试验设计与数据处理课程论文
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。
实验设计及数据处理论文
统计学原理在实验设计与数据分析中的应用摘要：本文围绕实验的设计和数据的分析这一主旨，《太湖水体中胶体相痕量金属的季节变化》[1]论文进行了详细的评析，并加入自己对所选文章中研究和分析方法的评析。
关键词：试验设计与数据分析；统计学原理；试验论文一、概述数理统计学是研究有效地运用数据收集与数据处理、多种模型与技术分析、社会调查与统计分析等，对科技前沿和国民经济重大问题和复杂问题，以及社会和政府中的大量问题，如何对数据进行推理，以便对问题进行推断或预测，从而对决策和行动提供依据和建议的应用广泛的基础性学科。
数理统计方法在工农业生产、自然科学和技术科学以及社会经济领域中都有广泛的应用。
①在农业中，对田间试验进行适当的设计和统计分析。
在工业生产的试制新产品和改进老产品、改革工艺流程、使用代用原材料和寻求适当的配方等问题中起着广泛的作用，统计质量管理在控制工业产品的质量中起着十分重要的作用。
③医学是较早使用数理统计方法的领域之一。
在防治一种疾病时，需要找出导致这种疾病的种种因素。
统计方法在发现和验证这些因素上，是一个重要工具。
另一方面的应用是，用统计方法确定一种药物对治疗某种疾病是否有用，用处多大，以及比较几种药物或治疗方法的效力。
报、地质资源的评介等。
等。
为了使非数学专业的科研人员对统计学原理在试验中的应用有更深入的了解，本文选取一篇典型论文进行分析，并且从统计学原理角度出发，详细评析了论文中试验设计与数据分析是如何一步一步展开；探讨三篇论文的共性及特性以及讨论各试验在分析的过程可能存在的问题。
二、研究方法本文对三篇论文的评析主要从以下几个方面展开：（1）研究围绕的主题和假设；（2）输入因子和输出因子的选择，其它影响因素的取舍选择；（3）实验的设计和开展；（4）实验数据的汇报和表达方法；（5）基于统计学原理的实验结果分析三、论文分析1.《太湖水体中胶体相痕量金属的季节变化》评析(1) 研究围绕的主题文章作者先期工作表明，春季太湖水体胶体态痕量金属浓度相对较高。
实验设计与数据处理课程论文
离心泵特性曲线特性研究吕秋芸（郑州大学化工与能源学院2011级环境科学二班）摘要：泵是输送液体常用的机械。
在选用一台离心泵时，既要满足一定工艺要求的流量、压头，还要有较高的效率。
要正确地选择和使用离心泵，就必须掌握离心泵送液能力（q）变化时，泵的压头（H）、有效功率（P）、效率（η）的变化规律，也就是要查明离心泵的特性曲线。
关键词：扬程，转速，功率，最高效率一、概述离心泵的特性曲线取决于泵的结构、尺寸和转速。
对于一定的离心泵，在一定的转速下，泵的扬程H与流量q之间存在一定的关系。
此外，离心泵的轴功率和效率亦随泵的流量而改变。
因此H-q，P-q 和η-q三条关系曲线反应了离心泵的特性，称为离心泵的特性曲线。
二、实验设计：1.实验目的：测定一定条件（一定大气压、一定水温、一定转速）下离心泵的特性曲线。
2、实验指标：当转速一定时 H、N、P与Q的关系曲线，最高效率点为工作点。
3、实验流程：循环槽进口阀真空表离心泵压力表出口阀孔板流量计上弯摆管计量槽循环槽离心泵性能测定实验装置流程图 三．实验结果 1、按实验设计方案实施后，所得的实验结果如表1所示2、实验结果图表1 离心泵性能测定水箱面积A=0.1718 管内径d1=48 孔内经d0=30.36 β=0.4水温t ρ μ[CP] A d1[mm] d0[mm]18 998.5 1.0510416 0.1718 48.0 30.36流量测量 扬程测量 转速 功率 压差 中间泵性能曲线 No h1[mm] h2[mm] t[s] P1[-MPa] P2[MPa] n[r/min] P[Kw] ΔP[Pa]q'[l/s] q [l/s] H[m] P[Kw] η 1 53.0 53.0 1.0 0.0100 0.2050 2957 0.880 00.000 0.000 21.11 0.830 0.000 2 53.0 108.0 20.0 0.0100 0.2050 2949 0.940 700.472 0.465 21.23 0.894 0.108 3 112.0 220.0 19.8 0.0120 0.2000 2945 1.010 180 0.937 0.923 20.99 0.964 0.197 4 218.0 400.0 20.0 0.0180 0.1950 2935 1.140 480 1.563 1.545 21.23 1.100 0.292 5 62.0 314.0 20.0 0.0238 0.1850 2925 1.260 950 2.165 2.146 20.95 1.228 0.359 6 69.0 442.0 20.0 0.0380 0.1650 2910 1.440 2000 3.204 3.193 20.58 1.425 0.452 7 47.0 386.0 14.5 0.0500 0.1450 2898 1.580 3040 4.017 4.019 19.93 1.583 0.496 8 82.0 376.0 11.0 0.0640 0.1250 2885 1.690 4170 4.592 4.616 19.50 1.716 0.514 9 63.0 382.0 11.0 0.0760 0.1050 2875 1.770 4990 4.982 5.026 18.80 1.817 0.509 10 63.0 366.0 10.1 0.0900 0.0700 2869 1.780 5300 5.154 5.210 16.69 1.838 0.46314-真空表 15-压力表 16-泵出口阀 17-转速传感器 18-转速表 20-支架8-摆头式出水管口 9-孔板流量计 10-U型管压差计 11-计量槽 12-排水阀 13-液位计1,3-40CQ-32型离心泵 2-压差计平衡阀 4-进口闸阀 5-水槽 6-功率表 7-回水管20离心泵特性曲线图四、实验计算过程以第6组数据为例，进行实验结果计算与误差分析流量测量扬程测量转速功率压差No h1[mm] h2[mm] t[s] P1[-MPa] P2[MPa]n[r/min] N[Kw] ΔP[Pa]6 69.0 442.0 20.0 0.0380 0.1650 2910 1.440 20001、实验计算过程○1流量q：已知h1=69.00mm h2=442.0mm