单因素实验优秀论文设计实用模板
单因素实验设计例子
单因素实验设计例子
以下是 6 条关于单因素实验设计例子的内容：
1. 咱就说研究光照对植物生长的影响吧，这可太有意思啦！把几盆相同品种的小植物，有的放在阳光充足的地方，有的放在比较阴暗的角落。
哎呀，你说这最后它们会长成啥样呢？就像我们走不同的路，结果会大不同吧！
2. 再看看温度对面包发酵的作用呀！一组面包放在常温下，一组放在稍高温度的地方。
哇塞，最后做出的面包口感会不会差别很大呢？这就好比同样的食材，不同的火候，做出来的菜味道也不一样呢！
3. 嘿，想想看药物剂量对病人恢复的影响呀！给一部分病人用高剂量的药，一部分用低剂量的。
这能不能让我们清楚看到哪种剂量效果更好呢？这不就如同给汽车加油，加多少油能跑得更远一样嘛！
4. 试试不同肥料对花朵绽放的影响怎么样呢？有的施这种肥，有的施那种肥。
难道你不想知道哪种肥料会让花朵开得更娇艳吗？就如同给孩子不同的教育，塑造出的人也不同呢！
5. 来研究一下噪音对小白鼠行为的影响呗！一组在安静环境，一组在嘈杂环境。
哇哦，小白鼠会有不一样的表现吗？这多像我们在安静的图书馆和喧闹的市场里的状态差别呀！
6. 瞧瞧不同教学方法对学生成绩的影响吧。
一种用传统教法，一种用创新的教法。
难道不会好奇到底哪种能让学生学得更好吗？这差不多就是走不同的学习道路嘛！
我的观点结论：单因素实验设计真的太重要啦，可以让我们深入了解某个特定因素到底会产生多大的影响，帮助我们做出更好的决策和判断呀！。
单因素实验设计报告
单因素实验设计报告:因素实验报告设计单因素实验设计举例正交实验单因素实验设计方案篇一:实验报告单因素方差分析5.1、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:PWK和DCGJSL，分别表示排污口和大肠杆菌数量。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“DCGJSL”进入“因变量”列表框，选择变量“PWK”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量大肠杆菌数量的总离差平方和为460.438;如果仅考虑“排污口”单个因素的影响，则大肠杆菌数量总变差中，排污口可解释的变差为308.188，抽样误差引起的变差为152.250，它们的方差(平均变差)分别为102.729和12.688，相除所得的F统计量的观测值为8.097，对应的概率P值为0.003。
在显著性水平α为0.05的情况下。
由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的排污口对大肠杆菌数量产生了显著影响，它对大肠杆菌数量的影响效应不全为0。
因此，可判断各个排污口的大肠杆菌数量是有差别的。
5.2、实验步骤: 1(建立数据文件。
定义2个变量:Branch和Turnover，分别表示分店和日营业额。
将Branch的值定义为1=第一分店，2=第二分店，3=第三分店，4=第四分店，5=第五分店。
2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。
在对话框左侧的变量列表中，选择变量“Turnover”进入“因变量”列表框，选择变量“Branch”进入“因子”列表框。
3(单击“确定”按钮，得到输出结果。
结果解读:由以上结果可以看到，观测变量日营业额的总离差平方和为1187668.733;如果仅考虑“分店”单个因素的影响，则日营业额总变差中，分店可解释的变差为366120.900，抽样误差引起的变差为821547.833，它们的方差(平均变差)分别为91530.225和14937.233，相除所得的F统计量的观测值为6.128，对应的概率P 值近似为0。
催化剂单因素实验设计
催化剂单因素实验设计【原创实用版】目录1.催化剂单因素实验设计的概念2.催化剂单因素实验设计的步骤3.催化剂单因素实验设计的注意事项4.催化剂单因素实验设计的应用案例正文一、催化剂单因素实验设计的概念催化剂单因素实验设计是一种实验方法，用于研究催化剂对化学反应速率的影响。
在实验过程中，只改变催化剂这一个因素，其他条件保持不变，以便观察催化剂对反应速率的影响。
这种方法可以有效地筛选出优良的催化剂，为进一步优化反应过程提供依据。
二、催化剂单因素实验设计的步骤1.确定实验目的：明确实验的研究目标，例如筛选出具有较高催化活性的催化剂。
2.选择催化剂：根据实验目的，挑选出可能对反应速率有影响的催化剂。
3.设计实验方案：确定实验中所需的其他条件，如反应物浓度、温度、压力等，并保持这些条件不变。
4.进行实验：在实验中，分别使用不同的催化剂进行反应，观察并记录反应速率。
5.数据处理与分析：将实验数据进行整理，分析催化剂对反应速率的影响。
6.结果讨论：根据实验结果，讨论催化剂对反应速率的影响，并提出可能的原因。
7.实验总结：总结实验结果，为后续实验或生产提供参考。
三、催化剂单因素实验设计的注意事项1.确保实验条件的一致性：在进行实验时，应尽量确保除催化剂以外的其他条件保持一致，以消除其他因素对实验结果的影响。
2.选择合适的催化剂：根据实验目的，选择具有代表性的催化剂进行实验。
3.合理设置实验组与对照组：在实验中，应设置实验组（使用催化剂）与对照组（不使用催化剂），以便对比观察催化剂对反应速率的影响。
