数据处理中的应用分析
Origin软件在试验数据处理中的应用分析作者：白晓煊来源：《中国科技纵横》2016年第11期【摘要】试验数据处理作为科学试验的一个关键环节，其处理速度及处理精度直接影响着试验结果。
Origin是美国Microcal公司推出的标准数据分析和绘图软件，在试验数据处理方面功能强大、操作灵活。
本文介绍了Origin软件的基本功能和使用方法，并以雷达精度试验数据分析处理为实例，从数据导入、数据绘图、插值处理及结果统计等几个方面，展示了Origin 软件强大的数据分析处理及绘图功能，为提高试验数据处理的速度和精度开辟了新的方法。
【关键词】Origin软件精度数据分析处理众所周知，试验数据是一种宝贵的资源。
当前，各项试验涉及的装设备越来越多，由此带来了数据量的成倍增加，如果依然沿用传统的数据处理方法，工作量相当繁重，不但造成人力物力的浪费，而且存在处理精度不高等问题，可以说是对宝贵的数据资源的一种浪费。
Origin 是一款专门用来进行数据分析的成熟软件，完全可以应用到我们的数据处理工作中来，提高处理速度和处理精度，同时也提高数据资源的可利用率。
1 Origin软件简介Origin是美国Microcal公司推出的数据分析和绘图软件，其特点是：采用直观的、图形化的、面向对象的窗口菜单和工具栏操作全面支持鼠标右键、支持拖曳方式绘图，使用简单，操作方便等[1]。
它的两大类功能是：数据分析和绘图。
数据分析包括数据的排序、调整、计算、统计、频谱变换、曲线拟合等各种完善的数学分析功能；Origin的绘图是基于模板的绘图Origin本身提供了几十种二维和三维绘图模板而且允许用户自己定制模板。
进行数据分析处理时，只需选择所要分析的数据，然后再选择相应的菜单命令就可以了。
同时，我们可以自定义数学函数、图形样式和绘图模板；可以和各种数据库软件、办公软件、图像处理软件等方便的连接；可以用C等高级语言编写数据分析程序，还可以用内置的Lab Talk语言编程等[2]。
Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用
Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用【摘要】本文探讨了Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用。
在实验数据处理方面，Origin提供了强大的数据导入、清洗、转换和分析功能，帮助研究人员快速准确地处理实验数据。
在误差分析中，Origin提供了丰富的统计功能和误差分析工具，帮助研究人员准确评估数据的可靠性。
Origin还支持数据拟合和曲线拟合，数据可视化，参数优化和模型比较等功能，为研究人员提供了全面的数据分析工具。
在本文总结了Origin在大学物理实验中的重要价值，并展望了未来发展方向。
通过本文的研究，读者可以深入了解Origin在物理实验中的应用，并为他们的研究工作提供更有力的支持。
【关键词】Origin, 大学物理实验, 数据处理, 误差分析, 数据拟合, 曲线拟合, 数据可视化, 参数优化, 模型比较, 价值, 发展方向1. 引言1.1 背景介绍Origin提供了丰富的数据处理和分析功能，可以帮助学生快速高效地处理实验数据。
通过Origin，学生可以进行数据的统计分析、图表制作、拟合曲线等操作，从而更好地理解实验数据的含义。
Origin还提供了丰富的数据可视化功能，可以让学生直观地展现实验数据，进一步加深对实验结果的理解。
在大学物理实验中，误差分析是不可或缺的一部分。
通过Origin，学生可以进行误差的传播、合成、计算和评估，帮助他们更好地理解实验数据中的误差来源和影响。
Origin还可以帮助学生进行数据拟合和曲线拟合，进一步提高实验数据处理的准确性和可靠性。
Origin在大学物理实验中的应用有助于提升实验教学的质量，培养学生的数据处理和分析能力，帮助他们更好地理解物理现象背后的规律。
未来，我们可以进一步探索Origin在大学物理实验中的应用，不断完善教学方法和工具，提高教学效果和学生学习成果。
1.2 研究意义使用Origin进行实验数据处理，可以快速导入和整理实验数据，进行数据筛选、平均值计算等操作，节省了大量时间。
逐差法和Origin 7.0在大学物理实验数据处理中的比较
（1）
本实验采用图光杠杆法测得ΔL值（见图1）
(2)
将（2）代入式（1）得
（3）
1.1逐差法求
应用加重和减重的对称测量法测量，消除弹性滞后效应引起的系统误差。
多次测量 （4）
1.2用Origin 7.0软件求
把（3）上式改写为 （5）
用origin7.0软件作图处理数据，作出 ～ 的关系图。
Abstract:This paperdescribles that theyoung's modulus’s data is measured by thegradual deduction methodand theOrigin 7.0 software.The results showthat, the way ,usingthesoftwareto process theexperiment’sdata, havesimple, quicklyand intuitive features. And it can avoid the errors caused by man-made factors.Inthephysics experiment data processing, it also hassignificant application value.