t=20.0sA=0.1718㎡q’=(h2-h1)*A/t={(442.0-69.0)*0.1718}/20.0=3.204 l/s已知额定转速n’=2900r/min 实际转速n=2910r/minq=(n’/n)*q’=(2900/2910)*3.204=3.193 l/s○2扬程H：已知P1=-0.0380 P2=0.1650 ρ=998.5kg/mg=9.81N/kgH’={(P2-P1)/ρg}*10^6={(o.1650+0.0380)/998.5/9.81}*10^6=20.72m校正：H={(n’/n)^2}*H=20.58m○3电功率P:已知P’=1.44KW 校正：P={(n’/n)^3}*P=1.425KW○4泵的总效率η：已知q=3.193*10^-3m³/s H=20.58m P=1.425KWρ=998.5kg/m g=9.81N/kgη={(qHρg/P/1000}*100%={[(3.193*10^-3)*20.58*998.5*9.81]1.425/1000}*100%=45.2%2、误差分析εt:t=20.0s εt=Δt/t=0.1/20.0=5*10^-3εh:h1=69.00mm h2=442.0mm εh=2Δh/(h2-h1)=2.68*10^-3εq:q’={(h2-h1)*A}/t q=(n’/n)*q’则εq’=Δq/q=εh+εt=7.68*10^-3 εn=|Δn/n|=1/2910=0.344*10^-3εq=εq’+εn=8.02*10^-3εH:H’={(P2-P1)/ρg}*10^6εH’=ΔP/P=(0.002+0.001)/(0.1650+0.0380)=0.0148εH=εH’+2εn=0.0155εP:εP=P*(n’/n)^3=|ΔP/P|+3|Δn/n|=3.30*10^-3εη:η={(qHρg)/P/1000}*100%εη=εq+εH+εP=0.026则实测值为：q真=q±Δq=(20.0±0.1）l/sH真=H±ΔH=(20.72±0.31）mP真=P±ΔP=(1.425±0.005）KWη真=η±Δη=（45.20±0.006）%五、实验结果分析1、H-q曲线：随着流量q增大，扬程H逐渐减小，由此可知，流量q不能太大。
毕业论文中的实验设计与数据处理
毕业论文中的实验设计与数据处理在毕业论文中，实验设计和数据处理是其中重要的一部分。
通过恰当的实验设计和数据处理，可以提高研究的可靠性和有效性，进一步支持论文的结论。
本文将探讨毕业论文中实验设计与数据处理的重要性，并提出一些指导原则和方法。
一、实验设计的重要性实验设计是毕业论文中进行科学研究的基础。
一个好的实验设计能够使实验过程有条不紊地进行，从而获得可靠的实验结果。
以下是一些实验设计的原则：1. 确定研究目标和假设：在进行实验设计之前，需要明确研究目标和假设。
这有助于指导实验的方向和内容，从而得到准确的实验结果。
2. 控制变量：实验中存在多种因素的影响，为了得到可靠的结果，需要控制除研究变量以外的其他变量。
这可以通过控制组和实验组、随机分组等方法来实现。
3. 多次重复实验：为了增加实验结果的可靠性，需要进行多次重复实验。
这样可以减少实验过程中的误差和偶然因素的影响。
二、数据处理的重要性数据处理是对实验结果的统计和分析，是毕业论文中展示研究成果的重要环节。
以下是一些数据处理的原则：1. 数据整理与清洗：在对实验数据进行处理之前，需要进行数据整理与清洗。
这包括删除异常值、填补缺失值、转换数据格式等。
通过数据整洁与清洗，可以避免实验结果的偏差和误解。
2. 统计分析方法的选择：根据实验的设计和目的，选择适当的统计方法进行数据分析。
常用的统计方法包括描述性统计、方差分析、相关分析等。
3. 结果的解释与讨论：在对实验结果进行展示的同时，还需要对结果进行解释与讨论。
这有助于读者更好地理解实验结果，并对研究成果作出准确的评价。
三、实验设计与数据处理的指导方法为了提高实验设计和数据处理的质量，以下是一些指导原则和方法：1. 充分了解研究领域：在进行实验设计和数据处理之前，需要充分了解研究领域的背景知识和前人的研究成果。
这有助于确定研究的目标和提出合理的假设。
2. 合理使用科学工具：现代科学研究中存在许多科学工具和软件，可以用于实验设计和数据处理。
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。
如何进行毕业论文的实证研究的实验设计与数据处理
如何进行毕业论文的实证研究的实验设计与数据处理在进行毕业论文的实证研究时，实验设计和数据处理是非常重要的环节。
本文将介绍如何进行毕业论文的实证研究的实验设计与数据处理，希望对你有所帮助。
一、实验设计1. 研究目的和问题：首先确定研究目的和问题，明确需要解决的具体疑问。
例如，研究目的是探究某种因果关系，问题是某个变量对另一个变量的影响。
2. 变量定义和操作：明确需要考察的变量，包括自变量和因变量，并对其进行定义和操作化。
例如，自变量可以是某种教育方法，因变量可以是学生的成绩。
3. 受试者选择和分组：确定受试者的选择标准，并按照某种方式将其分为实验组和对照组。
实验组接受特定处理，对照组不接受处理。
4. 随机分配：采用随机分配的方法将受试者随机分配到实验组和对照组，以减少可能的偏差。
5. 实验过程：详细描述实验的进行过程，包括实施的步骤、时间点和条件等。
6. 控制变量：对于可能对实验结果产生干扰的变量，需要进行控制，以确保实验的准确性和可靠性。
7. 数据采集：确定需要收集的数据类型和方法，选择合适的工具和技术进行数据采集。
例如，可以使用问卷调查、实验观察或者文献研究等方法。
二、数据处理1. 数据清理：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清理，包括删除无效数据、填充缺失数据和检查异常数据等。
2. 数据编码和输入：将收集到的数据进行编码和输入，以便后续的统计分析。
编码的目的是将数据转换为计算机可以识别和处理的形式。
3. 数据分析和统计方法：根据研究目的和问题，选择合适的数据分析方法和统计工具。
常用的数据分析方法包括描述统计、相关分析、回归分析和方差分析等。
4. 结果展示和解释：将数据分析的结果进行展示和解释，可以使用图表、表格等形式进行可视化展示，同时对结果进行解读和说明。
5. 结论和讨论：根据数据分析的结果，得出结论并进行讨论。
分析数据的意义、局限性，与已有研究的关系等。
6. 结果验证：对于实证研究的结果，可以使用重复测试、交叉验证或者外部验证等方法进行结果的验证，以确保结果的稳健性和可靠性。