4.确保实验数据的准确性：在实验过程中，应仔细观察并记录实验数据，确保数据的准确性。
四、催化剂单因素实验设计的应用案例在某新型催化剂的研发过程中，研究人员采用催化剂单因素实验设计方法，分别选用不同的催化剂进行反应，观察并记录反应速率。
通过数据处理与分析，发现其中一种催化剂具有较高的催化活性。
单因素试验方案设计
单因素试验方案设计影响蔗兜切割质量的因素包括切割器的工作参数、结构参数、动力传动部件和地面不平整等。
工作参数对砍蔗质量的影响前人也做过相关试验，本文在参考前人试验的基础上，采用程志青师姐高刚性切割器，研究切割速度、进给速度和一次切割甘蔗根数单因素对切割质量的影响。
以切割线速度作为单因素条件，设置三个水平：15m/s（刀盘转速600r/min）、20m/s（刀盘转速800r/min）、25m/s（刀盘转速1000r/min）。
甘蔗进给速度取0.4m/s，刀盘倾角5度，一次切割单根甘蔗，甘蔗压倾45°，测量刀盘边缘振动、切割力和蔗兜切割质量；以进给速度作为单因素条件，设置三个水平：0.2m/s、0.4m/s和0.6m/s，刀盘转速选用20m/s，刀盘倾角5度，一次切割单根甘蔗，甘蔗不压倾，测量刀盘边缘振动、切割力和蔗兜切割质量；以甘蔗切割根数作为单因素条件，设置三个水平：1根、2根和3根，甘蔗进给速度取0.4m/s，刀盘转速选用20m/s，刀盘倾角5度，一次切割单根甘蔗，甘蔗不压倾，测量刀盘边缘振动、切割力和蔗兜切割质量；单因素各水平试验重复9次试验，共进行81次试验。
蔗兜切割质量评价参数主要包括蔗蔸裂纹数、平均裂纹长度、最大裂纹厚度、最大裂纹长度、切面平整度、砍切刀数、刀与刀之间最大距离、砍蔗点是否过蔗节等。
本试验将断面裂纹数、最大裂纹长度、最大裂纹厚度及截面台阶数作为评价蔗兜切割质量的指标。
其中，裂纹数是指影响宿根蔗来年生长的裂纹数量，裂纹长度是指裂纹沿甘蔗轴向长度，裂纹厚度是指裂纹沿甘蔗径向长度。
测量每次切割甘蔗断面处直径和电动机的输入功率，计算单位直径的功耗。
正交试验设计为了得到比较好的参数水平组合，本文采取了正交试验的方法，在单因素结果分析基础上，采用对甘蔗切割质量影响比较显著的三种因素：进给速度、切割速度、甘蔗压倾角，设置各因素水平。
表4为正交试验的因素水平表，为了方便测量切割速度采用刀盘转速。
单因素项目间实验设计
单因素项目间实验设计
实验目的：为了研究规则字与不规则字两种字之间平均命名反应时的差异。
实验假设：不规则字的平均命名反应时明显长于对于规则字的平均命名反应时。
自变量：汉字的规则性（两个水平——规则，不规则）
操作性定义：汉语的规则性是来源于整字与声旁读音是否相同。
与声旁读音相同的称之为规则字（如骑）；与声旁读音不同的称为不规则字（如倚）。
因变量：被试对于汉字的命名反应时。
被试：被试为20名大学大三本科非语言专业学生，男女各半，全部视力和矫正视力正常，普通话水平均达国家二级以上标准。
控制变量：环境（温度、噪音、光线）
被试（受教育程度、视力、专业、年龄）
主试（指导语）
任务变量（字频、笔画数、）
实验材料：词频为30次/百万以上的汉字40个，其中规则字20个，不规则字20个。
实验程序：实验在计算机上进行，全套仪器由一台IBM—XT计算机、录音机、话筒及一些自制的外部接口组成。
实验过程如下：首先，计算机屏幕中央呈现一个注视点1秒，然后注视点消失。
20毫秒间隔后，随机呈现一个汉字，同时计算机开始计时，被试开始读音，语音开关立即切断电源，电脑停止计时。
计算机记录被试反应时，录音机录下被试反应内容。
屏幕上呈现的汉字为IBM机标准汉字, 全部字对随机呈现。
实验结果：
统计结果：规则字组
不规则字组是一样表格。
单因素实验设计
则有两个新试验点
x3 x1 0.618(x2 x1) x4 x1 0.382(x2 x1)
优点
新点 新点
每次可去掉实验范围的0.382，每次缩小的比 例一样（即0.618），除第一次要取二个试点外， 以后每次只取一个试点，用起来较方便，可用较 少的实验次数迅速找到最佳点
单峰函数(实验中指标函数)
单峰函数不一定是光滑的， 甚至也不一定是连续的，它只 要求在定义区间内只有一个 “峰”
函数的单峰性使我们可以 根据消去法原理逐步地缩小搜 索区间，已知其中包括了极小 点的区间，称为搜索区间
0.618法(黄金分割法)的构思
设指标函数是一个单峰函数，即在某区间内 只有一极小点，为最佳实验点
（3）找实验范围内最佳实验点
方法是：在[0，1]区间内选择 1 ，2两点，
令
1
Fn2 Fn
2
Fn1 Fn
即按分数序列的规律选择实验点位置，比较
结果，然后舍掉不包括最优点的一段，在缩短了 搜索范围后继续找点，比较实验结果，当搜索区 间小于给定精度值时，整个过程结束
分数法具体作法
分两种情况
“留好去坏”的原则，去掉实验范围[a，x2]部 分，在[x2，b]内继续实验。见图1。
若去掉实验范围的左边区间，则新试验点将 安排在新实验范围的0.618的位置上(x3)，另一个 试验点在新范围的0.382的位置上(x4)
x3 x2 0.618(x2 b) 新点 x4 x2 0.382(x2 b) a 0.382(b a) 0.382[b a 0.382(b a)]
适用条件
指标函数为单峰函数
下面通过实例，说明黄金分割法设计实验的 具体步骤
单因素实验优秀论文模板
单因素实验优秀论文模板LT摘要：本研究以竹叶为研究对象，通过单因素试验和正交试验观察了温度、时间、固液比、提取次数对多糖提取率的影响，比较了水提、超声波提取和微波提取三种提取方法对竹叶多糖得率的影响。
