第八章实验的抽样和实验设计
社会研究方法(第四版)第八章
其次,由于实验需要进行前测和后测,而且前后两次测量 的对象都必须是同一群人.所以,如果有的实验对象在完 成前测以后就自己主动退出实验,后者在后测开始时,有 的实验对象因为各种原因无法找到,这都将给实验结果 蒙上一层阴影.
对照组是各方面与实验组 都相同、但在实验过程中并 不给予实验刺激的一组对象.
人心 A 人心 B
二、实验的逻辑
1：实验研究的基本逻辑
如果我们根据某种理论命题得到两个 变量之间存在因果联系的假设或者我 们根据经验试试和主观判断,推测现 象X是造成现象Y的原因,即：X Y.
为了的. 〔4试验程序和操作必须能够重复进行. 〔5必须具有高度的控制条件和能力.
第二节 实验的程序与类型
一、实验研究的程序
二、寻找两组相同的对象
根据实验研究的分析逻辑的要求,我们必须 有两组各方面都一样的对象.在实际研究中, 研究者为了创造出两组相同的对象,往往采 用两种方法：一是匹配；二是随机指派.
3. 单盲实验与双盲实验
此分类是按照实验对象和实验者对于实验
刺激是否知情划分的.
单盲实验
双盲实验
就是不让实验对象
就是不让实验对象
一方知道自己正在接
和实验人员知道正在
受实验,而由实验者
进行的实验,而由第
实施实验刺激和实验
三方实施实验刺激和
检测.
试验检测.
第三节 基本实验设计
一、经典实验设计 经典试验设计也称为古典试验设计,是最基
三、实验的特点与意义
〔１严格的因果推断逻辑. 〔２人工化的研究背景. 〔３受到政治的、伦理的、道德的等方面的
数理统计知识点总结
数理统计知识点总结一、概述数理统计是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科。
它在各个领域中发挥着重要作用，包括科学研究、经济学、社会学等。
二、基本概念1. 数据：指收集到的观察结果或实验结果，是进行统计分析的基础。
2. 总体和样本：总体指研究对象的全体，样本是从总体中选取的一部分。
3. 变量：指研究对象的性质或特征，分为定性变量和定量变量。
4. 频数和频率：频数是某一数值在样本中出现的次数，频率是某一数值在样本中出现的相对次数。
三、数据的整理与描述1. 数据的收集：可以通过实验、调查或观察等方式获取数据。
2. 数据的整理：包括数据的分类、排序和归纳等处理。
3. 数据的描述：使用统计指标如均值、方差、标准差等来描述数据分布的中心趋势和变异程度。
四、概率与概率分布1. 概率：指事件发生的可能性，可通过频率或理论推导计算得到。
2. 概率分布：描述随机变量取值与其概率之间的关系，包括离散概率分布和连续概率分布。
五、统计推断1. 参数估计：根据样本数据估计总体的参数，如均值、比例等。
2. 假设检验：根据样本数据判断总体参数是否符合某个假设。
3. 置信区间：给出总体参数的估计范围。
六、相关性与回归分析1. 相关性：描述两个变量之间的关联程度，可以通过相关系数来度量。
2. 简单线性回归：通过一条直线描述两个变量之间的函数关系。
3. 多元线性回归：通过多个变量来描述一个变量的线性关系。
七、抽样与实验设计1. 抽样方法：包括随机抽样、分层抽样等，确保样本具有代表性。
2. 实验设计：设计合理的实验方案，控制其他因素对结果的影响。
以上是数理统计的一些基本知识点总结，希望对您有所帮助。
第8次 实验法1
在贝尔演奏的43分钟里，有7人驻足聆听，27人给了钱， 其中大多数是边走边扔给他的。
这场特殊的音乐会结束后，受访者被问及那天上班的路 上发生了什么特别的事情。所有受访者中，只有一人提到了、 并高度评价地铁过道里的小提琴手。 究竟是快节奏的生活剥夺了人们对美的鉴赏力，还是一 切只是巧合？有7人驻足聆听了。后来采访了这7个人。居然 只有一人高度评价了这位行乞的小提琴手。而且更令人深思 的是，这7人中就恰恰只有这位对乔舒亚· 贝尔进行赞赏的人没 有读过大学，之前也完全不了解古典音乐。
例子：实验后两组的结果比较 实验组(n1) 对照组(n2)
2.40±Sa
2.10±Sb
差值t tab
P值 0.00
仅仅根据上表可以下结论吗？
结论：自变量对因变量有显著性的效果。
（实验组的营养补剂效果比对照组的安慰剂效果更好）
8.3 基本程序
查文献， 定研究问题 建立变量因果 关系假设 实验 设计
可自负也不要自卑！
3
前测y (跳远)
自变量x 补剂
1
后测验y2 （跳远）
2
其它因素
4
1．自变量刺激对因变量的作用， 2．前测的影响作用, 3 ．前测与引入自变量的交互作用对因变量的作用， 4．其它因素（如环境等）.