大学论文中的实验设计与数据处理方法
大学论文中的实验设计与数据处理方法在大学论文中，实验设计和数据处理方法是论文研究的核心内容之一。
合理的实验设计和准确的数据处理方法能够有效地支持并展示研究的科学性和可靠性。
本文将分析大学论文中常用的实验设计方法和数据处理方法，并探讨它们在研究中的作用。
一、实验设计方法1. 随机对照实验设计随机对照实验设计是一种常用的实验设计方法。
在这种设计中，研究对象被随机分成两组或多组，其中一组作为对照组，其他组作为实验组。
对照组接受常规处理或不接受任何处理，实验组接受特定处理。
通过对比两组或多组数据，可以评估特定处理的效果和影响。
2. 配对实验设计配对实验设计适用于研究中存在相互依赖或相互影响的组别。
在配对实验设计中，研究对象被按照某种特征进行配对，然后将配对的对象分为对照组和实验组。
配对实验设计可以减少个体间的差异，从而更容易观察到实验处理的真实效果。
3. 单因素实验设计单因素实验设计是通过改变一个因素来观察其对实验结果的影响。
在这种设计中，只有一个自变量，其他变量保持恒定。
通过设定不同水平的自变量，可以评估自变量对因变量的影响程度。
4. 多因素实验设计多因素实验设计考虑了多个因素对实验结果的影响。
通过同时改变多个因素，可以评估不同因素之间相互作用的效果。
在设计多因素实验时，需要注意因素之间的独立性，确保能够准确地分析各因素的影响。
二、数据处理方法1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行整理、概括和描述的方法，包括计算均值、中位数、标准差、方差等统计指标。
通过描述统计分析，可以对研究数据进行初步的整体了解，揭示数据的分布特征和集中趋势。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是通过图表、图像和统计分析等方法，从数据中探索和发现隐藏的模式和关系。
通过探索性数据分析，研究者可以更深入地理解数据，发现数据背后的规律，并为后续的研究提供指导。
3. 统计假设检验统计假设检验用于判断研究中提出的假设是否成立。
通过设定显著性水平和计算统计检验值，可以对研究结果进行统计显著性检验。
试验设计与数据处理
试验设计与数据处理论试验设计与数据处理的重要性试验设计与数据处理经过80余年的发展，在各个科学领域的试验研究中起着重要作用。
应用化学类专业是需要试验与观测的学科专业，经常需要通过大量的试验来验证某种事物的变化规律，科学合理的试验设计可以使试验达到事半功倍的效果，而严密准确的数据处理则可以帮助研究者从纷乱的数据中寻找出事物的内在规律。
随着现在计算机技术的发展，出现了各种针对试验设计与数据处理的软件，例如Excel, SAS, 等，这些软件的使用使试验设计与数据处理简单化，节省了大量的时间以及人力物力并促进了学科的发展和普及。
使学生能合理地设计试验，科学的分析和处理试验数据，达到提高学生分析问题和解决问题的能力。
试验设计与数据处理是以数理统计论、专业知识和实践经验为基础，科学地设计试验，并对所得试验数据进行分析，达到减少试验次数，缩短试验周期、迅速找到优化试验方案或数学模型的应用性课程。
在方法论上，它又是一种广泛应用于工农业生产和科学研究过程中的普遍使用的科学计算方法，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具。
试验设计是统计学的重要分支，它属于一般研究方法中的科学试验方法的范畴，是由试验方法与数学方法，特别是统计方法相互交叉而形成的一门科学，是与样本理论、估计理论和检验理论同时发展起来的。
试验设计是为了得到试验目的和搜集到可靠的资料，制定出试验次数少、误差小、实行科学控制的试验方案。
解决问题的方式方法(即策略)，直接影响对问题的解决过程。
其现已广泛应用于各行各业，如化工、医药、微生物、军事工程、食品等诸多领域。
试验是开展科学研究工作必不可少的手段。
它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法。
任何自然科学都离不开实验，大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药、热工等)中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的。
如最佳的配方、工艺条件，产品性能的优化，对产品质量、环境质量作出评价等。
试验设计与数据处理
试验设计与数据处理-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN试验设计与数据处理的应用摘要：试验设计与数据处理虽然归于数学统计的范畴，但它也应用于技术学科，具有很强的适用性。
到目前为止，经过80多年的研究和实践，已经成为广大技术人员与科技工作者必备的基础理论知识。
该学科与实践结合，在工、农业生产中产生了巨大的社会效应和经济效应。
本文从回归正交试验设计、配方试验设计和正交试验设计方面举例来进一步说明试验设计与数据处理学科的重要地位。
关键词:回归正交试验设计；均匀设计；正交试验设计；应用概况；1正交试验设计1.1正交试验设计简介正交试验设计简称正交设计，它是利用正交表科学地安排与分析多因素试验的方法。
用此方法可以大大的减少试验次数，以节省人力和财力。
1.2正交试验设计应用实例为提高酒精纯度，要求小麦等原料在一定温度、发酵时间和催化剂作用下完成发酵过程。
请用正交试验方法确定发酵量(%)的最佳条件。
影响实验的主要因素和水平见表三（a）。
表中A为温度；B为发酵时间；C 为催化剂种类。
具体步骤如下：1)试验指标的确定：发酵量(%)。
2)选正交表：根据表三（a）的因素和水平，可选用L 9(34)表。
3)制定实验方案：按选定的正交表，应完成9次实验。
实验方案见表三（b）。
4)实验结果：将所计算出的发酵量列于表三（b）。
表三（a）因素和水平表因素温度／℃发酵时间/D催化剂种类符号A B C水平123181419574甲乙丙表三（b）正交试验的试验方案和实验结果试验号列号A空列B C试验方案发酵量(%)1 2 3 4 5 6 7 81112223312312312123231311233122393321表三（c）正交试验的指标K、k及极差Rk1k2k3R因素主→次ABC优方案平的总指标的平均值ki(i=1,2,3)和相应因素条件结合，在直角坐标系中完成直观图——趋势图。
