试验设计与数据处理试验报告
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。
课后作业试验设计与数据处理
1、 某机械厂为提高C6140车床加工轴杆的工效, 用正交表L9(34)安排正交试验, 试验指标为工时（越短越好）。
试验因素及水平、试验方案及试验结果如下表所示。
试分别用直观分析法（计算法）、方差分析法确定最佳工艺条件、各因素影响的显著性及主次顺序, 将有关结果填入相应的表格中。
（请自己绘制极差分析表、方差分析表等有关表格）极差表可知: （主）B 进给量 A 转速 C 切削深度(次)； 由于试验指标（工时）为望小指标, 计算分析最佳水平组合是A3B1C1； 直观分析最佳水平组合是第七组: A3B1C3。
3、 方差分析法重复试验次数:k=1 试验数: n=9911042i i T y ===∑2120640.44T CT n ==821136046T i i Q y ===∑15405.56T T S Q CT =-=()22212313i i i i Q K K K =++i i S Q CT =-自由度: 819=-=T f2134=-====f f f f C B A方差:1925.69/==T T T f S V 1983.45/==A A A f S V 5518.78/==B B B f S V 107.11/==C C C f S V 93.45/444==f S V 第一类误差: 89.18641==S S e 241==f f e 第二类误差:∑∑∑∑=====⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=n i k j ij ni kj ij e y k y S 121112201 0)1(2=-=k n f e89.186421==+=S S S S e e e 221=+=e e e f f f93.45/===f S V V方差表可知: （主）B进给量 A转速 C切削深度(次)。
由于试验指标（工时）为望小指标, 方差分析最佳水平组合是A3B1C1。
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。
试验设计与数据处理
江苏大学农工院试验设计：高建明（Z1416013）【混合正交试验设计+均匀试验设计+回归试验设计】一、混合正交试验基质架上自动摊铺机多因素摊铺效率试验与分析为提高该摊铺设备在高架栽培床的基质摊铺作业效率，对影响其作业效率的主要5个因素（A/B/C/D/E)进行考察分析，主要包括：刮板面积（dm²）、上料机构倾斜角（°）、出料口口径（dm²）、基质相对湿度RH（%）与两刮板间距（dm)。
1.试验因素及水平本次正交试验考察了刮板面积、上料机构倾斜角、出料口口径、基质相对湿度与两刮板间距对摊铺机摊铺效率的影响。
其中，刮板面积、上料机构倾斜角、基质相对湿度三个因素有5水平；出料口口径与两刮板间距有3水平。
参考因素、水平如表1所示：水平因素刮板面积（dm²）上料机构倾斜角（°）基质相对湿度（%）出料口口径（dm²）两刮板间距（dm)1 2.0 60 30 3 0.22 2.5 65 40 4.5 0.33 3.0 70 50 6 0.44 3.5 75 605 4.0 80 702、正交表选择本次试验对5个因素进行了讨论，其中，3个因素选择5水平，2个因素选择3水平。
不考虑影响因素之间的交互作用，故选用L（56）正交试验表来安排25实验。
3、表头设计试验号因素摊铺效率（亩/h）刮板面积（dm²）上料机构倾斜角（°）基质相对湿度（%）出料口口径（dm²）两刮板间距（dm)空列1 1（2）1（60）1（30）1（3.0）1（0.2) 12 1 2（65）2（40）2(4.5) 2(0.3) 23 1 3（70）3（50）3(6.0) 3(0.4) 34 1 4（75）4（60）4[2] 4[2] 45 1 5（80）5（70）5[3] 5[3] 56 2（2.5） 1 2 3 4[2] 57 2 2 3 4[2] 5[3] 18 2 3 4 5[3] 1 29 2 4 5 1 2 310 2 5 1 2 3 411 3（3.0） 1 3 5[3] 2 412 3 2 4 1 3 513 3 3 5 2 4[2] 114 3 4 1 3 5[3] 215 3 5 2 4[2] 1 316 4（3.5） 1 4 2 5[3] 317 4 2 5 3 1 418 4 3 1 4[2] 2 519 4 4 2 5[3] 3 120 4 5 3 1 4[2] 221 5（4.0） 1 5 4[2] 3 222 5 2 1 5[3] 4[2] 323 5 3 2 1 5[3] 424 5 4 3 2 1 525 5 5 4 3 2 1二、 均匀设计一、为提高基质摊铺设备在高架无土栽培床上的摊铺作业效率，结合实际生产需要，现对影响其作业效率的主要3个因素（A/B/C),6水平进行考察分析，主要包括：刮板面积（dm ²）、上料机构倾斜角（°）、出料口口径（dm ²）。
试验设计与数据处理试验报告