图8-1 对因变量影响的四个因素
8.2.2 基本要素
• 前测与后测 • 实验组和控制组 • 自变量和因变量
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 自变量(X)
1--被教师认为聪明的学生会 在随后的学习中变得更聪 明 2--观看老年电影将使大学生 减少对老年人的偏见 3--科学选材和科学训练是提 高运动员专项成绩的重要 保证 4--吸烟可能导致气管炎疾病 的发生 1-教师态度
第八章 教育实验法
3．无关变量
二、教育实验研究中的变量控制
教育实验的变量控制主要是指对无关变量的控制。 教育实验变量控制的主要方法： 1. 消除法。即把无关变量排除在实验之外，尽可能不让这些 因素影响实验结果。 2. 平衡法。通过设置对照组和实验组，是所有无关变量都以 同一种水平同时作用于这两个组，使之对两个组的教育效 果的影响相同，以此平衡无关变量的影响，再来比较对照 组与实验组的教育效果的差异，从而确定自变量与因变量 之间是否存在因果关系。 3. 抵消法。这种方法是让同样的被试先后接受几种不同的实 验处理，被试自身以及实验顺序造成的练习、适应和疲劳 等无关变量效应在先后轮换过程中可以相互抵消，从而提 高实验精确度。 4. 恒定法。恒定法是使无关变量效应在实验前后保持不变。 5. 随机法。随机是指选择被试、安排实验处理顺序等许多实 验环节上不受实验人员主观意图的影响，随机安排决定， 它是教育实验中唯一有可能控制所有无关变量的方法。
1.历史（或同时事件） 2.成熟 3.测验 4.工具 5.统计回归 6.差异的选择 7.受试者的流失
8.多种因素的交互作用
18
第二节 教育实验研究的效度
（二）外在效度 外在效度：指实验结果是否可以推论到实 验对象以外的其他受试者，或实验情境 以外的其他情境。
外在效度指实验结果的可推广度。具体说来， 就是指一项实验的发现能应用于被研究对象以 外的个人和环境的程度。 结果能被推广到的人、情境和条件。 外在效度反映研究所具有的社会价值。
33
上述实验设计在实践中有时被简化为： （RG） Y1 X Y2 X为实验处理，Y1为施行处理前对被试的观测结 果，Y2为施行处理后的观测结果。实验结束后， 通过前测与后测结果的比较，来判别实验处理是 否对实验结果产生明显的效应。这样，实验简便 易行多了。但由于缺乏必要的比较，归因分析是 很不充分的，它没有排除被试本身自然成熟的影 响。为了弥补实验设计的不足，研究者应尽可能 使用有常模参照的各种标准化测验，将实验班学 生的发展同相应的常模比较；寻找可用对照的比 较组。
抽样检验及实验设计(ppt 62页)
配對控制實驗設計
群組門比較乃是基於研究母群體在相關特 質上具有全然的相似性，如社經地位、現 有條件，或問題的範圍。
在配對研究中，其相似性乃取決於個體對 個體的基礎。
研究母群體中兩個個體其所選定的特質或 條件幾乎非常相似，而依此予以配對並分 派到不同群組中。
步驟九 以簡單隨機抽樣抽出每一層 所需的個數。
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叢集抽樣
將抽樣母體分成若干團體，稱為“叢集”。 對每個叢集使用簡單隨機抽樣，抽出所需個數。 範例：
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非隨機 / 非機率抽樣設計
定額抽樣(quota sampling)﹔ 偶遇抽樣(accidental sampling)﹔ 立意抽樣(judgemental or purpose sampling)﹔ 滾雪球抽樣(snowball sampling)。
混合抽樣
簡單隨機 抽樣
分層隨機 抽樣
叢集抽樣
定額抽樣
分層比例 抽樣
分層非比 例抽樣
單一階段 雙階段 多階段
偶遇抽樣
系統抽樣 立意抽樣
滾雪球抽樣
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隨機 / 機率抽樣設計
隨機/機率樣本須符合下列兩要件：
相等：被抽取的機率相同﹔ 獨立：不受其他因素影響。
隨機/機率樣本主要的優點：
可代表抽樣的母群體﹔ 可作為機率理論統計的資料。
步驟二 決定樣本大小(n)。
步驟三 以籤筒、亂數表、或電腦程式來抽選樣本
20
分層隨機抽樣的步驟
步驟一 確認母群體中的每一個抽樣單位。 步驟二 決定母群體的分層數(K)。 步驟三 每個個體分到適當的分層中。 步驟四 將每個分層內的個體予以編號。 步驟五 決定樣本大小。 步驟六 決定使用比例或非比例分層抽樣。
生物实验中的抽样方法选择和样本大小确定
生物实验中的抽样方法选择和样本大小确定在生物实验中，抽样方法选择和样本大小的确定是非常重要的步骤。
正确选择抽样方法和确定合适的样本大小，可以保证实验结果的准确性和可靠性。
本文将探讨生物实验中的抽样方法选择和样本大小确定的一些常见策略。
一、抽样方法选择1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最基本的抽样方法，每个样本有相同的机会被选中。
这种方法适用于总体分布均匀的情况，如人群中的某种基因型分布。
2. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中随机选择一部分样本。
这种方法适用于总体具有明显特征的情况，如不同年龄段的动物群体。