本例中对于B、C因素而言发酵时间为7D、5D，催化剂使用乙、丙对优方案的影响都不太大，这就要根据实际产品的造价成本加以取舍，这就是正交试验设计的便捷效率，详见表四。
试验设计与数据处理课程论文
试验设计与数据处理课程论文一、引言试验设计与数据处理是一门重要的课程，对于科研工作者和实验人员来说具有重要的意义。
通过合理的试验设计和科学的数据处理，可以减少实验误差、提高实验结果的可靠性和可重复性。
本文将介绍试验设计的基本原理和方法，并探讨数据处理的常用技术和应用。
二、试验设计的基本原理和方法2.1 随机化设计随机化设计是试验设计中最基本的原则之一。
它的核心思想是通过随机化的方式，将试验对象分配到不同的处理组中，从而消除处理效应对实验结果的影响。
常见的随机化设计包括完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
2.2 因子水平设计因子水平设计是通过将试验因子的不同水平组合起来进行观测和分析的一种设计方法。
它可以帮助我们确定哪些因素对实验结果有重要影响，并进一步优化实验条件。
因子水平设计包括单因素设计、多因素设计和响应面设计等。
2.3 重复设计重复设计是为了减小实验误差和提高实验结果的可靠性而采取的一种方法。
通过重复测量同一个处理组的实验结果，我们可以得到更精确的平均值和标准差，从而减小观测误差对实验结果的影响。
三、数据处理的常用技术和应用3.1 描述统计分析描述统计分析是对实验数据进行概括和描述的一种方法。
常见的描述统计分析包括均值、标准差、方差、中位数、众数等。
通过描述统计分析，我们可以了解实验数据的基本特征，并作出初步的判断和推断。
3.2 参数推断统计分析参数推断统计分析是通过样本数据对总体参数进行推断的一种方法。
常见的参数推断统计分析包括假设检验、置信区间估计和方差分析等。
通过参数推断统计分析，我们可以判断样本数据是否代表总体，并对总体参数进行估计和推断。
3.3 非参数推断统计分析非参数推断统计分析是对总体参数进行推断的一种方法，不需要对总体参数的分布做出假设。
常见的非参数推断统计分析包括秩和检验、封闭分散检验和非参数方差分析等。
通过非参数推断统计分析，我们可以获得更广泛的应用领域，并对总体参数进行推断。
实验设计与数据处理 (3)
实验设计与数据处理引言实验设计与数据处理是科学研究中非常重要的环节，它们直接关系到实验的有效性和结果的可靠性。
本文将介绍实验设计的基本原则和常用方法，并详细阐述数据处理的步骤和技巧。
实验设计实验设计是科学研究中一个关键的阶段，它主要涉及实验目的、实验方案和实验样本的选择。
一个合理的实验设计能够确保实验的有效性和结果的可靠性。
实验目的在进行实验设计之前，明确实验的目的非常重要。
实验目的应该是清晰、明确的，并能够明确地回答研究问题。
只有明确的实验目的，才能够指导下一步的实验设计和数据处理。
实验方案实验方案是进行实验设计的关键部分。
一个好的实验方案需要考虑以下几个方面：1.样本选择：选择与研究问题相关的样本，并确保样本的代表性。
2.实验分组：根据实验的需要，将样本进行随机分配到不同的实验组。
3.实验条件：确保实验条件的一致性，尽量排除干扰因素。
4.实验细节：在实验设计中，需要考虑实验的操作过程和仪器设备的选择。
样本选择在进行实验设计时，正确选择样本非常重要。
样本应该具备代表性，能够反映研究对象的总体特征。
为了选择样本，可以采用随机抽样的方法，以减少抽样偏差的可能性。
实验分组实验分组是实验设计的重要环节。
在进行实验设计时，将样本进行随机分配到不同的实验组，可以减少误差和偏差的影响。
常用的实验分组方法包括完全随机设计、阻回设计和区组设计等。
实验条件实验条件的一致性对实验结果具有重要影响。
在实验设计中，要尽量排除干扰因素，确保实验条件的一致性。
为了保证实验条件的一致性，可以进行一系列的预实验和控制试验。
实验细节实验细节是实验设计中一个非常重要的环节。
在进行实验设计时，需要考虑实验的操作过程和仪器设备的选择。
为了确保实验的可重复性和结果的可靠性，需要严格遵守实验操作规程，并选择合适的仪器设备进行实验。
数据处理数据处理是实验设计的最后一个环节，它涉及数据的收集、整理、分析和解释等过程。
正确的数据处理能够提取出实验的有用信息，并得出科学合理的结论。
实验设计与数据处理论文
评分试验设计与数据处理课程论文论文题目: 大豆分离蛋白的改性研究学院名称: 专业班级:名: 口号:00九年十二月三十日大豆分离蛋白的改性研究摘要：用正交实验设计对实验进行改进，采用极差分析和方差分析法，研究不同改性条件对大豆蛋白乳化性的影响，找出主要影响因素。
关键词：正交试验设计；正交表；大豆分离蛋白；改性、概述正交试验设计是利用“正交表”选择试验的条件，并利用正交表的特点进行数据分析，找出最好的或满意的试验条件，以及相关影响因素，适用于多因素的设计问题。
蛋白质是组成人体的主要物质，是人体生命活动的物质基础，如果人们的膳食中蛋白质的摄入量不足，就会使人消瘦，引起各种疾病，特别是对于儿童, 会造成发育不良，智力低下。
人类食用蛋白质主要有两大类，即植物蛋白和动物蛋白。
由于植物蛋白周期短、资源丰富、产量大等优点，在食用蛋白中占70%以上,而动物蛋白则不足30%近年来，由于世界人口急剧增长，耕地面积减少, 开发高营养、高产量的植物蛋白成为人类研究的重要目标。
功能特性在食品的各个领域得到广泛应用，但由于天然大豆蛋白的这些功能特性尚不能满足现代食品加工的要求，为此，国内外学者正谋求一些方法来改善这些功能特性。
通过改性可以改善大豆分离蛋白的起泡性、溶解性、乳化性等，本试验主要对乳化性的影响因素进行分析，为三因素三水平实验，影响因素较多，利用正交设计实验可以缩短实验时间，减少工作量，降低成本，因而对此进行正交试验设计的改进。
二、试验设计1.试验目的：研究不同条件下对蛋白质乳化性的影响。
2.试验指标：用蛋白质的乳化性（y）作为考察指标，该指标越大表明影响性越大。
3.确定因子与水平：本实验设定的因素水平有质量分数，离子强度,PHS。
质量分数选择0.5%, 1.0%, 2.0%；离子强度选择0.1M,0.5M,1.0M ；PH B选择5, 7,9。
表1 因素水平表-一- -二二三A:质里分数（%0.5 1.0 2.0B:离子强度（M0.10.5 1.0C: PH5794.正交表选择：本实验为三水平三因素实验，经分析选用L9（34）。
实验设计与数据分析论文
实验设计与数据分析在学习中的应用任何自然科学都离不开实验，大多数学科（化工、化学、轻工、材料、环境、医药、热工等）中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的。