.试验设计与数据处理试验报告正交试验设计1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下：水平（ A ）酸用量 /ml（ B）水用量 /ml（ C) 反应时间 /h125201220402需要考虑交互作用有 A × B，A × C，B× C，如果将 A ，B，C 分别安排在正交表 L 87）的（ 21,2,4 列上，试验结果（提取量 /ml ）依次是 1.01, ，1,33，1,13，1.06,，1.03，0.08,，0.76，0.56.试用方差分析法（α=0.05 ）分析实验结果，确定较优工艺条件解：（ 1）列出正交表L 8（ 27）和实验结果，进行方差分析。
试验号A B A×B C A×C B× C空号提取量（ ml）11111111 1.01 21112222 1.33 31221122 1.13 41222211 1.06 52121212 1.03 621221210.8 722112210.76 822121120.56K1 4.53 4.17 3.66 3.93 3.5 3.66 3.63K2 3.15 3.51 4.02 3.75 4.18 4.02 4.05k1 2.265 2.085 1.83 1.965 1.75 1.83 1.815k2 1.575 1.755 2.01 1.875 2.09 2.01 2.025极差 R 1.380.660.360.180.680.360.42因素主次 A A×C B A×B B×C优选方案A1B1C1SS J0.238050.054450.01620.00405 0.0578 0.0162 0.02205Q7.7816总和 T7.68P=T^2/n7.3728SS T0.4088差异源SS df MS F显著性A0.2380510.2380519.5925* 9259B0.0544510.054454.48148 1481A*B0.016210.01621.33333 3333C0.0040510.004050.33333 3333A*C0.057810.05784.75720 1646B*C0.016211.33333 0.01623333误差 e0.0220511.81481 0.022054815误差 e20.0364530.01215 F0.05 (1 ，3) 10.12796449F0.01 (1 ，3)34.11622 156可见 A 因素对实验有显著性影响优方案的确立：由上述分析可知，由于提取率越高越好，且交互作用影响不显著，所以优方案为 A1B1C1 ，即酸用量 25ml，水用量 20ml ，反应时间为 1 小时2.为了提高陶粒混凝土的抗压强度，考察了 A ，B ， C， D， E，F 六因素，每个因素都有3个水平，因素水平表如下：水平（A）水泥（B）水泥（ C）陶粒（ D）含砂（ E）养护（ E）搅拌标号用量 /kg用量率/%方式时间 /h 130018015038空气1240019018040水 1.5 350020020042蒸汽2根据经验还要考察交互作用 A × B，A × C，B × C。
实验设计与数据处理(贵州大学)
机械工程学院《试验设计与数据处理》实验指导书张富贵编写适用专业:所有工学类本科专业贵州大学二OO 七年八月前言通过本课程的实验教学，使学生掌握试验设计和数据分析的基本原理和方法，为学生在后续的学习如专业试验、毕业论文（设计）环节的试验和今后在工作中开展产品设计、质量管理和科学研究打下良好的试验基础。
具体包括：1．通过实验教学培养学生的动手能力和创新能力，加强学生基本技能的训练，培养学生运用所学知识和技能解决生产实践和科学研究中有关试验数据处理问题的能力。
2．通过对试验数据的方差分析和回归分析，掌握科研试验中一般性试验数据的分析处理方法。
掌握正交试验设计的一般应用。
目录实验一：试验数据的表图表示 (3)实验二：试验数据的方差分析 (5)实验三：试验数据的回归分析 (7)实验报告的基本内容及要求 (9)实验报告格式 (10)实验一：试验数据的表图表示实验学时：2实验类型：验证性实验实验要求：必修一、实验目的通过本实验的学习，使学生了解Excel的图表功能，常用数据处理函数与公式以及数据分析工具；掌握利用Excel的图表功能，对给定的试验数据进行表图表示。
二、实验内容给出若干试验数据，利用Excel的图表功能，对给定的试验数据进行表图表示。
三、实验原理、方法和手段1、有以下一组试验数据，利用Excel求出数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、算术平均误差、样本标准误差s、总和。
8.29，8.30，8.31，8.30，8.32，8.34，8.33。
2、由试验得到某物质的溶解度与绝对温度之间的关系可用模型C=aT b表示，试验数据列在下表中，利用Excel的图表功能在对数坐标系中画出两变量之间的关系曲线。
3、已知某正交试验直观分析结果如下，试验指标为抗压强度。
利用Excel画出三个因素的趋势图，假设各因素的水平序号与其实际大小一致。
4、根据以下两个产地几种植物油的凝固点（℃）数据，用Excel画出柱形图或条形图。
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。
试验设计与数据处理作业
试验设计与数据处理作业（二）无机122班罗远方通过正交试验对对木犀草素的β-环糊精包合工艺进行优化，需要考察的因数及水平如下：试验指标有两个：包合率和包含物收率，这两个指标都是越大越好。