3. 系统抽样：系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本，如每隔一定间隔选择一个样本。
这种方法适用于总体中没有明显特征，但有一定的规律性的情况，如植物群落中的植株分布。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体分为若干个群体，然后随机选择其中的若干个群体进行抽样。
这种方法适用于总体中群体间差异较大的情况，如不同地理区域的动物种群。
二、样本大小确定确定合适的样本大小是保证实验结果准确性的关键。
样本大小的确定应考虑以下几个因素：1. 效应大小：效应大小是指所研究的变量之间的差异程度。
效应越大，需要的样本大小越小；效应越小，需要的样本大小越大。
2. 显著水平：显著水平是指在假设检验中所允许的错误发生的概率。
常见的显著水平有0.05和0.01。
较严格的显著水平要求需要更大的样本大小。
3. 统计方法：不同的统计方法对样本大小的要求有所不同。
例如，方差分析需要更大的样本大小，而相关分析需要较小的样本大小。
4. 实验设计：实验设计的复杂程度也会影响样本大小的确定。
复杂的实验设计需要更大的样本大小。
在确定样本大小时，可以使用统计软件进行计算，根据以上因素输入相应的参数，得出合适的样本大小。
总结起来，生物实验中的抽样方法选择和样本大小确定是确保实验结果准确性的重要步骤。
正确选择抽样方法和确定合适的样本大小可以提高实验的可靠性和可重复性。
干预性研究方法 - 第八章实验法
第二节 教育实验的一般程序
一个完整的实验一般经过三个阶段：
一、以理论设想为主的准备阶段 二、以实证验证为主的实施阶段 三、以理论概括为主的总结阶段
准备设 计阶段
实施 阶段
总结评 价阶段
推广 阶段
选 定 问 题 提 出 假 设
明 确 自 变 量 或 实 验 处 理
界 定 取 样 范 围 或 方 法
二 实验法的特点
• 变革性 • 控制性 • 探求因果关系
（一）变革性
• 与调查、观察等其他经验实证方法相比，二者都是在不干预研究对象 的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。 • 实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过 程，使它服从于科学认识的需要。
（二）控制性——精髓在于对实验条件的控制。主动操纵自变
实验者
排除
操 纵 干扰因素 测 量
自变量
实验对象
反应变量
X
O
Y
• 外在效度是指在与实验条件相类似的情况下实验结果可以推 广的范围。
• 一般地说，一项实验的内在效度越充分，实验结果推广的范 围越大，实验的价值就越高。 • 内在效度和外在效度并不总是一致的，内在效度和外在效度 之间是会有冲突的，要保证一种效度，可能会削弱另一种效 度。
抽样检验技术课程设计
抽样检验技术课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解抽样检验的基本概念，掌握其作用与适用范围；2. 学会运用不同的抽样方法进行数据收集；3. 掌握常见抽样检验的统计方法，并能解释其结果；4. 了解抽样检验在实际问题中的应用。
技能目标：1. 能够根据实际问题，选择合适的抽样方法进行数据收集；2. 熟练运用统计软件进行抽样检验的数据分析；3. 能够独立完成抽样检验的实验报告，并进行合理的结果解释。
情感态度价值观目标：1. 培养学生严谨的科学态度，注重数据的真实性和客观性；2. 增强学生的团队协作意识，学会在实验中相互配合；3. 激发学生对统计学在实际问题中的应用兴趣，提高解决实际问题的能力。
课程性质：本课程为高中统计学选修课程，侧重于抽样检验技术的实际应用。
学生特点：高中学生具备一定的数学基础，对统计学有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：结合学生特点，注重理论与实践相结合，培养学生的实际操作能力和数据分析能力。
通过本课程的学习，使学生在掌握抽样检验技术的基础上，能够将其应用于实际问题，提高解决问题的能力。
课程目标分解为具体学习成果，以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 抽样检验基本概念：介绍抽样检验的定义、作用和分类，强调其在统计学中的重要性。
教材章节：第一章第一节2. 抽样方法：讲解简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等常见抽样方法，比较各自优缺点及适用场景。
教材章节：第一章第二节3. 抽样检验统计方法：介绍t检验、卡方检验、F检验等常见统计方法，阐述其原理及计算步骤。
教材章节：第二章4. 抽样检验在实际问题中的应用：分析实际案例，让学生了解抽样检验在质量检测、医学研究等领域的应用。
教材章节：第三章5. 实践操作与数据分析：组织学生进行实际操作，运用所学抽样方法收集数据，运用统计软件进行数据分析。
教材章节：第四章6. 实验报告撰写与结果解释：指导学生撰写实验报告，重点强调结果的解释与分析。
教材章节：第五章教学内容安排和进度：共6个课时，每个课时1小时。
第八章-教育实验研究法
五、样本