如最佳的配方、工艺条件，产品性能的优化，对产品质量、环境质量作出评价等。
“实验设计与数据分析”课程是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，经济、科学地安排试验，并对试验数据进行计算分析，最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。
它主要应用于工农业生产和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法。
在学习当中我们会接触实验，例如无机实验、有机化学实验、物理实验、分析化学实验等基础课程实验，当然还有专业课的实验。
我所学专业是药物制剂，本专业与化学药物密不可分，当然更离不开实验。
实验过程包括以下几步：1．实验准备①提出问题，弄清实验目标②设计实验方案（实验设计）③拟订实验大纲④实验设备、测试仪器的准备2．实验①测试②记录3．实验数据的分析、处理通过一定的方法对实验数据进行整理、分析，去伪存真，提炼出我们需要的信息，以发现事物的规律。
4．提交实验报告或科研报告虽然说起来步骤简便，但真正进行实验时并不是那么简单的，要对实验进行设计要做到最大限度地提高实验效率，最大限度地提高实验精度。
这是实验设计的基本宗旨，可以用一下表格说明这一点:这样实验设计与数据分析就体现了巨大的作用，实验设计一一是指为节省人力、财力、迅速找到最佳条件，揭示事物内在规律，根据实验中不同问题，在实验前利用数学原理科学编排实验的过程。
以概率论与数理统计学为理论基础，为获得可靠试验结果和有用信息，科学安排试验的一种方法论，亦是研究如何高效而经济地获取所需要的数据与信息的方法。
正确的实验设计不仅节省人力，物力和时间，并且是得到可信的实验结果的重要保证。
即经过设计的实验，效果大大提高，与不经过设计的实验相比，情况大不相同。
论文写作中的实验设计和数据处理技巧
论文写作中的实验设计和数据处理技巧在科学研究中，实验设计和数据处理是论文写作中至关重要的环节。
一个良好的实验设计和合理的数据处理方法能够确保研究结果的可靠性和有效性。
本文将探讨一些实验设计和数据处理的技巧，帮助研究人员提高论文的质量。
一、实验设计技巧1. 确定研究目的和问题：在开始实验设计之前，研究人员应明确研究的目的和问题。
这有助于确定实验的范围和内容，避免无谓的实验和数据收集。
2. 控制变量：在实验设计中，研究人员应尽量控制其他可能影响结果的变量。
通过控制变量，可以更准确地评估所研究的因素对结果的影响。
3. 选择适当的样本大小：样本大小的选择对实验结果的可靠性有重要影响。
样本过小可能导致结果不具有代表性，而样本过大则可能浪费资源。
研究人员应根据研究问题和可行性进行合理的样本大小估计。
4. 随机分组：在实验设计中，随机分组是一种常用的方法。
通过随机分组，可以避免实验组和对照组之间的偏差，提高实验结果的可靠性。
5. 设计适当的对照组：在某些实验中，对照组是必不可少的。
对照组可以提供一个基准，用于比较实验组的结果。
在设计对照组时，研究人员应考虑到可能的干扰因素，并选择合适的对照条件。
二、数据处理技巧1. 数据清洗：在进行数据分析之前，研究人员应对数据进行清洗。
数据清洗包括删除异常值、处理缺失值和纠正数据错误等步骤。
通过数据清洗，可以提高数据的质量和可靠性。
2. 数据可视化：数据可视化是一种直观展示数据的方法。
通过绘制图表和图形，可以更好地理解数据的分布和趋势。
研究人员可以使用柱状图、折线图、散点图等不同类型的图表来展示数据。
3. 统计分析：统计分析是对数据进行推断和判断的方法。
研究人员可以使用各种统计方法，如描述统计、方差分析、回归分析等，来分析数据并得出结论。
在进行统计分析时，应注意选择适当的方法和模型，并进行结果的解释和验证。
4. 结果解释和讨论：在论文中，研究人员应对实验结果进行解释和讨论。
论文写作中的实验设计和数据处理方法论
论文写作中的实验设计和数据处理方法论引言随着科学研究的深入和发展，实验设计和数据处理成为了论文写作中至关重要的一环。
正确的实验设计可以保证研究结果的有效性和可靠性，而精确的数据处理方法则能对实验结果进行可靠的分析和解读。
本文旨在探讨在论文写作中，如何进行合理的实验设计和有效的数据处理，以确保研究的可信度和结果的科学性。
一、实验设计的原则1. 研究问题的明确性实验设计的首要原则是确保研究问题的明确性。
在进行实验前，研究人员应该明确研究的目的和研究问题，并将其转化为明确的假设。
只有明确的研究问题和假设才能帮助研究者选择适当的实验设计和数据处理方法。
2. 样本的选择和控制在实验设计中，样本的选择和控制至关重要。
首先，研究人员应该选择具有代表性的样本，以确保研究结果的可推广性。
其次，为了排除其他因素对实验结果的干扰，研究人员需要控制可能存在的混杂变量，例如通过随机分组和对照组设计来降低实验误差。
3. 实验变量的操作和测量实验变量的操作和测量需要严格控制和规范。
操作变量时，研究人员应该确保实验条件的一致性，在同一实验组内操作变量的方式和程度都应保持一致。
而在测量变量时，研究人员需要选择适当的测量工具和方法，并确保测量结果的准确性和可靠性。
二、数据处理的方法论1. 数据清洗和筛选在进行数据分析之前，研究人员需要进行数据清洗和筛选。
数据清洗包括对数据的查漏补缺和错误修正，以确保数据的完整性和准确性。
同时，研究人员需要对采集到的数据进行筛选，去除异常值和不符合要求的数据，以保证数据的可靠性和可用性。
2. 数据描述和统计分析在数据处理过程中，数据的描述和统计分析是不可或缺的一步。
研究人员需要对数据进行合适的描述，包括计算均值、标准差、频数等统计指标，以直观地展示数据的特征和分布。
同时，针对不同的研究问题和假设，研究人员可以选择适当的统计方法进行数据分析，如方差分析、回归分析等。
3. 结果解读和讨论数据处理的最终目的是对实验结果进行解读和讨论。
实验设计与数据处理论文
实验设计与数据处理课程论文陈彰旭（环境与生命科学系指导教师：陈彰旭）摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。
其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。
其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。