用正交表L9（34）安排试验，将3个因素依次放在1,2,3列上，不考虑因素间的交互作用，9次试验结果依次如下：包合率/%：12.01,15.86,16.95,8.60,13.71,7.22,6.54,7.78,5.43包合物收率/%：61.80，84.31,80.15,67.23,77.26,76.53,58.61,78.12,77.60这两个指标的重要性不相同，如果化成数量，包合率和包含物收率重要性之比为3:2，试通过综合评分法确定有方案。
解：依题意，这是一个3因素3水平的试验，由于不考虑交互作用，所以可选用正交表L9（34）来安排试验。
表头设计、试验方案及实验结果如下表所示：试验方案及其试验结果如上表，采用综合评分法来确定优方案，试验结果具体计算过程：有两个指标：包合率和包合物收率，将其分别转换成它们的隶属度，用隶属度来表示分数。
指标隶属度=（指标值-指标最小值）/（指标最大值-指标最小值）因两个指标的重要性不一样，如果化成数量，包合率和包含物收率重要性之比为3:2，故有：综合分数=包合率隶属度×0.6＋包合物收率隶属度×0.4依次求得9次试验的综合分数后，再分别计算它们所对应的K1，K2，K3，从而确定优方案：通过正交试验对对木犀草素的β-环糊精包合工艺进行优化，试验指标包合率和包合物收率要越大越好。
A因素列：K1>K2>K3B因素列：K2>K3>K1C因素列：K3>K2>K1所以有综合评分法确定优方案为A1B2C3. ..。
试验设计与数据处理试验报告(互联网+)
试验设计与数据处理试验报告正交试验设计1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下：水平（A）酸用量/ml （B）水用量/ml （C)反应时间/h1 2 252020401281,2,4列上，试验结果（提取量/ml）依次是1.01,，1,33，1,13，1.06,，1.03，0.08,，0.76，0.56.试用方差分析法（α=0.05）分析实验结果，确定较优工艺条件解：（1）列出正交表L8（27）和实验结果，进行方差分析。
试验号 A B A×B C A×C B×C 空号提取量（ml）1 1 1 1 1 1 1 1 1.012 1 1 1 2 2 2 2 1.333 1 2 2 1 1 2 2 1.134 1 2 2 2 2 1 1 1.065 2 1 2 1 2 1 2 1.036 2 1 2 2 1 2 1 0.87 2 2 1 1 2 2 1 0.768 2 2 1 2 1 1 2 0.56K1 4.53 4.17 3.66 3.93 3.5 3.66 3.63K2 3.15 3.51 4.02 3.75 4.18 4.02 4.05k1 2.265 2.085 1.83 1.965 1.75 1.83 1.815k2 1.575 1.755 2.01 1.875 2.09 2.01 2.025极差R 1.38 0.66 0.36 0.18 0.68 0.36 0.42因素主次 A A×C B A×B B×C优选方案 A1B1C1SSJ0.23805 0.05445 0.0162 0.00405 0.0578 0.0162 0.02205Q 7.7816总和T 7.68P=T^2/n 7.3728SST0.4088差异源SS df MS F 显著性A 0.23805 1 0.23805 19.5925 9259*B 0.05445 1 0.05445 4.48148 1481A*B 0.0162 1 0.0162 1.33333 3333C 0.00405 1 0.00405 0.33333 3333A*C 0.0578 1 0.05784.757201646 B*C 0.016210.01621.333333333 误差e0.02205 10.022051.814814815误差e2 0.03645 3 0.01215 F 0.05(1，3) 10.12796449F 0.01(1，3) 34.11622156可见A 因素对实验有显著性影响优方案的确立：由上述分析可知，由于提取率越高越好，且交互作用影响不显著，所以优方案为A1B1C1，即酸用量25ml ，水用量20ml ，反应时间为1小时2.为了提高陶粒混凝土的抗压强度，考察了A ，B ，C ，D ，E ，F 六因素，每个因素都有3水平 （A ）水泥标号 （B ）水泥用量/kg （C ）陶粒用量 （D ）含砂率/% （E ）养护方式 （E ）搅拌时间/h 1 2 3300 400 500180 190 200150 180 20038 40 42空气 水 蒸汽1 1.5 2根据经验还要考察交互作用A ×B ，A ×C ，B ×C 。
试验设计及数据处理
试验设计及数据处理试验设计是科学研究过程中的一个重要环节，是科学研究的基础。
试验设计的主要目的是为了得到可靠和有效的数据，从而得出科学真相。
试验设计包括实验对象的选择、实验条件的控制、实验步骤的安排、实验数据的记录等。
试验设计的主要内容有两方面：实验因素与实验设计。
实验因素是指影响实验结果的各方面因素，如环境、时间、温度、药物、剂量等；实验设计是指建立实验计划，控制实验因素，使得实验结果能够准确、可靠地反应出实验因素的影响程度。
在试验设计中，常使用的设计方法有一因素试验设计、多因素试验设计、阶段试验设计等。
其中，一因素试验设计是指只控制一个因素进行试验，如控制温度和时间等单一因素；多因素试验设计是指控制多个因素同时进行试验，如控制温度、湿度、压力等多个因素。
阶段试验设计则是指控制因素按一定顺序分阶段进行试验，在每个阶段逐步分析试验结果。