一般根据实验所要求的精确度来确定。精确度越高，样 本容量越大。但如果样本过大，则增加实验上的困难， 也会造成不必要的浪费。样本容量的确定可按着以下 规则来进行：控制严密的实验样本可小一些，反之应 大一些；抽样误差大的，样本含量应大一些，反之则 小一些；第一轮实验样本含量可小一些，第二轮、第 三轮实验样本含量应逐渐增大；实验室实验样本含量 可 小 一 些 （ 10 以 上 就 可 以 了 ） ， 自 然 实 验 应 大 一 些 （至少要在30以上）。
第八章 教育实验法
本章内容
• 教育实验法概述 • 教育实验的类型 • 教育实验的构成因素 • 教育实验设计 • 教育实验的操作 • 教育实验研究计划 • 实验的评价标准
第一节 教育实验法概述
一、教育实验法含义 （一）广义教育实验法 泛指一切实证性的教育研究方法。
——来自于实验教育学派 （二）狭义教育实验法 通过探索性的工作安排来检验某种教育思想与预期结果关系的方法。
——科学方法论 2. 单项实验
整体实验（综合实验） 无中生有—— 3. 思想实验 4. 建构性实验 5. 国内外其他提法
第三节 教育实验的构成因素
一、被试（subject)与分组（match group) 被试——指参加实验研究的对象。 分组方式：
固定组(G_group)—— 随机组 (RG_random group)——
四、选择实验设计的原则
• 实际性 • 精确性 • 灵活性 • 简单性
第五节 教育实验法的操作
一、准备阶段
选择课题——分析变量——选择样本——制定实 验方案
实验方案的结构：
统计学中的抽样调查实验设计与分析
统计学中的抽样调查实验设计与分析在统计学中，抽样调查实验设计与分析是一项重要的研究方法。
通过抽取样本代表总体，进行调查实验，得出结论，从而推断总体的特征。
本文将介绍抽样调查实验设计与分析的基本概念、常用方法和注意事项。
一、抽样调查实验设计1. 研究目的确定：在设计实验之前，首先需要明确研究目的和研究问题，明确要调查的总体和需要推断的特征。
2. 抽样方法选择：根据研究目的和调查对象的特点，选择合适的抽样方法。
常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。
3. 样本容量确定：根据总体大小、可接受的抽样误差、置信水平等因素来确定样本容量。
一般来说，样本容量越大，结果的可靠性越高。
4. 抽样过程实施：根据已选择的抽样方法和样本容量，进行样本的抽取工作。
抽样过程需要严格按照设计进行，以确保样本的随机性和代表性。
二、抽样调查实验分析1. 数据收集：在实施抽样调查实验过程中，需要收集样本的相关数据。
数据可以通过问卷调查、观察、实验等方式获得。
2. 数据整理与描述：对收集到的数据进行整理与描述，比如计算频数、均值、标准差等统计指标。
通过数据的整理与描述，可以初步了解数据的分布情况。
3. 参数估计与假设检验：基于样本数据，对总体特征进行推断。
参数估计可以获得总体特征的估计值，而假设检验可以判断样本数据是否支持研究假设。
4. 结果解释与推断：根据参数估计和假设检验的结果，对研究问题进行解释与推断。
结合实际情况和统计学知识，找出统计学上的显著结果，并对研究问题给出合理的解释。
三、抽样调查实验设计与分析的注意事项1. 样本的随机性和代表性：样本的随机性和代表性是保证实验结果可靠性的重要前提。
在进行抽样过程中，应该尽量避免主观性和偏见，确保样本能够真实反映总体的特征。
2. 样本容量的确定：样本容量的确定关系到实验结果的可信度。
在确定样本容量时，需要综合考虑多种因素，并进行合理的估计。
3. 数据的有效性与可靠性：收集的数据应该具有一定的有效性和可靠性。
抽样调查方法实验报告
抽样调查方法实验报告抽样调查方法实验报告引言：抽样调查是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。
通过从总体中选取一部分样本，对其进行调查和观察，以推断总体的特征和规律。
本实验旨在探讨不同的抽样方法对调查结果的影响，并对其优缺点进行分析。
一、实验设计在本实验中，我们选取了一所大学的学生群体作为总体，通过随机抽样和分层抽样两种方法，分别进行了调查。
每种抽样方法各选取了100名学生作为样本，并使用问卷调查的方式进行数据收集。
问卷包括了有关学生的个人信息、学习情况和生活习惯等方面的问题。
二、随机抽样方法随机抽样是一种简单随机抽样的方法，即每个样本都有相同的概率被选中。
在本实验中，我们使用了随机数表来进行样本的选取。
随机抽样的优点在于能够确保样本的代表性，避免了主观偏见的产生。
然而，由于随机抽样的过程是完全随机的，样本之间可能存在一定的差异，导致结果的波动性较大。
三、分层抽样方法分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中分别抽取样本。
在本实验中，我们将学生群体按照不同的年级进行分层，然后从每个年级中随机抽取一定数量的样本。
分层抽样的优点在于能够保证每个层次的代表性，提高了结果的准确性和可靠性。
然而，分层抽样需要提前对总体进行划分，并且需要对每个层次进行相应的样本量计算，增加了实验设计的复杂性。
四、实验结果分析通过对两种抽样方法的实验结果进行比较，我们发现随机抽样和分层抽样在总体特征的推断上有所不同。
随机抽样的结果可能存在一定的误差，但能够较好地反映总体的整体情况。
而分层抽样则能够更加准确地描述每个层次的特征，但对总体的整体情况推断可能存在一定的局限性。