结果表明，水提最佳浸提参数：温度80℃，时间90min，固液比1:25，浸提次数3次。
超声波提取最佳浸提参数为：温度70℃，时间20min，固液比1:20，浸提次数3次。
微波提取最佳浸提参数为：微波功率500W，固液比1:15，时间2min，浸提次数3次。
最佳提取工艺方法是超声波提取，条件是温度70℃，时间20min，固液比1:20，浸提3次。
关键词：水提；超声波；微波；沉淀；提取次数目录引言 (1)1材料与仪器 (2)1.1实验材料 (2)1.2实验试剂 (2)1.3实验仪器 (2)2 实验方法 (3)2.1竹叶多糖提取工艺流程 (3)2.2样品中多糖含量的测定 (3)2.3浸提条件对多糖提取效果的影响 (4)2.3.1单因素试验 (4)2.3.2浸提工艺正交试验 (4)2.3.3不同浸提方法的比较研究 (5)2.4分析方法 (5)3 结果与分析 (6)3.1 单因素试验结果 (6)3.1.1温度对多糖得率的影响 (6)3.1.2时间对多糖得率的影响 (6)3.1.3固液比对多糖得率的影响 (7)3.1.4提取次数对多糖得率的影响 (8)3.1.5乙醇浓度对多糖得率的影响 (9)3.2正交试验 (10)3.2.1水提工艺正交试验效果 (10)3.2.2超声波提取工艺正交试验结果 (11)3.2.3微波提取工艺正交试验效果 (12)3.3竹叶多糖不同提取方法的比较效果 (13)结论 (14)参考文献 (14)引言多糖又称多聚糖(polysaccharide)，由单糖聚合而成，是聚合度大于10的极多性复杂大分子，分子量一般为数万，数十万到数百万，也有报道甚至达上千万,是生物体内普遍存在的一大类生物大分子[1]。
单因素实验方案设计
单因素实验方案设计那咱就以“探究不同肥料对盆栽小番茄生长的影响”为例，设计一个单因素实验方案哈。
一、实验标题。
“肥料对对碰：哪种肥料让小番茄长得更棒？”二、实验目的。
咱就想知道不同的肥料施在盆栽小番茄上，会对小番茄的生长有啥不一样的影响。
像个头啊、果实产量啊、叶子颜色这些方面会有啥差别。
三、实验材料。
1. 小番茄苗。
去花卉市场或者找个靠谱的种苗基地，挑那种健康、长得差不多高（大概10 15厘米左右）的小番茄苗，咱一共准备30棵，这样样本数量也还可以，能说明点问题。
2. 肥料。
选择三种不同的肥料。
第一种呢，是传统的有机肥，就那种腐熟的鸡粪肥，这可是纯天然的好东西。
第二种，是普通的复合肥，市面上常见的那种氮磷钾配比合适的。
第三种，咱来个新型的液体肥，说是有各种微量元素啥的。
3. 花盆和土壤。
准备30个差不多大小的花盆，别太大也别太小，直径大概20 25厘米就成。
然后装上一样的土，这土呢，就从同一个花池里挖出来的营养土，保证土质基本一致。
4. 其他工具。
小铲子，用来种小番茄苗和施肥的时候翻翻土；浇水壶，用来给小番茄浇水。
四、实验方法。
1. 分组。
把这30棵小番茄苗随机分成三组，每组10棵。
就像分糖果一样，随便抓，抓到哪棵算哪棵进哪个组。
这三组呢，第一组是有机肥组，第二组是复合肥组，第三组是液体肥组。
2. 种植和施肥。
先把小番茄苗种到花盆里，种的时候小心点，别伤着根了。
种好之后，给每个花盆做个小标记，写上是哪个组的。
施肥呢，按照肥料的说明书来。
有机肥组呢，每个花盆里先施上大概100克的有机肥，把它和土拌匀了再种小番茄苗。
复合肥组，按照说明，每盆施5克左右的复合肥，也是和土拌匀。
液体肥组呢，按照稀释比例配好溶液，然后每盆浇上大概200毫升的液体肥溶液。
3. 日常养护。
把这30盆小番茄都放在一个光照比较充足的地方，比如说朝南的阳台或者院子里。
每天早上给它们浇一样多的水，大概每盆200 300毫升，具体看土壤的干湿情况。
单因素设计——精选推荐
单因素完全随机设计（黄希庭的心理学研究方法）单因素设计只有一个自变量，而随机化设计则是指采用随机化的方法分配被试到各个实验处理中。
单因素完全随机设计是指研究者在实验中只操纵一个自变量，并采用随机化的原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计。
根据自变量水平的多少，单因素完全随机设计可分为两等组模型和多等组模型；根据有无试验前侧，可分为后测模型和前测后测模型；根据是否进行配对分组，可分为随机等组模型和随机配对等组模型。
一。
实验组控制组后测设计（一）实验组控制组后测设计模式只有一个自变量，并且自变量只有两个水平，其设计的基本模式如下：R1 X O1R2 O2首先采用随机分配的方法将被试分为同质的两组，两个组在理论上完全相同，然后随机选择其中的一组作为实验组接受实验处理，另一组作为控制组不接受实验处理。
在实验处理后，两组接受相同的后测，并对所获得的观测结果的差异进行比较，以推论实验处理的效果。
对于该设计实验结果的统计分析，可采用独立样本的t检验的方法进行数据统计分析。
（二）实验组控制组多组后测设计模式如果在一个实验中，实验因素具有三个或三个以上的处理水平时，上述设计的结构模式可变为：R1 X1 O1R2 X2 O2R3 X3 O3………Rn Xn OnRn+1 On+1这种模式和实验组控制组后测模式的区别仅在于增加了自变量的水平，即由两个水平变为多个水平，这种设计也成为随机多组后测设计。
在这种设计模式中，随机选取并分派被试组成等组，其中可以有一个组是不接受实验处理的控制组，其他各组分别接受不同的实验处理；也可以所有的组都接受不同的实验处理，对各组可能出现的结果差异进行比较。