6 结论
通过Origin7.0软件处理用拉伸法测金属丝的杨氏模量实验的数据，并与教材使用的逐差法处理实验数据进行比较，充分体现了用计算机软件处理实验数据简化了数据处理过程，提高了实验结果的准确度，也避免了人为因素所造成的误差，在物理实验数据处理过程中有显著的应用价值。
参考文献
[1]钱萍，申江主编 物理实验数据的计算机处理[M]北京：化学工业出版社，2007.2.
用Origin7.5处理化工实验数据
Origin 是美国OriginLab 公司开发的数据分析和制图软件，目前最新版本为Origin8.0，本文介绍现在实用比较广泛的7.5版本。
Origin 比Excel 具有更强的制图功能，尤其是曲线拟合更加灵活，但是其数据输入，电子表格的绘制没有Excel 方便，不过如果电脑安装了Excel97或更高级别的版本，在Origin 内也可以进行Excel 操作，这样就充分的将Excel 的电子表格功能和Origin 强大的制图功能有机结合起来。
3.1 Origin7.5基本操作3.1.1 Origin7.5界面Origin7.5界面与Windows 软件相似，是一个多文档界面应用程序。
运行Oringin7.5后，就打开一个Project 文件，并带有一个Worksheet 窗口，另外Origin 还提供了Matrix ，Excel ，Layout ，Note ，Gragh 等主要子窗口。
这些子窗口具有不同的作用，Origin7.5界面各个部分名称如图3.1所示标题栏菜单栏Script 窗口Graph 窗口结果显示窗口工具栏Matrix窗口Excel窗口Layout窗口Worksheet窗口Project 窗口状态栏图3.1 Origin7.5界面从图3.1可以看出，Origin 界面包括下列几个部分：1） 标题栏 在界面的顶部，显示当前文件的名称和存放路径2） 菜单栏 在标题栏下方，每个菜单还有许多子菜单，通过菜单可以实现几乎所有Origin7.5的功能3） 工具栏 菜单栏下是工作栏，大部分工具可以在菜单栏中找到相应的命令。
工具栏调出方法：单击菜单View|toolbars 进入“Customize Toobar ”对话框，见图3.2，在“Toolbars ”选项卡中进行选择，名称前带“√”的工具栏在界面显示。
将光标放在一个工具按钮上，则在光标的右下方会出现该工具的名称，在状态栏会出现该光标的功能，如图3.3。
Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用
Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用【摘要】本文主要探讨了Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用。
文章首先介绍了Origin软件的基本功能和特点，然后详细阐述了Origin在大学物理实验数据处理和误差分析中的重要性，以及其在实际操作中的作用和步骤。
通过实例分析，展示了利用Origin软件处理物理实验数据的具体过程和效果。
结论部分强调了Origin在大学物理实验中的重要性，并展望了未来研究方向。
通过本文的研究，可以更好地利用Origin软件进行物理实验数据处理和误差分析，为科研工作提供更加准确和有效的数据支持。
【关键词】关键词：Origin，大学物理实验，数据处理，误差分析，应用，步骤，重要性，展望，总结。
1. 引言1.1 背景介绍大学物理实验是物理学专业学生必修课程之一，通过实验可以帮助学生巩固理论知识、培养实验技能，加深对物理学原理的理解。
在大学物理实验中，数据处理和误差分析是非常重要的环节。
数据处理是指将实验测量得到的原始数据进行整理、分析和图表绘制，以便更好地理解实验结果；误差分析则是评估实验数据的可靠性和准确性，帮助确定实验结果的精确度。
在过去，学生们通常使用Excel等软件来进行数据处理和误差分析，这类通用的数据处理软件对于物理实验中复杂的数据处理要求并不够精准和灵活。
Origin软件应运而生，它是一款专门为科研领域设计的数据分析软件，提供了丰富的数据处理和绘图功能，可以帮助学生更好地处理物理实验数据并进行误差分析。