此外，我们还发现在实际操作中，抽样方法的选择还需考虑实验的目的和资源的限制。
如果实验目的是对总体的整体情况进行推断，可以选择随机抽样方法；如果需要对总体的不同层次进行比较和分析，可以选择分层抽样方法。
同时，实验资源的限制也会对抽样方法的选择产生影响，如时间、人力和经费等。
第八章 可靠性试验
解： ①求F(t) 累积失效概率
查表8-1得： F ( t ) = 28%
②求投入试验的样品数
可靠性设计
>20
应投入试验的样品数为71个。
3、产品寿命试验的截止时间 • 截止时间与样品数及希望达到的失效数有关：
试验时间： ln n
n 1
• 截止时间与产品累积失效概率有关
ti
ln 1
1F(ti)
可靠性设计
可靠性设计
4、寿命试验和加速寿命试验 寿命实验是评价分析产品寿命特征的试验。通过寿
命试验可以获得失效率、平均寿命等可靠性特征量。
模仿正常工作应力进行的寿命试验，需要较长的时间，代价很高。
加速寿命试验就是在不改变产品失效机理、不引 入新的失效因子的前提下，提高试验应力，加速产品 失效进程，再根据加速试验结果，预计正常应力下的 产品寿命。
可靠性设计
（2）产品研制定型中，进行可靠性鉴定 判断产品的设计和生产工艺是否符合可靠性要求，
确定能否进行批量生产。 （3）产品的生产过程中控制产品的质量
可靠性设计
8.1 可靠性试验分类及方法
一、可靠性试验的分类
按试验项目
筛选试验
环境试验
可靠性提高试验
可靠性增长试验
寿命试验（可靠性的评价试验）
1、可靠性筛选试验
通过实验结果对故障特征机理进行分析，找出改 进措施，进一步提高产品可靠性。使产品可靠性接近 设计规定固有可靠性水平。
（1）环境条件 气候环境条件 温 湿 气 风 雨 雪 水 露 霜 沙 盐 油游离等
度度压
雪 尘 雾 雾气体
机械环境条件
可靠性设计
振 冲 离 碰 跌 摇 静 失 声 爆 冲等
动击心撞落摆力重振炸击 辐射条件
统计学中的抽样与实验的设计与分析
回归分析在实验数据中应用
线性回归分析
通过建立自变量和因变量之间的线性关系模型，预测因变量的取 值。
多项式回归分析
当自变量和因变量之间呈现非线性关系时，采用多项式回归模型进 行拟合。
逻辑回归分析
用于处理因变量为二分类的情况，通过逻辑函数将线性回归结果转 换为概率值。
05 抽样与实验设计案例分析
简单随机抽样案例
要点三
优点与局限
随机区组实验设计能够同时考虑多个 因素的影响，从而更全面地评估不同 处理之间的差异；但可能存在区组划 分不合理或实验条件难以控制等问题 。此外，需要更多的样本量和更复杂 的统计分析方法来处理数据。
06 质量控制与改进策略
质量控制概念及重要性
质量控制定义
质量控制是指在生产和实验过程中，通过一系列的技术和管理手段，确保产品或实验结果符合预期要 求的一系列活动。
深入理解统计学的基本概念和原 理，熟悉常用的统计方法和工具 。
02
结合实际问题进行 应用
将统计学知识应用于实际问题的 分析和解决中，提高解决实际问 题的能力。
03
不断学习和更新知 识
随着统计学理论和方法的不断发 展，需要不断学习和更新知识， 以适应新的应用场景和需求。
THANKS FOR WATCHING
设计要点
确保每个小块土地的条件尽可能一致；每种肥料处理都要 有足够多的重复次数以提高结果的可靠性；采用随机分配 的方法以消除主观偏见的影响。
优点与局限
完全随机化实验设计能够消除大部分干扰因素的影响，从 而更准确地评估不同处理之间的差异；但可能存在实验条 件难以控制或成本较高等问题。
随机区组实验设计案例
01
案例描述
某研究机构想要对某城市居民的健康状况进行研究，决定采用简单随机
抽样调查与试验设计
拉丁方设计
利用拉丁方排列来安排试验对象和处理，以 减少试验误差。
试验设计的步骤与注意事项
明确研究目的和假设
在试验设计之初，应明确研究目的和 研究假设，以确保试验结果能够回答 研究问题。
选择合适的试验设计类型
根据研究目的和研究问题，选择合适 的试验设计类型，以确保试验结果的 准确性和可靠性。
确定试验因素和水平
01
了解社会问题
通过抽样调查，了解社会问题的 现状和原因，为政策制定和社会 改革提供依据。
02
评估社会影响
03
监测社会变化
通过抽样调查，评估政策和项目 对社会的影响，为决策者提供反 馈和改进建议。
通过抽样调查，监测社会变化和 趋势，为社会发展规划提供数据 支持。
学术研究抽样
验证理论假设
通过抽样调查，验证理论假设和研究假设，为学术研 究提供实证支持。
农业试验设计
总结词
农业试验设计是评估农业技术、作物品种和种植方法的有效手段。
详细描述
通过合理地选择试验地、设置对照组、控制变量等方法，农业试验设计可以准确 地评估不同技术、品种和种植方法对农作物产量和品质的影响，为农业生产提供 科学依据。
医学试验设计
总结词
医学试验设计是验证新药、医疗设备和 治疗方法安全性和有效性的关键步骤。
抽样误差与样本大小
抽样误差
由于样本是总体的一个子集，因此样 本结果可能与总体真实值存在偏差。 抽样误差越小，样本的代表性越高。
样本大小
样本大小直接影响到抽样误差的大小 。一般来说，样本越大，误差越小， 但同时调查成本也越高。需要根据研 究目的和资源合理确定样本大小。
随机抽样方法
系统抽样
按照固定的间隔从总体中抽取样本， 如每隔10个人抽取一个。
如何设计合适的实验样本和实验组
如何设计合适的实验样本和实验组实验是科学研究中常用的方法之一，它可以帮助我们理解和揭示事物的真相。