对于单因素完全随机多等组后测设计的数据分析，可采用单因素方差分析的统计方法。
如F检验达到了统计显著性水平，表明在所有处理条件中至少有两个处理条件的差异达到了显著水平。
随后还需要进一步分析这些处理中哪些处理间具有显著的差异，进行有关单因素方差分析的事后多重比较（post hoc test）。
心理学准实验单因素实验设计模版
单因素实验设计
1.单因素完全随机实验设计
（1）模式：RX1O1
R X2 O2 (两水平情况下)
（2）实施过程：(研究中有一个自变量，自变量有两个或多于两水平。该变量是被试间变量)将被试分配给自变量的各个水平。每个被试只接受一个水平的处理。（用随机化控制误差变异）
（2）实施过程：给处理和不给处理交替出现，都进行测量并获得数值。把不给处理时的数据作为前侧（基线）值，给处理后测的成绩作为后测值，对比这两组值是否存在差异。
（3）统计方法：配对样本T检验
（4）优点：较好的控制历史因素、测验因素、统计回归等额外变量的影响。
缺点：外部效度较低，所得结果很难推到其他个体。（多次测量降低被试敏感性、重复实验处理的干扰、实验安排的反作用效果会影响该设计的外部效度）
f.被试的随机化分配可以抵消被试的反应倾向
缺点：a.虽然组间设计对被试进行了匹配和随机化，但分配给各实验组的被试仍有可能出现差异
b.比起被试内设计，它需要更多被试
c.需要花费更多时间和人力
d.匹配过程不存在练习和迁移效应，否则，匹配的结果是不可靠的，且其过程也要花费一定的时间和精力。
2.单因素被试内实验设计
d.【系列效应】被试接受实验处理的顺序具有一致性时，对实验材料的学习会产生迁移作用，导致被试对中间实验材料反应成绩最好。
PS.系统误差平衡法：
（1）ABBA法（对应一个因素的不同水平）
（2）拉丁方设计（每个被试的实验处理Байду номын сангаас序逐一顺延排列）
缺点：【混淆因素：成熟、历史、测验、仪器、统计回归、被试亡失、实验者效应、霍桑效应】
2.单组时间序列设计
（1）模式：O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
单因素试验设计举例（4例）
单因素试验设计优化方法案例例1、工艺规范中规定上等烟二润后含水率为[17，20]，具体到某一产地上等烟叶在打叶前应为多少合适呢？(1)均分法：拟做4次试验，则x1=17+(20-17)*1/(4+1)=17.6x2=17+(20-17)*2/(4+1)=18.2x3=18.8 x4= 19.4X1 X2 X3 X41717.6 18.2 18.8 19.4 20(2)对分法第1次试验点：x1=（17+20）/2=18.5但因难以判断下一次试验区间,此法不能用.(3)0.618法x1=17+(20-17)*0.618=18.85x2=17+(20-17)*0.382=18.15若x1比x2好,去掉18.15以下的区间,得区间[18.15,20], 则x3=18.15+(20-18.15)*0.618=19.29若x1比x3好,去掉19.29以上的区间,得区间[18.15,19.29], 则x4=18.15+(19.29-18.15)*0.382=18.59x2 x4 x1 x31718.1518.5918.8519.29 20(4)分数法试验范围[17,20],设试验点间隔取0.5,则可能试验点分别为:17.0、17.5、18.0、18.5、19.0、19.5、20.0。
由于可能试验总次数m=7=F5-1=8-1故第一试验点x1在F5-1= F4，第二试验点x2在F5-2= F3，分别为第5和第3个可能试验点，含水率相应为19.0、18.0若x1优于x2，则去掉x2和x2以下部分，下一试验点x3是x1点的对称点。
新的范围是从第4个可能试验点到第7个可能试验点，在这个范围内，与x1即第5个可能试验点相对称的是第6个可能试验点，故x3在第6个可能试验点，相应含水率为19.5。
单因素实验设计【精选】
单因素实验设计单因素实验设计是指在实验中只有一个研究因素，即研究者只分析一个因素对效应指标的作用，但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有一个因素与效应指标有关联。
单因素实验设计的主要目标之一就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。
常用的控制混杂因素的方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
一、完全随机设计1.概念与特点又称单因素设计或成组设计，是医学科研中最常用的一种研究设计方法，它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进行实验观察，或从不同总体中随机抽样进行对比研究。
该设计适用面广，不受组数的限制，且各组的样本含量可以相等，也可以不相等，但在总体样本量不变的情况下，各组样本量相同时的设计效率最高。