关键词：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法Experimental design and data processing course workChen Zhangxiu（Environment and Life Science Department, Supervisor: Chen Zhangxiu）Abstract:The experimental design and data processing "this course are typical examples introduced some usual experimental design and experiment data processing methods in scientific research and practical applications of industrial production, focusing on the many factors optimization experiment design--orthogonal design method, regression analysis to the objective function for modeling processing. It is suitable for the technology, engineering undergraduate use, especially used in chemical industry, mineral processing, medical and environment of the subjects such as undergraduates use. To do the experiment design can provide a lot of help, also can be the analytical chemistry workers applications.Keywords:optimization design of experiment; standard function modeling processing; orthogonal design; regression analysis method1 引言实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。
河南工程学院《纺织试验设计与数据处理》考查课课程作业数据处理论文
河南工程学院《纺织试验设计与数据处理》考查课课程作业数据处理学生姓名：杜双艳学院：纺织学院专业班级：纺织工程1521专业课程：《纺织实验设计与数据处理》任课教师：邹文林2016 年12 月20 日一、例题解答（1）第一题：直方图基本参量计算：A:极差R在60个数据中最大的是70.5，最小是60.5，则：R=Xmax-Xmin=70.5-60.5=10B:组数K有两种方法：第一种用公式计算：•当N小时：K=1+3.31IgN•当N大时：K=1.87(N-1)2/5第二种根据经验选择：• N K• 50以内 5~7• 50~100 6~10•100~250 7~12• 250以上 10~20一般根据经验确定，本例选7组C:组距∆x本例：∆x=R/K=10/7=1.429•计算出来的组距尽可能使有效数字少一些，而且一般只能入不能舍，本例取组距1.5D:计算组界第一组上界=Xmin+∆x/2=60.5+1.5/2=61.25第二组上界=第一组上界+∆x=62.75第i组上界=第i-1组上界+∆x本例各组上界为61.25 62.75 64.25 65.75 67.25 68.75 70.25 绘图：观测数据区如下上界数据区如下在EXCEL中选择“工具”菜单的“数据分析”，选择“直方图”，出现直方图画框，在“输入区域”内输入观测数据的数据区域，在“接收区域”内输入计算频数的上界值的数据区域，选中“图表输出”复选框，“输入区域”与“接收区域”的数据应为数值型。
（2）第二题：复式曲线具体步骤如下：（1）在EXCEL的常用工具栏中的“图表向导”按钮或从【插入】菜单进入图表导向，在【图表向导4-步骤之1-图表类型】中选择“XY散点图”，并选择第二种子图表类型。
在向导第二步时选择【系列】选项，编辑“名称”、输入X 值、输入Y值，在【系列】框内选择【添加】，再次编辑“名称”、输入X值、输入Y值。
即可输出，并在系列中输入相应的数据，设置系列名称，输入坐标轴标题、确定输出区域。
论实验设计与数据处理的重要性
论实验验设计与数据处理的的重要性实验设计与数据处理是以数理统计理论专业知识和实践经验为基础，科学地设计实验，并对所得实验数据进行分析，达到减少实验次数缩短实验周期迅速找到优化实验方案。
它又是一种广泛应用于工农业生产和科学研究过程中的普遍使用的科学计算方法，是产品设计质量管理和科学研究的重要工具。
到目前为止，该学科经过百余年的发展，在各个科学领域的实验研究中起着重要的作用。
化工类专业是需要实验与观测的学科专业，经常需要通过实验来优化工艺条件寻找变化规律，并通过对规律的研究达到产品质量好高效高产节能降耗等目的，尤其是优化工艺条件研究新品种解决新问题的实验过程中，未知的工艺因素操作因素甚至人为因素特别多，需要通过大量的实验来探索工艺条件。
1实验设计科学合理的实验设计可以使实验达到事半功倍的效果，而严密准确的数据处理则可以帮助研究者从纷乱的数据中寻找出事物的内在规律。
一项科学合理的试验设计应做到：试验次数尽可能少；便于分析和处理试验数据；能获得满意的结果。
实验设计包括单因素试验的设计和多因素实验设计。
试验中只有一个影响因素，或虽有多个影响因素，在安排试验时，只考虑一个对指标影响最大的因素，其它因素尽量保持不变的试验，即为单因素试验。
常用的单因素试验设计：黄金分割法（法）、分数法、平行线法、交替法和调优法等。
多因素试验设计：正交试验设计、S/N比试验设计、产品三次设计、完全随机化试验设计、随机区组试验设计和正交拉丁方试验设计等。
实验室常用正交实验设计。
正交试验设计是依据数据的正交性（即均匀搭配）来进行试验方案设计。
目前已经构造出了一套现成规格化的正交表。
根据正交表的表头和其中的数字结构就可以科学地挑选试验条件（因素水平）合理地安排试验。
正交实验设计具有以下优点：能在众多的试验条件中选出代表性强的少数试验条件；根据代表性强的少数试验条件结果数据可推断出最佳的试验条件或生产工艺；通过试验数据的进一步分析处理，可以提供比实验结果本身多得多的对个因子的分析；在正交试验的基础上，不仅可以作方差分析，还能使回归分析等数据处理的计算变得十分简单；一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