但是，一个好的实验需要合适的实验样本和实验组，才能保证实验结果的准确性和可靠性。
那么，如何设计合适的实验样本和实验组呢？下面我将从样本的选择和实验组的构建两个方面介绍。
一、样本选择在实验设计中，样本的选择是十分重要的。
一个好的实验样本应该具备以下几个特点：1.代表性：样本应该能够代表整个目标群体的特征。
例如，如果研究对象是全国中学生的学习习惯，那么样本应该涵盖各个年级、各个地区的学生，以确保结果的普遍性。
2.随机性：样本选择应该是随机的，即任何一个目标群体成员都有平等的机会被选中。
这样可以减少因主观因素引起的偏差，提高实验结果的可靠性。
3.可控性：样本的选择应该具备可控性，以方便实施实验和数据的统计。
选择大规模样本时，可以采取分层抽样或者整群抽样的方式。
二、实验组构建在实验设计中，实验组的构建直接影响着实验结果的准确性。
下面是几个构建实验组的常见方法：1.单盲实验：实验组和对照组的被试者并不知道他们所处的组别。
这样可以减少被试者的主观认知对实验结果的干扰。
2.双盲实验：实验组和对照组的被试者以及实验者都不知道他们所处的组别。
这样可以排除实验者对实验结果的偏见，保证实验结果的客观性和可靠性。
3.配对设计：在某些情况下，为了消除被试者间的差异，可以采取配对设计。
即将具有相似特征的被试者分别分配到实验组和对照组。
通过上述样本选择和实验组构建的方法，我们可以提高实验的可靠性和准确性。
当然，在实际操作过程中，还需考虑到实验样本的大小、实验环境的控制等因素，以便得出更为准确的实验结果。
总结起来，设计合适的实验样本和实验组对于科学研究的结果至关重要。
通过代表性、随机性和可控性的样本选择以及单盲实验、双盲实验和配对设计的实验组构建，我们可以增加实验结果的准确性和可靠性。
当然，在实际操作过程中还需考虑其他相关因素，以确保实验的科学性和可行性。
实验报告抽样定理
实验报告抽样定理实验报告：抽样定理引言：在科学研究和实验中，抽样是一种常用的数据收集方法。
通过从总体中选择一部分样本进行观察和研究，我们可以得出对总体的推断和结论。
然而，为了确保抽样的有效性和可靠性，我们需要依靠抽样定理来指导我们的实验设计和数据分析。
一、抽样定理的概念和意义抽样定理是统计学中的重要理论基础，它给出了在一定条件下，从总体中随机抽取的样本所得到的统计量（如均值、方差等）的分布规律。
抽样定理的核心思想是，当样本容量足够大时，样本所得到的统计量的分布将趋近于总体分布，从而使我们能够通过样本来推断总体的特征。
抽样定理的意义在于提供了一种合理和可靠的方法，使我们能够通过对样本的观察和研究来推断总体的特征。
在实际应用中，我们往往无法对整个总体进行观察和研究，而只能通过抽样来获取样本数据。
抽样定理告诉我们，只要样本容量足够大且抽样方法合理，我们就可以通过对样本的研究来得出对总体的推断和结论。
二、中心极限定理中心极限定理是抽样定理中的重要概念之一。
它指出，当样本容量足够大时，样本均值的分布将近似服从正态分布。
这意味着，无论总体的分布形态如何，只要样本容量足够大，我们就可以利用正态分布的性质来进行统计推断。
中心极限定理的重要性在于它为我们提供了一种处理实际问题的方法。
通过将样本均值的分布近似看作正态分布，我们可以利用正态分布的性质来计算置信区间、假设检验等统计量，从而得出对总体的推断和结论。
三、样本容量的确定在实验设计和数据分析中，样本容量的确定是一个重要的问题。
样本容量过小会导致推断结果的不准确性，而样本容量过大则会浪费时间和资源。
为了确定合适的样本容量，我们可以借助抽样定理提供的方法和公式。
根据抽样定理，样本容量的大小应该与总体的分布特征、样本的变异程度以及推断结果的精度要求相适应。
一般来说，当总体分布接近正态分布时，样本容量的要求相对较小；而当总体分布偏离正态分布时，样本容量的要求则相对较大。
管理研究方法8实验研究方法
第八章 实验研究方法
8.1 实验研究的特征与原理
一、实验研究及其特征 二、实验研究的一般原理 三、实验研究在管理研究中的应用
一、实验研究及其特征
• 1、实验研究的含义 • 实验研究方法是对物理学研究方法的借用，原来Fra bibliotek在自然科学领域中
广泛采用的一种研究方法，后来逐渐推广到社会科学领域内，它是从 现实世界中，提炼前提，用实验方法研究变量间关系、特别因果关系 的研究方式，也是管理科学研究的主流研究方式之一。实验就是根据 研究目的，运用一定的手段，主动干预或控制研究对象，在典型的环 境中或特定的条件下进行的一种探索活动。
单组实验通常采用前测与后测比较的方法来研究实验 因素的效果。在未进行实验处理之前，先进行一次测量 （称为前测），其结果为（Y0），在进行实验处理（XO） 之后，再进行一次测量（称为后测），其结果为（Y），则 整个实验结果C＝Y－Y0，其操作过程可用表4-1表示。
8.2.2 等组实验
等组实验是以两个或两个以上条件相同的实验组（等组） 为实验对象（O1和O2，O1＝O2），使之分别接受不同的实验 因素的作用(X1和X2)，然后将各个实验因素所产生的效果加 以测量和比较。实验操作过程可用表4-2表示。
自然科学实验中随机抽样与分层抽样的技巧与方法
自然科学实验中随机抽样与分层抽样的技巧与方法在自然科学研究中，实验设计是非常重要的一环。
为了获得准确和可靠的实验结果，研究者需要选择合适的抽样方法。
常用的抽样方法包括随机抽样和分层抽样。