例如：为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将18只大鼠随机分到甲、乙、丙3组，每组6只，分别在地面办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g），通过评价不同环境下大鼠全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作用尘肺的影响，具体的随机分组可以如下实施：第一步：将18只大鼠编号：1，2，3， (18)第二步：可任意设置种子数，但应作为实验档案记录保存（本例设置spss11.0软件的种子数为200）；第三步：用计算机软件一次产生18个随机数，每个随意数对应一只老鼠（本例用spss11.0软件采用均匀分布最大值为18时产成的18个随机数）；第四步：最小的6个随机数对应编号的大鼠为甲组，排序后的第7个至第12个随机数随因编号为乙组，最大的6个随机数对应编号的大鼠为丙组（结果见表1）。
表1 分配结果编号1234567893.758.7516.2911.12 5.49 3.9813.6416.71 1.69随机数组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲编号101112131415161718113.6216.36 2.12 4.7411.54 3.980.1317.3516.38随机数组别丙丙甲乙乙甲甲丙丙2.随机数的产生方法（1）随机数字表：如附表13（马斌荣，医学统计学，第4版），这是一个由0～9十个数字组成60行25列的数字表。
单因素随机区组实验设计
单因素随机区组实验设计一、单因素随机区组实验设计的大体特点心理和教育科学研究中，被试的个体不同是误差变异的重要来源。
它常常会混淆实验处置的效应，因此是无关变异。
随机区组设计利用区组方式减小误差变异，即用区组方式分离出由无关变量引发的变异，使它不出此刻处置效应和误差变异中。
单因素随机区组设计适用于如此的情境：研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平(P ≥2)，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平(n ≥2)，而且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。
当无关变量是被试变量时，一样第一将被试在那个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分派给不同的实验处置。
如此，区组内的被试在此无关变量上加倍同质，他们同意不同的处置水平常，可看做不受无关变量的阻碍，要紧受处置的阻碍而区组之间的变异反映了无关变量的阻碍，咱们能够利用方差分析技术区分出这一部份变异，以减少误差变异，取得对处置效应的更精准的估价。
另外，环境因素也是潜在可考虑的区组变量，例如，天天的时刻、每一年的季节、地址、仪器等方面的因素也能够进行区组，以减少误差变异，时刻是一个专门有效的区组变量，因为它常常还会带来一些附加的变量，如躯体的生理周期、疲劳等等。
单因素随机区组实验设计适合查验的假说有两个：(1)处置水平的整体平均数相等，即：0.1.2.:P H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或处置效应等于0，即：0:0j H a =(2)区组的整体平均数相等，即：0.1.2.:n H μμμ==⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅=或区组效应等于0，即：20:0i H π=图中能够看出实验中有一个自变量，自变量有4个水平。
实验中还有一个无关变量，将16个被试在无关变量上进行匹配，分为4个区组，每一个区组内4个同质被试，随机分派每一个被试同意一个处置水平。
二、单因素随机区组实验设计与计算举例(一)研究的问题与实验设计咱们仍然利用第一节中文章的生字密度对阅读明白得阻碍的研究做例子。
单因素双因素实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着科学技术的不断进步，实验研究在各个领域都发挥着重要作用。
本实验旨在通过单因素和双因素实验设计，探究不同因素对实验结果的影响，并分析这些因素之间的交互作用。
实验过程中，我们将运用统计学方法对数据进行分析，得出科学的结论。
二、实验材料与方法1. 实验材料：- 实验对象：某品牌手机- 实验因素：屏幕尺寸、内存容量、处理器性能- 因变量：用户体验满意度2. 实验方法：（1）单因素实验：- 首先，我们将手机分为三组，分别对应屏幕尺寸为5英寸、6英寸和7英寸。
- 然后，邀请相同数量的测试者分别使用这三组手机，填写用户体验满意度调查问卷。
- 对比三组数据，分析屏幕尺寸对用户体验满意度的影响。
（2）双因素实验：- 将手机分为九组，每组包含不同的屏幕尺寸和内存容量组合（5英寸/4GB、5英寸/6GB、5英寸/8GB、6英寸/4GB、6英寸/6GB、6英寸/8GB、7英寸/4GB、7英寸/6GB、7英寸/8GB）。
- 邀请相同数量的测试者分别使用这九组手机，填写用户体验满意度调查问卷。
- 对比九组数据，分析屏幕尺寸和内存容量对用户体验满意度的共同影响。
（3）数据处理：- 收集问卷数据后，利用统计学软件对数据进行整理和分析。
- 运用方差分析等方法，分析不同因素对用户体验满意度的影响及其交互作用。
三、实验结果与分析1. 单因素实验结果：- 通过方差分析，我们发现屏幕尺寸对用户体验满意度有显著影响（F=6.23，p<0.05）。
- 具体来说，屏幕尺寸为6英寸的手机在用户体验满意度方面表现最佳，而7英寸的手机在用户体验满意度方面表现最差。