在本文中，我们将探讨Origin软件的基本功能和特点，以及在大学物理实验数据处理和误差分析中的应用。
通过实例分析，我们将展示如何使用Origin软件进行数据处理和误差分析，并讨论其在大学物理实验中的重要性和未来研究方向。
到此结束。
1.2 研究意义研究意义首先在于提高数据处理效率和准确性。
Origin软件提供了多种数据处理方法和图表绘制功能，可以快速处理大量数据并进行直观展示，有效节省处理时间。
实验用Origin软件处理实验数据
实验用Origin软件处理实验数据实验目的：了解Origin软件及其在数据处理中的应用。
实验仪器：装有Origin软件的机一台。
Origin数据处理软件简介：数据处理工作是繁琐、枯燥的，值得庆幸的是现在这些工作可以交给计算机来完成。
Microcal软件公司的Origin软件就是一个短小精悍的数据处理软件。
它在Windows平台下工作，可以完成物理实验常用的数据处理、误差计算、绘图和曲线拟合等工作。
这里不对该软件的使用做系统的介绍，只是结合几个例子说明Origin5.0软件在物理实验中经常用到的几项功能。
一、误差计算前面我们介绍了用千分尺测量钢柱直径的例子，现在用Origin来处理测量数据。
Origin中把要完成的一个数据处理任务称做一个“工程”（project）。
当我们启动Origin 或在Origin窗口下新建一个工程时，软件将自动打开一个空的数据表，供输入数据。
默认形式的数据表中一共有两列，分别为“A(X)”和“B(Y)”。
将下表的8次测量值输入到数据表的A列（或B列）。
用鼠标点“A(X)”，选中该列。
点“Analysis”菜单，在下拉菜单项中选“Statistics on Columns”，瞬间就完成了直径平均值（Mean）、单次测量值的实验标准差)S(软件记做sd)、平均值的实验标准差)(xS（软件记做se）的统计计(x算，其结果如下：二、绘图设一小球由静止下落，在不同位置处测量球下落经过的时间，得到数据如下表：用Origin 软件作图，分析s 与t 之间的关系：将距离s 的数据输入到A 列，将时间t 的数据输入到B 列，如图二，在“Plot ”下拉菜单中选“Scatter ”，弹出一个对话框。
鼠标点“A(X)”，再在右边选“<->X ”，则将“A(X)”设为x 变量。
同样，鼠标点“B(Y)”，再在右边选“<->Ｙ”，则将“B(Y)”设为选“Column ”菜单下的“Add New Column ”y 变量。
如何用Origin处理实验数据
如何用Origin进行数据处理部分内容摘自以下网址/puma0908/blog/item/a3ddfa6d656bfcfe431694ae.html/cmtid/9d3a0e3d5b98e6 ce9f3d62f1大家可以将实际应用origin时遇到的各种问题及其解决方法写入此文档，对其进行升级。
修改历史2011-11-252011-12-21. 数据点的横坐标不是等间距时的曲线绘制（问题提供者：张宇博）用实验数据作图时，会遇到数据点的横坐标不是等间距的情况，比如：X：1，3，4，8，9，12，...Y：10.2，10.5，11.4，11.8，10.9，10.2，...如果只有一组实验数据，则按照普通的方法在Worksheet中分别输入X，Y的值，然后用“线+符号”的方式绘图即可。
但是，当有多组此种情况的数据需要绘制在一个图中时，例如：X1：1，3，4，8，9，12，...Y1：10.2，10.5，11.4，11.8，10.9，10.2，...X2：2，5，9，10，11，13，...Y2：13.2，13.5，14.4，13.8，13.9，13.2，...这时如果将两组数据的X值放在一列里，则Y1和Y2会出现不连续的情况，绘出的曲线发生间断。
解决的办法是：每组数据的X值都放在各自的X列中，绘出的每条曲线就都是连续的了。
具体的操作如图1所示。