学科教育论文 《试验设计与数据处理》的教学探索
学科教育论文《试验设计与数据处理》的教学探索《试验设计与数据处理》这本书结合了大量实例，图文并茂，实例丰富，是生物科学研究非常重要的工具性课程。
该书主要介绍了一些常用的试验设计及试验数据处理方法在科学试验和工业生产中的实际应用，并介绍了计算机在试验数据处理中的强大功能。
全书主要由两个部分组成，第一部分是关于试验前的设计理论、知识、技能，包括试验数据的误差、图表、方差和回归分析处理方法；第二部分是关于试验后对试验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能，主要介绍了优选法、正交设计、均匀设计、回归正交设计和配方试验设计方法。
《试验设计与数据处理》课程是一门十分重要的课程，为此我们对《试验设计与数据处理》课程的教学内容、方法和手段进行了几项改革探索。
一、授课教师与学生均需明确课程开设的意义，并明确培养目标授课教师应当高度重视本课程的开设对于培养生物专业学生优良科学素养的重要性。
生物专业是需要进行大量试验并总结分析试验结果，才有可能验证或发现与生命相关的变化规律。
授课教师应积极引导学生，使学生认识到本应用性课程的开设有利于培养他们科学地进行试验设计，快速掌握并优化试验方案，从而减少试验的次数，缩短实验周期。
另外，努力让学生认识到经过试验获得的大量原始数据是需要经过严密统计分析处理，才有可能寻找出事物的内在规律，才有可能科学地解释各种生命现象。
因此，授课教师应当引导学生认识到试验设计能力和分析总结能力对于生物专业学生解决科学研究问题的重要性。
二、课堂教学的改革探索教师需根据教学目的不断进行教学的调整、补充与完善，鼓励学生在学习过程中多思考、多研究，不断拓宽知识面。
在教学实践中教师应当努力做到把握重点难点，努力让学生融会贯通，熟练掌握。
对于试验设计方面，应当注重强调试验设计的基本思想、基本原则和设计方法的正确运用。
教师应当注重考查学生对于重点难点问题的掌握程度，以及运用统计分析方法的正确性与熟练度。
在授课过程中，教师应当加强师生互动环节，努力激发学生的学习兴趣。
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课程论文课程名称试验设计与数据处理专业2012级网络工程学生姓名孙贵凡学号201210420136指导教师潘声旺职称副教授成绩科学研究与数据处理学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。
其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。
其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。
关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法1 引言实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。
只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。
而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。
实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。
2 材料与方法2.1 供试材料1. 论文所围绕的目标和假设研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。
要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。
需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。
如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
纳米TiO2光催化-SBR工艺处理印染废水的研究，这篇文章的目标就是采用偶联剂法将纳米TiO2附于聚丙烯多面小球上制备出小球填料，运用自行设计的“TiO2光催化-SBR”联合工艺对实际印染废水进行处理，假设：1、在正交实验中光源强度和反应时间两个因素都选取了由单因素实验确定的最佳水平进行实验操作。
光源强度为4*30W，光照时间为120min。
2、进水水质稳定，SBR 系统的水利负荷较低，短周期运行，则微生物数量和性能、溶解氧都相对恒定。
3、纳米TiO2光催化小球膜层相对均匀，不易脱落。
4、两者其他条件相同，光催化实验设计只考虑催化剂添加量、pH值、溶解氧浓度三个因素；SBR工艺的实验设计只考虑暴气时间和沉淀时间对实验结果的影响。
混合电子供体对好氧非光合微生物菌群固碳效率影响的析因实验分析，这篇文章研究的目标是通过混合电子供体析因实验，定量描述Na2S、NaNO2、Na2S2O33种无机物的用量和比例与非光合微生物固碳量之间的关系及3种电子供体之间的两两交互作用。
这个实验的假设，实验室前期研究表明，Na2S、NaNO2、Na2S2O3 3 种无机物均可促进非光合固碳微生物菌群的固碳效率，但绝对固碳效率仍较低。
由于混合菌群中不同微生物种对不同的电子供体的响应可能不同，混合电子供体可能是一种理想的选择，这就是本实验的假设。
因此，本实验设计混合电子供体析因实验，通过构建模型定量描述电子供体浓度与微生物固碳量之间的关系，并分析几种电子供体间的交互作用及对微生物群落结构的影响。
以期为明确电子供体对微生物固碳效率的影响，构建合适的混合电子供体浓度与比例，提升微生物的固碳效率提供指导。
得出的主要结论是，电子供体析因实验的模型具有较好的拟合度，能对混合电子供体的固碳效率进行较好地预测。
电子供体交互作用分析结果表明，NaNO2与Na2S对菌群固碳能力有互相抑制的作用，Na2S与Na2S2O3则起到相互促进的作用。
NaNO2单独作用时，对微生物的固碳有较大的促进作用，而Na2S2O3的加入则产生了一定的抑制效应。
化学除磷药剂中三价铁铝对生物系统活性污泥活性影响的研究，这篇文章重点研究了Fe3+、Al3+的投加对活性污泥呼吸速率的影响，并对我国南、北方两座典型污水处理厂活性污泥呼吸速率的影响情况进行对比分析，其结果对指导污水处理厂辅助化学除磷过程中的药剂投加量具有现实的指导意义。