2. 双因素实验结果：- 通过方差分析，我们发现屏幕尺寸和内存容量对用户体验满意度有显著影响（F=4.12，p<0.05）。
- 在交互作用方面，屏幕尺寸和内存容量的组合对用户体验满意度也有显著影响（F=3.89，p<0.05）。
- 具体来说，5英寸/8GB、6英寸/6GB和7英寸/4GB这三组手机在用户体验满意度方面表现最佳。
单因素重复测量实验设计例子
单因素重复测量实验设计例子《单因素重复测量实验设计，就像一场有趣的冒险！》嘿，朋友们！今天我要和你们聊聊单因素重复测量实验设计这个听起来有点专业，但实际超级有意思的东西哦！你想啊，这单因素重复测量实验设计就像是我们在生活中玩的一个闯关游戏。
我们有个关键的因素，就好比那游戏里的大魔王，然后我们一遍又一遍地去挑战它，看它在不同情况下会有啥反应。
比如说，我曾经参与过一个关于口味偏好的实验。
这不就是单因素重复测量嘛！我们就研究一种新零食的味道，让参与者一次又一次地品尝，然后问他们的感觉。
嘿，这就像一场味觉的冒险！想象一下，参与者们就像勇敢的探险家，每次品尝都是一次新的挑战。
有时候他们会皱着眉头，仿佛在说：“哎呀，这次味道咋不一样啦！”有时候又会眼睛放光，好像在说：“哇塞，这次超好吃！”而我们这些搞实验的人呢，就像是背后的大导演，观察着他们的一举一动，记录下每一个有趣的反应。
而且啊，这种实验设计还有个好处，就是能让我们更深入地了解那个因素的影响。
就像挖宝藏一样，越挖越深，发现的宝贝也就越多。
可能一开始我们只看到了表面的一点点，但经过反复测量，哇哦，各种细节都浮现出来啦！当然啦，这过程中也会有一些小插曲。
比如有时候参与者会偷偷瞄我们的表情，想从我们这儿找答案，哈哈，那场面可太逗了！还有的时候，他们可能会因为吃太多次同一个东西而有点腻了，但还是得坚持完成实验，那表情真的是又好笑又让人心疼。
不过总的来说，单因素重复测量实验设计真的是一次充满乐趣和探索的旅程。
它让我们能在一个特定的领域里深入挖掘，不断发现新的东西。
就像打开了一扇神秘的门，里面有着无尽的惊喜等待着我们去探索。
所以啊，如果你还没尝试过这种实验设计，不妨去试试。
说不定你也会像我一样，爱上这场有趣的冒险，在探索的道路上发现许多意想不到的精彩呢！怎么样，准备好开启你的单因素重复测量实验之旅了吗？哈哈，让我们一起出发吧！。
第04篇 单因素被试间实验设计
– 有的时候匹配任务可以和因变量同类的任务；
• 例如考察不同方法解决字谜的效果。
等组的方法
• 匹配的困难：
– 实验者不可能对每一个特征都进行匹配，只 在一些特征上匹配，而在另一些相关的特征 上可能有差异。
• 例如两种方法抚育幼儿的效果。（匹配了体重； 但健康、母婴依恋类型上可能没有作匹配）
• 对接触酒精组被试的指导语非常慢； • 实验者会作有偏的观察，更容易注意到接触酒 精组被试的混乱言语和不正常的行为。
被试间设计中会影响内部效度 的因素
• 消除实验者效应的方法：
– 设计安慰剂控制组
• 安慰剂控制组和实验组的差异就是实验处理 （药物）的差异；
– 双盲实验
思考题
• 研究者想要考察外部因素可能会影响人 们体育锻炼的坚持性。 • 研究者令被试在跑步机进行分心任务， 任务有三种：
实验设计
• 单因素实验设计：实验只有一个自变量， 被试接受这个自变量的不同水平的实验 处理。
• 多因素实验设计：实验中含有多个自变 量，被试接受几个自变量水平的结合的 处理。
实验设计
• 被试间设计（随机区组设计） • 被试内设计 • 复杂设计
被试间设计还是被试内设计？
• 实验之前要决定：怎样将被试分配到变 量的不同水平中去。 • 两种可能：
额外变量保持恒定
• Lofus & Burns的实验：
–两个实验组：（独立处理） –第二个实验组：
• 看一段非暴力的电影片断。前部分与第一组所 看的影片一样，只在枪击那段不同。此段影片 在这切换到成了银行经理对顾客和雇员解释发 生了什么，并请他们冷静。
额外变量保持恒定
5 单因素随机区组实验设计
a4 S14 S24 S34 S44
5、实验设计模型 YiJ = μ + αj +πj +εi(J) (i=1,2,……,n; j=1,2, ……,p) 其中：YiJ：被试 i 在处理水平 J 上的分数 μ ：总体平均数 αｊ：水平的处理效应 πj ：区组效应 εi(J)：误差效应 二、单因素随机区组实验设计与计算举例 （一）研究的问题与实验设计 文章生字密度对阅读理解的影响研究 考虑到学生的智力可能对阅读理解测验分数产生影响， 但它又不是该实验中感兴趣的因素，因此研究者决定把学 生的智力作为一个无关变量，通过实验设计将它的效应分 离出去，以更好地探讨生字密度对阅读理解的影响
随机区组实验设计的简单评价：
优点：比完全随机实验设计更加有效 有较好的灵活性（处理水平数和区组数不受限制） 缺点：形成同质区组、寻找同质被试的困难 限制是自变量与无关变量之间没有交互作用
注: F.01(3,21)=4.87; F.01(7,21)=3.65
5、平方和与自由度分解
SS总变异 df=np-1 =31
SS处理间 df=p-1=3
SSＡ df=p-1=3
SS区组 df=n-1=７
SS处理内 df=p（n-1)=28
6、解释 A、各种平方和的含义
SS残差 df=(n-1)(p-1)=21
SS总变异：总平方和首先分解为处理间平方和与处理 内平方和
SS处理间：所有由于实验处理引起的变异，处理效应