第一步：左键双击此处，弹出下面的对话框第二步：将原来的Y轴指定为新的X轴图1 改变数据列的坐标轴属性2. 多图层下的绘图——图层的使用1）两组数据的横坐标相差小，纵坐标相差大的情况2）横坐标相差大，纵坐标相差小的情况3）横坐标和纵坐标相差都大图层的建立如图2所示第一步：在图层1右侧的空白处单击右键，弹出下面的菜单第二步：在弹出菜单中选择新建图层的坐标轴类型图2 新图层的建立过程3. 移动坐标轴及在一个图中出现多个坐标轴增加两个新图层的方法设置三个纵坐标，在想要移动的y坐标轴上点右键打开坐标轴对话框，然后选“title&format---axis”下拉框选“at position=”然后在下面的框里输入想要移动多远就可以了4. 如何输入σ，±这样的符号添加文本，然后点击Ctrl+M，选择你所需的字符，插入就行了。
Origin软件在实验数据及图形处理中的应用
Science &Technology Vision科技视界0引言Origin 软件是美国OriginLab 公司推出的数据分析和科技作图软件,其功能强大、操作简便、易学易用,不仅适合于一般的作图需求,而且能够满足复杂的数据分析、图形处理、函数拟合等,是科学研究的必备软件之一,因此深受科技工作者的欢迎。
但是笔者近年来通过带理工科的大学生参与科研项目的研究时发现,如此重要及实用的Origin 软件而理工科的大学生们竟然没有听说过,以至于他们在参与教师的科研项目时,不会利用此软件进行数据的分析和图形的处理。
基于此,本文根据研究中常见的图形处理要求,实例阐述了Origin 8画图软件在数据比较和曲线拟合中的典型运用。
1实例分析1.1数据比较数据比较是实验中常用的方法,有时候将多个数据放在同一个坐标轴中进行比较,有时候需要将不同的数据分别画图并放在同一图中进行比较。
如果将待比较的数据以图形的形式直观、形象、清晰的呈现出来,需要以下操作:(1)导入数据。
首先打开Origin 8软件,然后单击标准工具栏中的第3个按钮Import Multiple ASCII,在出现的对话框中选中需要比较的多个数据文件依次单击“Add Files”添加(如果发现刚添加的数据需要删除的话则直接选中不需要的文件单击“Remove Files”删除即可),之后单击OK 键进入参数设置页面,这里大部分选项保留默认值即可,但数据需要比较时,通常在“Import Mode”对应的下拉菜单中选择“Start New Columns”,最后单击OK 键就可以导入数据。
(2)画图。
首先需要将导入的数据确定列属性(X、Y、Z 属性)。
方法是选中某列,右键单击该列,在“Set As”对应的下拉菜单中选择相应的列属性。
之后开始作图。
如果将多个数据放在同一坐标轴中进行比较,那么首先需要选中要操作的列,然后点击2D Graphs 中的这些按钮进行相应的二维图形操作,如图1。
Origin软件在实验数据及图形处理中的应用
Origin软件在实验数据及图形处理中的应用作者：邢琳杨威来源：《科技视界》2014年第13期【摘要】Origin 8软件具有极强的数据处理和绘图功能，能直观有效地分析复杂的数据。
本文通过实例阐述了Origin 8软件在实验数据的导入、坐标轴的设置、实验数据的比较和曲线拟合中的典型运用，为进一步应用提供有价值的指导。
【关键词】Origin；实验数据；图形处理Application of Origin on Experimental Data and Graphic ProcessingXING Lin YANG Wei YU Lin-po ZHANG Chun-yan（Experimental Center of Physics， College of Science， Zhongyuan University of Technology， Zhengzhou Henan 450007， China）【Abstract】Origin 8 software has powerful data and graphic processing capabilities， and can effectively analyze the complex data. This paper explained the application of Origin 8 software on experimental data and graphic processing by typical examples， such as importing the experimental data， setting the coordinate axis， comparing the data and fitting the curves. This paper can provide useful guidance for the further application.