试验设计需要进行数据分析，以得出一些有意义的结论。
数据分析主要分为描述性数据分析和推论性数据分析两类。
描述性数据分析是对试验数据进行描述和总结，如计算平均值、标准差、频率分布等；推论性数据分析则是对试验数据进行推断和判断，如t检验、方差分析、回归分析等。
数据处理是试验设计的最后一个环节，其主要目的是对数据进行清洗、整理和处理，以达到最终的分析和报告目的。
数据处理的过程中需要注意数据的可靠性和有效性。
其具体流程主要包括数据测量、数据收集、数据清洗、数据整理、数据处理和数据分析等。
在实验数据处理中，常用的数据处理方法有数据筛选、异常数据处理、数据标准化、数据归一化、数据转换、数据分组等。
其中，数据筛选是指选择符合要求的数据，剔除不符合要求的数据；异常数据处理则是对数据中的异常值进行处理，如处理缺失值、填充空值等；数据标准化是指对数据进行统一的处理，使其符合某种标准；数据归一化是指将数据转化为0到1之间的数值，使其具有可比性；数据转换是对数据进行变换，使其适应分析要求；数据分组是指将数据分为不同的组别，以便进行分析和研究。
试验设计与数据处理第三版总结报告
试验设计与数据处理第三版总结报告试验设计与数据处理第三版总结报告
引言
在科学研究中,试验设计与数据处理是非常重要的环节。
通过试验设计,我们可以确定研究问题、选取实验材料和方法、设置实验条件和控制变量,从而获得可靠的实验结果。
而数据处理则是将实验结果进行统计分析、数据清洗和转换的过程,以确保实验结果的准确性和可靠性。
本文将回顾试验设计与数据处理第三版的主要内容,并提出一些思考和建议,以帮助研究人员更好地使用这一概念。
试验设计
在试验设计中,我们需要确定研究问题、选取实验材料和方法、设置实验条件和控制变量,以及确定数据的收集方式。
在确定实验条件和控制变量时,需要考虑多种因素,以确保结果的准确性和可靠性。
例如,在研究生物学实验时,我们需要考虑实验动物的种类、性别、年龄、饲养条件等因素。
在确定实验材料和方法时,需要考虑多种因素,以确保实验结果的可靠性和准确性。
例如,在研究生物学实验时,我们需要考虑实验材料的化学成分、制备方法、生物活性等因素。
在确定数据的收集方式时,需要考虑多种因素,以确保数据的完整性和可靠性。
例如,在研究生物学实验时,我们需要考虑数据的样本量、数据采集方式、数据记录保存等因素。
数据处理
在试验设计完成后,我们需要将实验结果进行统计分析、数据清洗和转换,以确保实验结果的准确性和可靠性。
在数据处理过程中,我们需要遵循一些基本
原则,例如数据的完整性、一致性和可比性。
数据完整性:数据必须完整、准确、一致。
试验设计与数据处理试验报告
1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条
件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下：
水平
（A）酸用量
（B）水用量
（ C)反 应 时
/ml
/ml
间/h
1
25
20
1
2
20
40
2
需要考虑交互作用有 A×B，A×C，B×C，如果将 A，B，C 分别安排
2 3
4
21
3 3 2 1 1 3 2 2 1 3 76
2 3
5
32
1 1 3 2 3 2 1 2 1 3 89
2 3
6
32
1 2 1 3 1 3 2 3 2 1 78
2 3
7
32
1 3 2 1 2 1 3 1 3 2 85
K 87 8 79 8 7 8 7 7 8 7 7 8 7
19
00 5
07 96 00 88 84 36 91 90 24 94
差分析（α=0.05）试验结果，确定较优水平组合。
解：列出表，进行方差分析。
试 1
验号
23
45
A B A 空C
1 1 11 6 789
0 1 23
A 空 B D空空E F 抗
11
21
31
41
51
61
71
81
91
1 2
0
1 2
1
1 2
2
1 2
3
×B 列
×C 列 ×C 列 列
压强度
/KG.cm
11
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100
试验设计与数据处理-李云雁-全套323页
ER
x x
或
x ER x
可以估计出相对误差的大小范围：
ER
x xt
x xt max
相对误差限或相对误差上界
∴ xt x(1 ER )
相对误差常常表示为百分数（%）或千分数（‰）
1.2.3 算术平均误差 (average discrepancy)
定义式：
n
n
xi x di
i1
i1
真值：在某一时刻和某一状态下，某量的客观值或实际值 真值一般是未知的 相对的意义上来说，真值又是已知的 ➢ 平面三角形三内角之和恒为180° ➢ 国家标准样品的标称值 ➢ 国际上公认的计量值 ➢ 高精度仪器所测之值 ➢ 多次试验值的平均值
1.1.2 平均值（mean）
（1）算术平均值（arithmetic mean）
①计算统计量： 两组数据的方差无显著差异时
t x1 x2 n1n2 s n1 n2
服从自由度 df n1n22 的t分布
s——合并标准差：
s (n11)s12 (n2 1)s22 n1n2 2
两组数据的精密度或方差有显著差异时
t x1 x2
s
2 1
s
2 2
n1 n2
服从t分布，其自由度为：
第二自由度为 df2 n2 1
,xn2(2)