本文将探讨这两种抽样方法的技巧和方法，以帮助研究者更好地设计实验。
一、随机抽样的技巧与方法随机抽样是指从总体中随机选择样本的方法。
通过随机抽样，可以确保样本具有代表性，从而使得实验结果能够推广到总体。
以下是一些随机抽样的技巧和方法：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是最基本的随机抽样方法，即从总体中按照相同的概率随机选择样本。
可以使用随机数表或者随机数生成器来进行简单随机抽样。
2. 系统抽样：系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择样本。
例如，可以按照每隔一定间隔选择一个样本的方法进行系统抽样。
这种方法适用于总体中元素的排列具有一定规律的情况。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中进行随机抽样。
这样可以确保每个层次都有代表性的样本。
分层抽样常用于总体具有明显特征的情况，例如按照性别、年龄、地区等进行分层。
二、分层抽样的技巧与方法分层抽样是一种常用的抽样方法，它可以提高样本的代表性和准确性。
以下是一些分层抽样的技巧和方法：1. 确定层次：在进行分层抽样前，需要先确定总体可以划分为哪些层次。
这需要根据研究目的和总体的特征来确定。
例如，如果研究的是某个地区的人口特征，可以将总体划分为城市和农村两个层次。
2. 确定每个层次的样本量：在进行分层抽样时，需要确定每个层次的样本量。
一般来说，样本量应该与层次在总体中的比例相当。
例如，如果城市人口占总体的70%，农村人口占总体的30%，那么在进行分层抽样时，城市的样本量应该是农村的样本量的2.33倍。
3. 随机选择样本：在每个层次中，需要使用随机抽样的方法选择样本。
可以使用简单随机抽样或者系统抽样的方法。
随机选择样本可以确保每个层次都有代表性的样本。
总之，随机抽样和分层抽样是自然科学实验中常用的抽样方法。
心理学研究中的样本和实验设计
心理学研究中的样本和实验设计在心理学研究中，样本和实验设计是两个重要的概念。
它们对于研究的可靠性和有效性起着决定性的作用。
本文将从样本的选择和实验设计的优缺点两个方面来探讨心理学研究中的样本和实验设计。
一、样本选择1. 随机抽样随机抽样是一种常用的样本选择方法。
通过随机抽样，研究者可以尽量减小样本中的偏倚，增加研究的可靠性。
同时，随机抽样可以使得样本代表性更强，研究结果的泛化性更好。
例如，在研究某一特定年龄段人群的认知发展时，通过随机抽样可以选择到不同背景、教育水平和社会地位的被试，更全面地了解认知发展的规律性。
2. 方便抽样方便抽样是一种常见但在科学性上较为薄弱的样本选择方法。
通过方便抽样，研究者选择最容易获得的被试进行研究。
尽管方便抽样方便快捷，但它也存在一定的局限性。
由于被试的选择取决于研究者的主观意愿，样本可能存在较大的选择偏倚，从而降低了研究结果的可靠性和泛化性。
二、实验设计1. 随机分组设计随机分组设计是一种常用的实验设计方法。
研究者通过将被试随机分配到不同的实验组和对照组中，控制了被试在实验前的差异。
这样可以更准确地评估不同处理条件对被试的影响。
例如，在研究某一药物对抑郁症患者的治疗效果时，研究者可以使用随机分组设计，将被试随机分为接受药物治疗的实验组和接受安慰剂的对照组，从而更好地比较两组之间的治疗效果。
2. 单盲和双盲设计单盲和双盲设计是为了减少实验结果的主观偏见而采用的实验设计方法。
在单盲设计中，被试不知道自己所处的实验组还是对照组；在双盲设计中，既被试不知道自己所处的实验组还是对照组，也研究者不知道每个被试所处的组别。
这样可以降低实验结果受到研究者和被试主观意愿的影响。
例如，在测试某种新药的疼痛缓解效果时，研究者可以采用双盲设计，以保证实验结果的客观性和可靠性。
3. 重复测量设计重复测量设计是一种常用的实验设计方法。
通过在同一组被试身上对不同处理条件进行重复测量，研究者可以控制个体差异对研究结果的影响。
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直接采样法：注射器采样；塑料袋采样；采气 管采样；真空瓶采样；
富集(浓缩)采样法：溶液吸收法；填充柱阻留 法(固体阻留法)；低温冷凝法等等
李
振
华
数理统计在化学中的应用
制 造
大气中有害物质的含量非常小，如果吸取的样品体积较小 ，那么就存在着这样一个危险，被测物质的量在最灵敏方 法的检测限之下．因此，要用一个流量计采集较大体积的 空气，采样装置中应配有能阻挡固体颗粒的过滤器，能阻 挡烟雾的薄膜，能吸收各种气体组分的溶液。
工厂的生产过程控制，根据工艺条件和分析目的，
可以从流线上的任何点进行，如流程是闭合回路控
制的，则一定要尽可能在流程或反应器附近采样，
分析仪器要紧靠采样点．
李
振
华
数理统计在化学中的应用
制 造
二.样品的装运与保存
运送到实验室进行分析的样品，应遵循下述规则： 保证样品的完整性与可鉴性．
根据样品的性质与密度，可以将其装人不透气的金 属、玻璃或塑料容器、塑料包或蜡纸包．在处理、 运输、贮存时，防止样品被污染是十分重要的．一 些样品暴露于潮湿、二氧化碳或氧气中，其组成可 能要发生变化．一些样品在光照下或温度变化时， 有可能被分解．为了避免这些情况发生，根据样品 的性质（挥发性、腐蚀性、溶解作用）和所要测定 的组分，有必要对容器进行选择．