【Key words】Origin；Experimental data；Graphic processing0 引言Origin软件是美国OriginLab公司推出的数据分析和科技作图软件，其功能强大、操作简便、易学易用，不仅适合于一般的作图需求，而且能够满足复杂的数据分析、图形处理、函数拟合等，是科学研究的必备软件之一，因此深受科技工作者的欢迎。
如何用Origin进行数据处理
如何用Origin进行数据处理1. 数据点的横坐标不是等间距时的曲线绘制用实验数据作图时，会遇到数据点的横坐标不是等间距的情况，比如：X：1，3，4，8，9，12，...Y：10.2，10.5，11.4，11.8，10.9，10.2，...如果只有一组实验数据，则按照普通的方法在Worksheet中分别输入X，Y的值，然后用“线+符号”的方式绘图即可。
但是，当有多组此种情况的数据需要绘制在一个图中时，例如：X1：1，3，4，8，9，12，...Y1：10.2，10.5，11.4，11.8，10.9，10.2，...X2：2，5，9，10，11，13，...Y2：13.2，13.5，14.4，13.8，13.9，13.2，...这时如果将两组数据的X值放在一列里，则Y1和Y2会出现不连续的情况，绘出的曲线发生间断。
解决的办法是：每组数据的X值都放在各自的X列中，绘出的每条曲线就都是连续的了。
具体的操作如图1所示。
图1 改变数据列的坐标轴属性2. 多图层下的绘图——图层的使用1）两组数据的横坐标相差小，纵坐标相差大的情况2）横坐标相差大，纵坐标相差小的情况3）横坐标和纵坐标相差都大图层的建立如图2所示图2 新图层的建立过程3. 移动坐标轴及在一个图中出现多个坐标轴增加两个新图层的方法设置三个纵坐标，在想要移动的y坐标轴上点右键打开坐标轴对话框，然后选“title&format---axis”下拉框选“at position=”然后在下面的框里输入想要移动多远就可以了4. 如何输入σ，±这样的符号添加文本，然后点击Ctrl+M，选择你所需的字符，插入就行了。
5. Origin中中文间距不一的问题升级到7.5以上版本，问题解决6. 添加误差棒（1）计算标准偏差，将所有数据输入Excel, 分别计算每组数据的平均值（2）将所有数据输入Excel，用公式“stdev”计算每组数据的标准偏差（3）将X轴数据，平均值，标准偏差输入origin，然后选中标准偏差所在列--colomn--setas Y error , 然后选中所有数据--plot--specialline/symbol--Y error注：在Origin中计算平均值和标准差的方法，右键单击选中需要统计的数据列，在弹出菜单中选择“statistics on column(s)/row(s)”即可得到平均值（Mean）和标准差（Sd）7. 设置数据列的值（1）用系统自带函数设置单击鼠标右键选中需要设置新值的数据列，从弹出菜单中选择“set column values...”命令，在弹出的对话框中设置需要用到的函数和数据列（选择了函数和列后别忘了单击后面的add function 和add column），最后单击OK，新计算出的数据出现在先前选中的数据列中。
显著性差异分析
显著性差异分析在我们的日常生活和科学研究中，经常会遇到需要判断两组或多组数据之间是否存在显著差异的情况。
显著性差异分析就是一种帮助我们做出这种判断的重要工具。
什么是显著性差异呢？简单来说，就是当我们比较两组或多组数据时，如果它们之间的差异不是由于随机因素导致的，而是真实存在的、有意义的差异，那么我们就说这些数据之间存在显著性差异。
比如说，我们想研究一种新的教学方法是否能提高学生的考试成绩。