②查临界值 给定的显著水平α
df1 n1 1 df2 n2 1
查F分布表 临界值
③检验 双侧（尾）检验(two-sided/tailed test) ：
若 F (1 )(df1,df2)FF (df1,df2)
2
2
则判断两方差无显著差异，否则有显著差异
xi x di
d ——成对测定值之差的算术平均值：d i1
试验设计及数据处理
试验设计与数据处理方法总述及总结王亚丽（数学与信息科学学院 08统计1班 081120132）摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。
因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。
1 试验设计与数据处理基本知识总述1.1试验设计与数据处理的基本思想试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。
它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。
1.2试验设计与数据处理的作用（1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。
（2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。
（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。
（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。
（5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。
（6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。
1.3试验设计与数据处理应遵循的原则（1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。
（2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。
（3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。
用图形表示如下：2试验设计与数据处理方法总述和总结2.1方差分析（1）概念：方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。
试验设计与数据处理试验报告
试验设计与数据处理试验报告正交试验设计为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下：需要考虑交互作用有A×B，A×C，B×C，如果将A，B，C分别安排在正交表L8（2）的1,2,4列上，试验结果（提取量/ml）依次是,，1,33，1,13，,，，,，，.试用方差分析法（α=）分析实验结果，确定较优工艺条件解：（1）列出正交表L8（27）和实验结果，进行方差分析。
试验号A B A×B C A×C B×C空号提取量（ml）1111111121112222312211224122221152121212621221217221122182212112K1K2k1k2极差R因素主次 A A×C B A×B B×C优选方案A1B1C1SS JQ总和TP=T^2/nSS T差异源SS df MS F显著性A119.*B1A*B1C1A*C1B*C1误差e1误差e23(1，3)10.(1，3)34.可见A因素对实验有显著性影响优方案的确立：由上述分析可知，由于提取率越高越好，且交互作用影响不显著，所以优方案为A1B1C1，即酸用量25ml，水用量20ml，反应时间为1小时为了提高陶粒混凝土的抗压强度，考察了A，B，C，D，E，F六因素，每个因素都有3个水平，因素水平表如下：根据经验还要考察交互作用A×B，A×C，B×C。
如果将A，B，C，D，E，F依次安排在正交表L27(331)的1，2，5，9，12，13列上，试验结果（抗压强度/kg）依次为100，98，97，95，96，99,，94，99,101,85,82,98,85,90,85,91,89,80,73,90,77,84,80,76,89,78,85，试用方差分析（α=）试验结果，确定较优水平组合。
实验设计与数据处理总结
《实验设计与数据处理》学习总结与评析《实验设计与数据处理》这门课程主要讨论实验工作的设计方法、分析数据的统计处理、分析化学质量控制方法等，并对误差进行介绍的一门课程。
该课程具有公式多、计算多、图表多等特点。
主要包括设计处理基础、实验设计、统计应用计算机程序简介等三大部分。
我们主要学习了试验设计和数据处理的方法。
实验设计与数据处理是培养学生独立设计化工实验并对结果进行分析处理的能力，可为将来进行化工生产和科学研究打下良好的基础。
实验是科研工作的必要手段；是新产品、新工艺、新材料、新品种及其他科研成果产生流程；通过多次反复试验、试验数据分析和规律研究从而提高产量、提高产品性能和降低成本消耗。
在学习的过程中，有很多专业的课程涉及到实验的设计和数据的处理：比如化工工艺实验、化工原理实验、有机化学实验、无机化学实验、物理化学实验、化工实训等这些与该课程密不可分。