SS处理内：处理内平方和可进一步分解为两部分：区组 平方和与误差平方和 SS区组：该实验的总变异中由被试的智力引起的变异 SS残差：总变异中不能被实验处理和区组效应解释的变 异，残差计算是从总变异中减去处理效应和区组效应
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毕业论文（设计）题目竹叶中多糖的提取方法研究指导老师汪洪专业班级食品营养与检测112 姓名戴晓鹏学号 201171002032014年5月28日摘要：本研究以竹叶为研究对象，通过单因素试验和正交试验观察了温度、时间、固液比、提取次数对多糖提取率的影响，比较了水提、超声波提取和微波提取三种提取方法对竹叶多糖得率的影响。
结果表明，水提最佳浸提参数：温度80℃，时间90min，固液比1:25，浸提次数3次。
超声波提取最佳浸提参数为：温度70℃，时间20min，固液比1:20，浸提次数3次。
微波提取最佳浸提参数为：微波功率500W，固液比1:15，时间2min，浸提次数3次。
最佳提取工艺方法是超声波提取，条件是温度70℃，时间20min，固液比1:20，浸提3次。
关键词：水提；超声波；微波；沉淀；提取次数目录引言 (1)1材料与仪器 (2)1.1实验材料 (2)1.2实验试剂 (2)1.3实验仪器 (2)2 实验方法 (3)2.1竹叶多糖提取工艺流程 (3)2.2样品中多糖含量的测定 (3)2.3浸提条件对多糖提取效果的影响 (4)2.3.1单因素试验 (4)2.3.2浸提工艺正交试验 (4)2.3.3不同浸提方法的比较研究 (5)2.4分析方法 (5)3 结果与分析 (5)3.1 单因素试验结果 (5)3.1.1温度对多糖得率的影响 (5)3.1.2时间对多糖得率的影响 (6)3.1.3固液比对多糖得率的影响 (6)3.1.4提取次数对多糖得率的影响 (7)3.1.5乙醇浓度对多糖得率的影响 (8)3.2正交试验 (9)3.2.1水提工艺正交试验效果 (9)3.2.2超声波提取工艺正交试验结果 (10)3.2.3微波提取工艺正交试验效果 (11)3.3竹叶多糖不同提取方法的比较效果 (12)结论 (12)参考文献 (13)引言多糖又称多聚糖(polysaccharide)，由单糖聚合而成，是聚合度大于10的极多性复杂大分子，分子量一般为数万，数十万到数百万，也有报道甚至达上千万,是生物体内普遍存在的一大类生物大分子[1]。
多糖按其来源不同，可分为真菌多糖、植物多糖、动物多糖、藻类地衣多糖、细菌多糖等5大类。
现代研究表明多糖具有促进机体免疫力、抗菌、抗病毒、抗寄生虫、抗肿瘤、抗辐射、抗衰老、抗炎、降低血脂以及改善动物生产性能等一系列作用，其中多糖的主要功能是免疫调节，因此又叫免疫活性多糖[2]。
20世纪90年代后，多糖及其复合物的分离纯化、组分测定和结构分析有了长足进步，同时由于细胞生物学和分子生物学的发展，研究发现了糖类化合物特别是糖复合物上的糖链参与了各种生命现象的调节，如细胞识别、粘连与融合、信号传达、免疫与应答、细胞转化和分化等都离不开糖链的参与[3]。
由于糖复合物的种种功效，其研究也成为生命科学研究领域的新热点,具有重要的开发潜力和广阔的开发前景。
竹子是禾本科( Gram ineae ) 竹亚科(Bambusoideae)多年生常绿植物, 有着复杂的次生代谢。
因竹叶含有许多对人体具有重要作用的活性物质, 所以竹叶在中国具有悠久的食用和药用历史, 《本草求真》、《本草逢原》等古代医学著作均有大量记载。
据记载, 竹叶性淡、微涩、寒, 味甘、苦, 具有清热利尿, 明目解毒及止血的功能。
主治烦热口渴, 小儿发热, 小儿疳积, 热病不眠, 口舌生疮, 目赤肿痛, 疥癣, 疮毒, 咽喉炎, 外伤出血等症[4]。
20 世纪80 年代, 就有从竹叶中提取食品防腐剂、杀菌剂和叶绿素等研究报道。
近年来有学者在竹叶提取物中又发现了其他对人体有益的活性物质, 包括黄酮类化合物、酚酸类化合物、生物碱、生物活性多糖、氨基酸肽类、蒽醌类、萜类内酯等 , 人们对竹叶提取物中黄酮类化合物的存在及其生物活性、生物活性多糖等有效成分比较关注, 了解竹叶提取物的有效成分及其应用现状对合理利用与开发竹产业具有重要意义[5]。
多糖具有多种生物活性,某些多糖不但具有抗癌、抗病毒、抗衰老等作用,还是理想的免疫增强剂。
因此,关于多糖的研究具有十分重要的意义。
但是竹叶中的多糖的提取受很多因素的影响，本文就是根据温度、时间、固液比对多糖的提取率影响做了一些研究。
1材料与仪器1.1实验材料样品为3-5片毛竹（采于台州天台），分别从毛竹冠的上、中、下部采集，混合后洗净，低温烘干，粉碎后贮于磨口瓶中备用。
1.2实验试剂95%乙醇（工业酒精），乙醚、丙酮、苯酚、浓硫酸等均为分析纯试剂，购于公司。
水为蒸馏水。
1.3实验仪器磁力搅拌器（上海维菱科学仪器有限公司）；分光光度计（752N上海精密科学仪器有限公司）；分析天平（SPS202F梅特勒-托利多称重设备系统有限公司）；冷冻干燥仪（1-2LD德国ALPHA公司）；超声波清洗器（KQ-500DA昆山市超声仪器有限公司）；粉碎机（河北齐家务科仪厂）；旋转蒸发仪（RE-52AA上海亚荣生化仪器厂）；微波炉（WP800格兰仕）；电热恒温鼓风干燥箱 (DHG一9246A上海精宏试验设备有限公司)；高速离心机(DL-5型上海安亭科学仪器厂)；高效外循环浓缩设备（SJN，天津隆业设备厂）；2 实验方法2.1竹叶多糖提取工艺流程图2.1竹叶多糖提取工艺流程2.2样品中多糖含量的测定准确称取竹叶磨碎样5.0 g加100 mL蒸馏水提取，提取液减压浓缩到10 mL，加4倍于浓缩液体积的95％乙醇沉淀12～24 h，4000 r/min离心，取沉淀，定容到250 mL，取0.5mL用硫酸---苯酚法测定多糖含量，按公式计算多糖得率。