我们选取了两个班级，一个班级采用传统教学方法，另一个班级采用新的教学方法。
经过一段时间的教学后，对两个班级进行考试，得到了两组考试成绩数据。
这时候，我们就需要通过显著性差异分析来判断新教学方法班级的成绩与传统教学方法班级的成绩之间的差异是不是显著的。
那么，为什么要进行显著性差异分析呢？这是因为在很多情况下，我们不能仅仅根据数据表面上的差异就得出结论。
数据的差异可能是由于偶然因素、测量误差或者其他随机因素造成的。
通过显著性差异分析，我们可以更准确地判断这种差异是否具有实际意义，从而为我们的决策提供可靠的依据。
在进行显著性差异分析时，有很多方法可以选择。
其中一些常见的方法包括 t 检验、方差分析、卡方检验等。
t 检验通常用于比较两组数据的均值是否存在显著差异。
比如，我们要比较男性和女性的身高是否有显著差异，就可以使用 t 检验。
方差分析则适用于比较多组数据的均值是否存在显著差异。
例如，我们想知道不同地区的农作物产量是否有显著差异，就可以采用方差分析。
卡方检验主要用于比较分类数据的分布是否存在显著差异。
比如，我们想研究吸烟与患肺癌之间是否存在关联，就可以运用卡方检验。
在实际应用中，选择合适的显著性差异分析方法非常重要。
这需要我们根据数据的类型、样本量大小、研究目的等因素来综合考虑。
另外，还需要注意的是，在进行显著性差异分析时，有一些前提条件需要满足。
比如，数据要符合正态分布、方差齐性等。
如果这些前提条件不满足，可能需要对数据进行转换或者选择其他更合适的分析方法。
origin计算95%置信区间的标准偏差
Origin计算95%置信区间的标准偏差
标准偏差是衡量数据分布的离散程度，它可以帮助我们了解数据的波动情况。
95% 置信区间是一种衡量变量估计精度的方法，它告诉我们该变量真实值可能落在估计值的周围区域内。
要计算95% 置信区间的标准偏差，可以按照以下步骤进行：
1.收集需要计算的数据集。
2.使用合适的统计软件（如Origin）计算数据的标准偏差。
3.根据数据集的样本大小，使用合适的统计方法计算置信区间。
在Origin 中，可以使用以下公式计算标准偏差的95% 置信区间：
置信区间= 标准偏差* t分布的临界值（α/2，自由度）
其中，α 是显著性水平（通常为0.05），自由度是样本大小减一。
当你得到计算结果后，你就可以根据置信区间来评估你的标准偏差估计的精度了。
Origin6.0绘图分析软件—操作方法与实例分析 第六章1
Y Axis Title
0.004 0.002 0.000 -0.002 -0.004 -0.006 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8
X Axis Title
Text3= Text3-Text2
3、减去参考直线
Y = Y1 − Straight
Y和Y1是数列；Straight是直线
0.012
Analysis:Statistics on Column或Rows 或 结果包括： 结果包括：平均值、最大值、最小值、值域（Range）、和(Sum)、数据 点数（N）、标准差、标准误差 重新计 算按钮
2、方框图（一种重要的统计图）例3
1.创建方框图 步骤：（1）在工作表内选择一个或多个Y数列 （2）Plot | Statistics Graph | Box Chart
Month
3、质量控制图(QC)：用于研究连续数据中数据的波动
例4
步骤：（1）选择一列或多列数据 （2）Plot | Statistics Graph | QC (X Bar R) Chart
Subgroup Mean (XBAR)
X bar R chart
80 70 60 50 40 50 40
二、统计（科学实践时，统计是不可缺少的）
Origin具有的统计功能： 具有的统计功能： 具有的统计功能 平均值（mean）、标准差（Sd）、标准误差（Se）、最小值 （Minimum）、最大值（Maximum）、百分位数（Percentiles）、直方图 （Histogram) T检验(T-test for one or two population)，方差分析（oneway ANOVA）， 线性、多项式、多元回归分析（Linear、Polynomial and Multiple Regression Analysis）