文中没有假设，只是通过实验来得出了结论。
对氯化给水和污水中产生亚硝基二甲胺的前体的研究，这篇文章中的主题就是对NDMA的前体的测定。
在给水和废水氯化处理过程产生的一种定量的NDMA,测定NDMA有机前体的方法是把高剂量的单氯胺加到PH缓冲溶液中进行十天的接触时间，在这段时间内单氯胺以一种与试样浓度无关的速率衰减。
通过对给水和城市污水试样的分析发现在广泛的条件下这个测定NDMA的方法健壮性和重复性较好。
对于二甲胺中的GC/CI/MS/MS的分析方法也被描述和应用，并用于证明在给水和排水中并非由二甲胺的浓度单独导致了N的产生。
2.2 主要试剂与仪器实验设计是关于如何利用统计学基本知识对实验进行有效率和科学地设计和数据汇报的科学，直接影响实验结果的准确性、可靠性，严密性和代表性，是实验数据的前提，决定科学研究的成败。
一篇论文的题目就很大程度说明实验要做的内容。
2.3 测定项目与方法2.3.1 实验设计基本原则（1）随机化原则：以随机顺序开展实验，是使用统计方法的基石，可以保证观测值(或误差)是独立分布的随机变量，抵消潜在因素效应保证非处理因素均衡一致。
（2）重复的原则：每个因子水平组合的独立重复，可以使样本均值更接近真值，能够反映实验间与实验内的变异。
（3）区组化原则：用以处理讨厌因素，区组化解决可控因子。
2.3.2 实验设计和实验过程包括：a 各种测定的因素：是单因素还是多因素实验？实验的取值即水平，测定所需要的仪器和测定方式。
b 样品的采集方式。
c 实验重复次数：应该做适当的重复实验，以减少实验偶然误差带来的影响。
d 实验的材料和设备：通常有图示，判断实验程序是否可靠，帮助他人重现实验。
e 质量控制：空白的选取和对照的选取等，这样可以减小实验仪器或者操作所带来的误差。
在徐高田[1]等的纳米TiO2光催化-SBR工艺处理印染废水的研究中，实验分为两个部分的设计，一个是光催化实验设计，另一个是SBR工艺的实验设计。
在光催化实验设计中由于光催化的影响因素较多，文中依据前期进行的单因素实验的结果，最终选取了催化剂添加量、pH值、溶解氧浓度3个因素为正交实验的因素，故本实验采用正交法L9(34)进行实验设计，以确定印染废水光催化预处理工艺的最佳工艺条件。
此实验用到了正交实验设计，所谓正交实验设计就是安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。
该实验中选取了3个主要因素，3个水平，那么就应该是L9(33)共27种组合，选取其中的9个实验点，文献中的正交表符合正交表的基本性质。
因此具有代表性，实验是比较可靠的。
SBR工艺的实验设计中，影响SBR 工艺处理效果的因素较多，主要是进水时间、曝气方式、污泥沉降性能的控制、运行周等。
就本实验而言，由于进水水质较恒定，且废水经过光催化预处理，则SBR系统的水力负荷较低；而采用短周期运行，则微生物数量和性能、溶解氧都相对恒定。
因此，本研究仅简单讨论SBR工艺的曝气时间和沉淀时间对实验结果的影响。
武满满[2]等的混合电子供体对好氧非光合微生物菌群固碳效率影响的析因实验分析中用到了析因实验设计，析因实验是一种多因素的交叉分组实验，它不仅可检验每个因素各水平间的差异，而且可检验各因素间的交互作用，并已在很多领域都得到了应用。
本实验采用三因素两水平的析因实验设计，选用1个较低的电子供体浓度水平，目的是讨论混合电子供体对微生物固定CO2效率的影响。
侯艳玲[3]等化学除磷药剂中三价铁铝对生物系统污泥活性影响的研究分析可知，试验中采用了对照方法，在相同条件下进行单一因素的对比，并进行了对比分析。
然而方法中有些不足，在对比三价铁和铝对活性污泥的影响时，应该选在同一个水厂进行比较，因A、B两厂的环境差异比较大，因此得出的结论有些牵强。
另外，Al3+对不同菌种活性的影响实验中，没有对B厂进行相同实验结论的论证不够。
因此，此文献的方法方面存在缺陷。
在氯化给水和污水中产生亚硝基二甲胺的前体的研究一文中。
通过前人的研究可以知道NDMA的产生是单氯胺和二甲胺缓慢的反应产生一个偏二甲肼的中间体。
偏二甲肼迅速的被单氯胺或者其他氧化性物质氧化成NDMA。
pH=6-8产生的速率最高。
除了二甲胺，叔胺类物质也包含二甲胺官能团作为NDMA的前躯体,这些物质的在氯化中形成的NDMA比二甲胺少一个数量级。
其他含胺的物质如氨酸，蛋白质，氯化时不会产生NDMA。
NDMA形成有两类关键物质，单氯胺和有机氮化合物（不包括二甲胺和叔胺类物质），NDMA的前驱物的分析表明延长接触时间使用高剂量的单氯胺是有机的NDMA前驱物转化为NDMA。
实验在用的分析方法和手段均为标准方法。
实验采集了两个污水厂的不同处理单元的污水和两个水库的天然水体进行分析。
2.4 数据分析实验数据的基本特点：（1）总是以有限次数给出并具有一定波动性。
（2）总存在误差，且是综合性的，即随机误差、系统误差、过失误差同时存在。
（3）数据大都具有一定的统计规律性。
（4）实验过程是一个随机过程，实验结果(响应因子)是随机变量。
实验数据的汇报几种方式：a 文字阐述：通过数据汇报同时阐述它的意义。
b 图最好，表格其次，使用excel/spss 等分析软件进行分析。
c 运用统计学原理进行分析，聚类分析，相关性分析，主成分分析，因子分析，判别分析，数据挖掘。
同时注意数据的准确性，比如有效数字，误差，精密度等。
在徐高田等的纳米TiO2光催化-SBR工艺处理印染废水的研究一文中关于光催化实验数据的分析，在极差分析结果中，催化剂投加量、pH、溶解氧浓度为因素，因素有三个水平，文中计算出了K值，极差，最后作出了最有水平组合及主要影响因素。
既然有极差分析，应该也做一下方差分析，这样得出的结论会更准确。
在SBR工艺处理实验结果的数据中，由于只有两个因素，试验指标只有一个，因此没有做正交实验，只作了线性相关实验，在给出的图中，可以较明显的看到两个因素对降解效果的影响。
本实验进行了单独工艺的处理研究，然后再进行了联合工艺的研究，印染废水通过光催化处理后色度得到了大量的去除，同时B /C 的值也得到了提高，表明光催化反应器提高了废水的可生化性能，为后续的生物反应器的处理效果奠定了基础；同时因为一部分COD Cr、BOD5得到去除，使得后续的SBR工艺的进水负荷得到降低，大大提高了后续工艺的处理效果，使得整个工艺脱色率达到90%，COD Cr去除率达到85%，其处理效果比单独使用光催化或SBR均显著，保证了出水的达标排放。