气体样品可以通过抽吸、液体置换或扩散到真
空接受器中吸取．气体采样装置一般是由玻璃
制成，并带有适宜的旋塞，应采用不需涂油就
能保证气体密封的金学中的应用
制 造
气体采样泵，采样箱
李
振
华
数理统计在化学中的应用
制 造
困难的是大气空气的采样，许多因素，如风、沉降 、对流、人类活动产生的污染等等，会改变大气的 组成，尤其是微量组分。 因为大气的组成是连续 变化的，采集一个具有整体代表性的样品是无意义 的，也是不可能的。唯一有用的办法是分析短时间 内多点采集的多个样品．
李
振
华
数理统计在化学中的应用
制 造
采集大量的样品，则应由物料中各部分所得的样品 组合而成．运输的样品可在装货、卸货时进行采样 ．
运动中的物料（在运输带上）的主要采样方法包 括用人工或机械从物料中的某一部分取得样品，这 可以沿着直线的或交叉的方向，连续地成等时间间 隔地进行．各部分采的样品混合就可以得到一个代 表性样品．
李
振
华
数理统计在化学中的应用
制 造
抽样的问题既有采样的技术性问题；也有数 理统计学的方法学的问题。后者是采样理论 的核心问题。
李
振
华
数理统计在化学中的应用
制 造
一、正确的采样是分析测试的第一步
从分析采样的技术来考虑：这里有着采集、储存、 制备的过程。
1. 气体的采样
气体的性质受温度、压力的影响，因密度不一 样会产生分层现象，难以储存、运输，这些都 表明气休样品采集后应该马上进行分析．
李
甲醛苯氨气体采样器CD-3
OdaLog 硫化氢气体记录仪
数理统计在化学中的应用
振 华 制 造
2．液体的采样
液体的采样方法有流动法、吸移法和虹吸法
如果液体因不相溶或密度不同而分层，在采样 前应摇动使之均匀．
具有不混溶而分层的液体应从各分层中吸取与 层厚度成一定比例的体积，对各层样品分别进 行分析，或者将它们重新混合配成一个具有代 表性的样品．
李
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数理统计在化学中的应用
制 造
要使水样的组成不发生变化是不大可能的。 然而，可以采用各种添加剂以及处理技术使 样品变质减至最少．部分方法总结于以下表 中。
李
振
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数理统计在化学中的应用
制 造
如果目标是测定液体中气体的含量，采样要特别谨 慎．例如，测定水样中的氧，一定要小心处理不能 让其暴露于大气中．
美国
Lighthouse LS-60液体采 样仪
腐蚀性液体采样器
李
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数理统计在化学中的应用
制 造
另一个重要的问题是大流量的流动水源和固定水源（湖泊 、海洋）水样的采样与分析．流动水的化学组成随沉淀、 温度、流速、离水源的距离、深度、污染、水源等因素的 不同而变化．同样，湖泊、海洋中水的组成也是因深度、 温度、水体流出与流人、污染的不同而变化．例如，水中 自由氧的含量随气温、季节、地理位置（山区或平原）、 深度等的不同而不同．不同深度的采样，用一个特殊的装 置，当到达某一深度时，装置就能打开关闭，这类装置称 之为水深测量器．由于影响的因素太多，从大量水体中是 不可能采集到代表样品的．大量的信息也许只能通过大量 的分析试样获取。
李
振
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数理统计在化学中的应用
制 造
3．固体的采样
与气体和液体物质不同，固体物质还受颗粒大 小的影响．大多数固体物质是由不同大小的颗 粒组成，明显不均．另外，也许感兴趣的物种 仅存在于某一形式的颗粒中（细的、粗的或离 散的纯颗粒）或分散于整个物料之中．各种颗 粒、团粒、块团，其形式也是不尽相同的．所 以这些因素就使得代表性固体物质的采样十分 困难。
第八章 实验的抽样和实验设计
数理统计在化学中的应用
8-1实验的抽样
抽样（又叫采样）是人们对客观世界的认识，生 活的体验，真理的追求乃至科学实验、社会调查中常 用的一种方法，其目的就是要通过局部来了解总体。
特别是那些工作量大而没有条件进行全部调查、 分析、试验的，或者数据的测定是破坏性的试验，此 时要想对被研究物质进行整体研究是不可能的，而只 能采取抽样来进行。
李
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数理统计在化学中的应用
制 造
当液体含有悬浮颗粒时，建议通过搅拌和加热使之 溶解．如果溶解不了，将悬浮物过滤，对两相分别 进行分析．
含有不同挥发性组分的液体采集于并排连接的两个 容器中． 液体经过一个带有旋塞试管流入到第一 个容器的底部，容器装满后，液体溢出进入第二个 容器的底部．液体继续流动直至第一个容器中确证 是代表性样品．
李
振
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数理统计在化学中的应用
制 造
例如，含硼的水样必须放于钠玻璃容器中而不是硼 硅玻璃容器中运输．
强碱性样品一定不能贮存干玻璃容器中．测定痕量 元素的样品必须贮存于塑料容器中。
样品中的有些成分仅只能化学固定后才能贮存，例 如转变成更稳定的状态．比如．水样中的硫化氢要 与镉、锌或铜盐形成沉淀而固定，氧要与锰（Ⅱ） 盐沉淀而固定，氢氰酸要加入氢氧化钠而固定．