多糖得率(％)=C×V/W×100％c：根据吸光度值由回归方程计算的多糖浓度值v：多糖溶液体积w：竹叶样品千重.2.3浸提条件对多糖提取效果的影响2.3.1单因素试验①.温度对多糖得率的影响准确称取竹叶磨碎样5.0g，加200mL蒸馏水，分别在40℃、60℃、80℃、100℃，提取2.0h，提取液浓缩至10mL，加4倍体积95％的乙醇沉淀12～24 h，4000r/min离心，取沉淀，沉淀定容到250mL，硫酸-苯酚法测定多糖含量。
②.浸提时间对多糖得率的影响准确称取竹叶磨碎样5.0 g ，加200mL蒸馏水，按①确定的温度，分别浸提15 min、30 min、60 min、90 min、120 min、150 min，其他操作如①，硫酸-苯酚法测定多糖含量。
③.固液比对多糖得率的影响准确称取竹叶磨碎样5.0 g，以确定的温度和时间，按固液比l:5、l:10、1:20、1:30、1:40提取，其他操作如①，硫酸-苯酚法测定多糖含量。
④.浸提次数对多糖得率的影响准确称取竹叶磨碎样5.0g，按上述试验确定的温度、时间，分别浸提1次、2次、3次、4次，每次固液比为1:30，其它操作如①，硫酸-苯酚法测定多糖含量。
⑤.乙醇浓度对多糖得率的影响准确称取竹叶磨碎样25.0g，按80℃，固液比1：30，浸提60 min，将浸提液平均分成5份，提取液浓缩到l：2(竹叶质量：浓缩液)，以终溶液中乙醇的不同浓度沉淀12～24 h，4000 r/min离心取沉淀，定容到250mL，硫酸．苯酚法测多糖含量，计算得率。
2.3.2浸提工艺正交试验(34)正交表分别采用水提、超声波浸提、微波浸提，对竹叶多糖提取工按L9艺参数进行试验，用硫酸一苯酚法测定多糖含量。
表2.1水提L9(34)正交试验因素水平表温度A/℃时间B/min 固液比C 提取次数D1 70 30 1:15 12 80 60 1:20 23 90 90 1:25 3表2.2超声波提取L9(34)正交试验因素水平表温度E/℃时间F/min 固液比C 提取次数D1 50 10 1:15 12 60 20 1:20 23 70 30 1:25 3表2.3微波提取L9(34)正交试验因素水平表功率G/W 时间H/min 固液比C 提取次数D1 200 1 1:15 12 300 2 1:20 23 500 3 1:25 32.3.3不同浸提方法的比较研究准确称取一定量的竹叶样品，先分别预浸30 min，再参照以上正交试验结果，分别浸提，苯酚-硫酸法测定多糖含量，分析试验结果。
2.4分析方法使用MicrosofI Excel 2000和The SAS system for Windows 7．0(简体中文)，对数据进行分析。
3 结果与分析3.1 单因素试验结果3.1.1温度对多糖得率的影响由图3.1可知，在40℃至80℃的温度范围内，随着提取温度的升高，多糖得率增加，当温度为80℃时，多糖得率达到最大值，之后有所下降，可能是过高的提取温度，会造成糖苷键的断裂，使多糖分解，导致得率降低，结果表明，采用80℃的提取温度效果较好。
图3.1 浸提温度对多糖得率的影响3.1.2时间对多糖得率的影响由图3.2可知，随着浸提时间的延长，多糖得率增加，在60min时达到最大值，之后开始下降，可能是在80℃的提取温度下，过多延长提取时间会造成糖苷键的断裂，使多糖分解，导致得率降低，因此，竹叶多糖的提取时间采用60 min 为佳。
图3.2浸提时间对多糖得率的影响3.1.3固液比对多糖得率的影响由图3.3可知，在固液比1：5至1：40的范围内，随着固液比的增大，溶质的扩散动力增加，易于从材料中扩散到提取液中，多糖得率不断增加；当固液比达到1:30时，多糖已基本溶出，内外浓度达到平衡，继续增加固液比，多糖得率增加不明显，而且会增加杂质的浸出率，同时也会增加后续加工成本，综合考虑各方面因素，1:30的固液比提取竹叶多糖，效率较高，且成本较低。
图3.3浸提固液比对多糖得率的影响此外，工业化生产中，固液比受容器容积、搅拌状况、提取液理化性质等限制，考虑到节能，其不能太大，增加固液比虽然得率可能会有小幅度的增加，但会增加后续工序的处理量，目的产物的损失也相应增加，且能耗增大；固液比太小，提取又不完全，综上所述，对于小试规模时，固液比选用1：30较为合适，对于中等或大规模多糖提取工艺，固液比的确定将更为复杂，有待于讲一步研究。
3.1.4提取次数对多糖得率的影响从表3．1、图3．4可以看出，竹叶多糖前两次提取的得率占总得率的92.49％，其中以第1次提取的得率最高，占总得率的80.67％：多次提取可以增加多糖得率，提取两次以后继续增加提取次数，多糖得率有所增加，但效果不明显。
这可能是由于多次提取时每次加入新鲜溶剂，在浓度差推动下，颗粒层中多糖扩散到液相，从内到外，液固间形成无数个平衡，随着液相浓度增加，扩散推动力减小，经过一段时间后，液固两相达到或接近平衡，此时只有更换溶剂才能继续提取，因此增加提取次数会对得率产生影响，但随着提取次数的增加，固相中多糖含量明显下降，导致溶液浓度很低且杂质浸出率增加，2次提取以后多糖得率效果不明显，故竹叶多糖的提取次数选择2次为佳。