老师让我们先熟悉试验设计方法，并掌握常规数据处理方法，使我较早地感受到应用试验设计方法指导实践的“收获”，从而激发我们的学习兴趣。
这门课的安排很合理,由简单到复杂，老师首先给我们讲了数据处理的基础；包括试验数据误差的估计与检验、随机（偶然）误差的计算、系统误差的检验、过失误差的判断与取舍、误差传递基本公式和误差传递的应用等基础知识；循序渐进，让我们对该课程有了更深一步的了解；接着我们学习了试验数据的基本的处理方法，还学到了坐标系的选择和坐标比例尺的确定。
简单介绍我所学到的几种方法：1.列表法它是将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。
表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；2.作图法作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。
从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。
试验设计与数据处理(第三版)
试验设计与数据处理（第三版）引言试验设计与数据处理是实验科学中至关重要的一部分。
良好的试验设计可以最大限度地减少误差，提高数据的可靠性和准确性。
数据处理则是对实验数据进行统计分析和解释的过程，通过合理的数据处理方法，我们可以从数据中提取出有用的信息，进一步深入研究问题。
本文档是《试验设计与数据处理》第三版，旨在提供一套系统的试验设计与数据处理方法和原则，帮助实验者更好地进行实验研究。
一、试验设计试验设计是指在实验过程中确定实验方案的过程。
良好的试验设计应该具备以下几个要素：1.目标明确：明确实验的研究目标和问题，确定实验需要探究的变量。
2.采样方法：确定合适的采样方法，保证样本的代表性和可靠性。
3.随机分组：如果实验需要进行随机分组，确保每组之间的随机性和均衡性。
4.控制变量：控制实验过程中可能引入的干扰变量，以提高实验结果的可靠性。
5.重复实验：适当重复实验以验证实验结果的可靠性和稳定性。
6.双盲设计：在可能的情况下，采用双盲设计以减少主观偏差的影响。
二、数据处理数据处理是试验结果的统计分析和解释过程，通过数据处理可以得到结论并回答实验问题。
常见的数据处理方法包括：1.描述统计：对数据进行总体特征的描述，包括均值、方差、标准差等。
2.图表绘制：使用统计图表对数据进行可视化展示，比如直方图、散点图、箱线图等。
3.假设检验：根据样本数据对总体参数进行假设检验，判断样本结果是否有统计学意义。
4.相关分析：分析变量之间的相关性，使用相关系数进行量化描述。
5.回归分析：确定变量之间的线性关系，建立线性回归模型并进行参数估计和显著性检验。
三、实例分析为了更好地理解试验设计和数据处理的应用，下面以一个实例进行说明。
实例：药物对癌症的治疗效果我们假设有一种新型药物用于治疗癌症，我们希望通过实验研究来验证其治疗效果。
1.实验设计：–目标明确：验证新型药物对癌症的治疗效果。
–采样方法：随机抽取癌症患者作为实验样本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
试验设计与数据处理试验报告正交试验设计1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下：需要考虑交互作用有A×B，A×C，B×C，如果将A，B，C分别安排在正交表L8（2）的1,2,4列上，试验结果（提取量/ml）依次是1.01,，1,33，1,13，1.06,，1.03，0.08,，0.76，0.56.试用方差分析法（α=0.05）分析实验结果，确定较优工艺条件解：（1）列出正交表L8（27）和实验结果，进行方差分析。
试验号 A B A×B C A×C B×C 空号提取量（ml）1 1 1 1 1 1 1 1 1.012 1 1 1 2 2 2 2 1.333 1 2 2 1 1 2 2 1.134 1 2 2 2 2 1 1 1.065 2 1 2 1 2 1 2 1.036 2 1 2 2 1 2 1 0.87 2 2 1 1 2 2 1 0.768 2 2 1 2 1 1 2 0.56K1 4.53 4.17 3.66 3.93 3.5 3.66 3.63K2 3.15 3.51 4.02 3.75 4.18 4.02 4.05k1 2.265 2.085 1.83 1.965 1.75 1.83 1.815k2 1.575 1.755 2.01 1.875 2.09 2.01 2.025极差R 1.38 0.66 0.36 0.18 0.68 0.36 0.42因素主次 A A×C B A×B B×C优选方案 A1B1C1SSJ0.23805 0.05445 0.0162 0.00405 0.0578 0.0162 0.02205Q 7.7816总和T 7.68P=T^2/n 7.3728SST0.4088差异源SS df MS F 显著性A 0.23805 1 0.23805 19.5925 9259*B 0.05445 1 0.05445 4.48148 1481A*B 0.0162 1 0.0162 1.33333 3333C 0.00405 1 0.00405 0.33333 3333A*C 0.0578 1 0.0578 4.75720 1646B*C 0.0162 10.01621.333333333误差e0.02205 10.02205 1.814814815误差e2 0.03645 3 0.01215 F 0.05(1，3) 10.12796449F 0.01(1，3) 34.11622156可见A 因素对实验有显著性影响优方案的确立：由上述分析可知，由于提取率越高越好，且交互作用影响不显著，所以优方案为A1B1C1，即酸用量25ml ，水用量20ml ，反应时间为1小时2.