Origin对实验数据作显著性差异分析
1、点开之后出现的对 话框如图 2、在test mean中输 入对照组即Blank组的 均值，如红色方框显 示
1、点击OK即可出现 如图对话框 2、结果如果显示 significantly，则表 示显著，如果not significantly则差异分 析
Origin对实验数据作显著性差异分析
1、明确分析的组别（ 如黑色箭头为空白组 、红色箭头为实验组 ） 2、确定分析的因素（ 如心脏系数） 3、选中心脏系数中各 组数据
1、将选中的数据粘贴 到origin的sheet中， 并按分组的数据按列 放置
1、点击统计Statistic——hypothesis——one-sample-test— —open dialogue
Origin在色谱实验数据粗大误差分析中的应用
作者简介:钟明(19662),男,硕士,湖南理工学院化工系讲师,主要研究方向:计算机化学,色谱技术收稿日期:2004207221O rig in 在色谱实验数据粗大误差分析中的应用钟 明(湖南理工学院化学化工系,湖南岳阳 414000) 摘 要:简要介绍了实验数据粗大误差判别的基本原理,并通过实例说明了O rigin 软件在色谱实验数据粗大误差剔除中的具体应用。
关键词:粗大误差;O rigin ;色谱 中图分类号:O 657.3 文献标识码:A 文章编号:167129905(2004)0620035203 在色谱实验数据的处理过程中,经常会遇到异常值的判断与剔除问题。
所谓异常值就是指含有粗大误差的数据。
在一定的测量条件下,色谱仪测得的数值如果明显偏离其真值,既不具有明确分布规律,也不具有随机分布规律,就认为含有粗大误差。
粗大误差的产生可由多种原因引起:仪器的突然跳动或震动,测量条件的瞬时突变(如电源电压的瞬间跳动,气体流量与温度的波动)、传输信号的丢失、A D (模 数)转换的故障、操作人员主观原因导致的读错或记错等等所产生的异常值,均可带来粗大误差,其特征是明显地超过了正常条件下的系统误差和随机误差。
对于粗大误差通常是即时发现,即时剔除。
但有的情况下,实验完后也不能确知哪一个测得值含有粗大误差,这时就需要用严格的统计方法进行判断[1]。
1 粗大误差剔除原理 根据统计理论,粗大误差的剔除有一个基本方法:给定一个置信概率(如0.99),并确定一个置信区间,凡超过这个区间的误差就认为它不属于随机误差范围,而是粗大误差,应当剔除。
粗大误差的判别,在统计学中已建立了多种准则。
格拉布斯准则在测量次数为30次左右效果最好。
当重复测量次数较多时(大于50次以上),拉伊达准则(即3Ρ准则)是最简便的方法,但在测量次数较少时异常值也很难判断。
目前应用最多的是肖维勒(W .Chauvenet )准则,对于测定次数N =10～20的测量,肖维勒准则理论较严密,概率意义明确,实践证明是一种比较准确的判别异常值的方法(但是N 很大时就不适用)。
Origin在色谱实验数据回归分析中的应用
对色谱峰面积 !A 轴 " 与样品浓度 !? 轴 " 坐标系中的
第 2F 卷第 E 期 .//C 年 E 月
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T 达到最小值 ! 而由此求回归直线的方法通常被称 为最小二乘法 # 将 &* ’ 式对 - 和 L 求偏微商并使之
等于零 ! 解方程组得MCQ)
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数据输入 打开 /+010, -76$ 其工作界面如图 % ! 左侧 " 所
数据点进行线性回归拟合 $如图 %!右侧 "所示 & /+010, 则自动调用内置的最小二乘法线性拟合工具 & 在图 中新 增 一 条 拟 合 出 来 的 直 线 $ 同 时 弹 出 结 果 窗 口
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