为了提高陶粒混凝土的抗压强度，考察了A ，B ，C ，D ，E ，F 六因素，每个因素都有3个水平，因素水平表如下：正交表L 27(331)的1，2，5，9，12，13列上，试验结果（抗压强度/kg ）依次为100，98，97，95，96，99,，94，99,101,85,82,98,85,90,85,91,89,80,73,90,77,84,80,76,89,78,85，试用方差分析（α=0.05）试验结果，确定较优水平组合。
解：列出表，进行方差分析。
试验号 1 2 3 4 5 67 89 10 11 12 13A B A ×B 空列 C A ×C 空列 B ×C D 空列 空列 E F抗压强度/KG.cm1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1002 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 983 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3 974 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 3 3 3 95 5 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 1 1 1 96 6 1 2 2 2 3 3 3 1 1 1 2 2 2 997 1 3 3 3 1 1 1 3 3 3 2 2 2 948 1 3 3 3 2 2 2 1 1 1 3 3 3 99 9 1 3 3 3 3 3 3 2 2 2 1 1 1 101 10 2 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 85 11 2 1 2 3 2 3 1 2 3 1 2 3 1 82 12 2 1 2 3 3 1 2 3 1 2 3 1 2 98 13223112 3 2 3 1 3 1 2 85.14 22 3 1 2 3 1 3 1 2 1 2 3 90 15 2 2 3 1 3 1 2 1 2 3 2 3 1 85 16 2 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 91 17 2 3 1 2 2 3 1 1 2 3 3 1 2 89 18 2 3 1 2 3 1 2 2 3 1 1 2 3 80 19 3 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 73 20 3 1 3 2 2 1 3 2 1 3 2 1 3 90 21 3 1 3 2 3 2 1 3 2 1 3 2 1 77 22 3 2 1 3 1 3 2 2 1 3 3 2 1 84 23 3 2 1 3 2 1 3 3 2 1 1 3 2 80 24 3 2 1 3 3 2 1 1 3 2 2 1 3 76 25 3 3 2 1 1 3 2 3 2 1 2 1 3 89 26 3 3 2 1 2 1 3 1 3 2 3 2 1 78 27 3 3 2 1 3 2 1 2 1 3 1 3 2 85 K1 879 800 795 807 796 800 788 784 836 791 790 824 794 K2 785 790 807 790 802 792 802 800 799 800 804 785 801 K3 732 806 794 799 798 804 806 812 761 805 802 787 801 k1 293 267 265 269 265 267 263 261 279 264 263 275 265 k2 262 263 269 263 267 264 267 267 266 267 268 262 267 k3 244 269 265 266 266 268 269 271 254 268 267 262 267 极差147 16 13 17 6 12 18 28 75 14 14 39 7因素主次A1，B3,A*B 2,C2,A*C3，B*C3，D1，E1，F23总和T 2396.00Q 214418.00P=T^2/n 212622.81SS j1231.63 14.52 11.6316.07 2.07 8.30 19.85 43.85 312.52 11.19 12.74 107.19 3.63 方差分析表差异源 SS dfMSF 显著性 A1231.63 2.00 615.81 214.74**B 14.52 2.00 7.26 2.53 A ×B 11.63 4.00 2.91 1.01C 2.07 2.00 1.04 0.36 A ×C 8.30 4.00 2.07 0.72 B ×C43.85 4.00 10.96 3.82 * D 312.52 2.00 156.26 54.49 **E 107.19 2.00 53.59 18.69**F 3.63 2.00 1.81 0.63 误差e 59.85 8.00 7.48 2.61 误差e2 40.15 14.00 2.87 F 0.05(2,14) 3.74F 0.05(4,14) 3.11F 0.01(2,14) 6.51F 0.01(4,14)5.04优方案的确立：由图可知，抗压强度是越大越好，在不考虑交互作用下，优方案选取k 最大水平，即A1B3C2D1E1F.从方差分析结果看，交互作用对实验结果影响不大，所以不考虑交互作用，优方案为A1B3C2D1E1F.3.用某种菌生产酯类风味物质，为了寻找最优发酵工艺条件，重点考察了葡萄糖用量x1（50~150g/L ）和蛋白胨用量x2（2~10g/L ）的影响，实验指标为菌体生长量y （g/L ），其他发酵条件不变。
实验方案和结果如下：试验号 z1 z2 z1z2 y 1 1 1 1 9.61 2 1 -1 -1 9.13 3 -1 1 -1 9.37 4 -1 -1 1 8.57 5 1.078 0 0 9.34 6 -1.078 0 0 8.97 7 0 1.078 0 10.21 8 0 -1.078 0 9.48 9 0 0 0 10.24 10 0 0 0 10.33（1）试用二次回归正交设计在试验范围内建立二次回归方程；（2）对回归方程和回归系数进行显著性检验；（3）失拟性检验；（4）试验范围内最优试验方案的确定。
解：试验号z1z2z1*z2 z1' z2' y y^2 z1^2 z2^21.00 1.00 1.00 1.00 0.37 0.37 9.61 92.35 1.00 1.002.00 1.00 -1.00 -1.00 0.37 0.37 9.13 83.36 1.00 1.003.00 -1.00 1.00 -1.00 0.37 0.37 9.37 87.80 1.00 1.004.00 -1.00 -1.00 1.00 0.37 0.37 8.57 73.44 1.00 1.005.00 1.08 0.00 0.00 0.53 -0.63 9.34 87.24 1.16 0.006.00 -1.08 0.00 0.00 0.53 -0.63 8.97 80.46 1.16 0.007.00 0.00 1.08 0.00 -0.63 0.53 10.21 104.24 0.00 1.168.00 0.00 -1.08 0.00 -0.63 0.53 9.48 89.87 0.00 1.169.00 0.00 0.00 0.00 -0.63 -0.63 10.24 104.86 0.00 0.0010.00 0.00 0.00 0.00 -0.63 -0.63 10.33 106.71 0.00 0.00SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.99R Square 0.98AdjustedR Square0.96标准误差0.11观测值10.00方差分析df SS MS F Significance F回归分析 5.00 3.02 0.60 48.07 0.00 残差 4.00 0.05 0.01总计9.00 3.07Coefficients 标准误差t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 下限95.0%上限95.0%Intercept 9.53 0.04 268.63 0.00 9.43 9.62 9.43 9.62 z1 0.19 0.04 4.25 0.01 0.07 0.31 0.07 0.31 z2 0.33 0.04 7.33 0.00 0.20 0.45 0.20 0.45z1*z2 0.00 0.06 0.00 1.00 -0.16 0.16 -0.16 0.16 z1' 0.00 0.07 0.00 1.00 -0.19 0.19 -0.19 0.19 z2' -0.25 0.07 -3.67 0.02 -0.44 -0.06 -0.44 -0.06 y=9.53+0.19z1+0.33z2-0.25z2’失拟性检验差异源SS df MS F F0.1失拟（lf）0.05 3.00 0.02 3.81 53.59 因为f<f0.1，所以失拟不显著重复试验（ef）0.00 1.00 0.00(1)回归方程的表达式为y=9.53+0.19z1+0.33z2-0.25z2’z1=x1-100/50 z2=z2-6/4 z2’=z2*z2-0.63 代入上式中可知Y=9.53+0.19*(x1-100)/50+0.33*(x2-6)/4-0.25*(x2-6)^2/16+0.25*0.63整理可知y=8.07+0.038x1+0.275x2-0.016x2^2(2)偏回归系数显著性检验：由上表“t-Stat”和“P-value”可知，偏回归系数z2对应的P-value《0.01，偏回归系数z1，z2’对应的P-value在0.01和0.05之间，所以x2对实验指标有非常显著影响（**），x1和交互作用x1x2也对实验指标有显著影响（*）(3)由上图可知失拟性不显著(4)规划求解结果目标函数可变单元格14.95164063 X1 150X2 8.593749869即当x1=150g/L,x2=8.59g/L时，菌体生长量最大为14.95g/L，不过这只是预测值，还需实验验证。