科研数据处理教程230P
科学研究中的数据处理方法
❖ 异常值，先求出这组数据的平均值 及标准偏差S，
然后求出统计量T。
❖
若怀疑x1为异常值，则：
T
1
s
❖ 若怀疑xn为异常值，则： T n
s
若计算T值大于表中所列临界值 g0(n,α) ，为异常值舍弃， 否则保留。
Ex：用格鲁布斯法判断前例中的40.02是否应舍弃，设
p 95%
则α=0.05 n=5
一、异常值及剔除
❖ Ex: 测定碱灰的总碱量（Na2O）得到5个数据， 40.02；40.13；40.15；40.16；40.20 试问 40.02是否应舍弃？
❖ 这是异常值的检验问题，如何判断是否属于 异常值？这就要求我们必须对测量误差有所 认识，对其分布规律有所了解，才能给出合 理的置信限并做出正确判断。为了解决这一 问题，下面我们介绍实验误差的分布规律。
❖ 这是H.M.Goodwin 提出的简单的判断方法，为了方 便起见，可以用单次测量的平均偏差δ代替σ，由于 δ≈0.80σ 3σ≈4δ（n→∞）
❖ 对于一般的有限次测量用平均偏差 d 代替δ，即略 去可疑观测值后，计算其余各观测值的平均值及平 均偏差，然后计算出可疑观测值与平均值的偏差， 若其大于等于4 d 者舍去”。
我们先研究
y f ( x) a0 a1x a2 x2
的最小二乘拟合
残差的平方和为：
Q ( y a0 a1x a2 x2 )2
求极值：
Q a0
2( y a0
a1x a2 x2 ) 0
k b 2.80 1.99 1.405
y 0.502x1.99
4、将原始数据代入验证：
x
0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0
y
研究生科研项目实验数据处理技巧
研究生科研项目实验数据处理技巧随着科研项目的不断深入，实验数据的处理成为了研究生必备的技巧之一。
正确高效的数据处理方法能够帮助研究生更好地分析实验结果，得出准确的结论。
本文将介绍一些研究生科研项目实验数据处理的常见技巧，旨在提高数据处理效率和结果可信度。
一、数据采集与整理在实验过程中，准确地采集和整理数据是数据处理的第一步。
以下是一些常用的数据采集与整理技巧：1.1 选择合适的采集工具：根据实验需求，选择合适的采集工具，如传感器、仪器仪表或软件系统等。
确保所选工具能够准确地记录实验数据。
1.2 样本数量和分布：在实验设计阶段，需要合理安排样本数量和分布。
样本数量过少可能导致数据不具备统计学意义，而样本分布不均匀可能引起结果的偏差。
1.3 数据格式标准化：为了方便后续的数据处理与分析，建议统一采用特定的数据格式。
例如，使用逗号或制表符分隔的CSV文件，或者使用Excel等常见的数据表格软件。
二、数据清洗与去噪实验数据采集过程中会存在各种干扰因素，如噪声、异常值等。
因此，在进行数据处理之前，需要进行数据清洗与去噪操作，以保证数据的准确性和可靠性。
以下是一些常用的数据清洗与去噪技巧：2.1 缺失值处理：对于存在缺失值的数据，可以选择删除该样本或使用合适的插补方法填充缺失值，如均值填充、插值法等。
选择合适的方法需要根据实际情况进行判断。
2.2 异常值检测：通过数据分析方法或可视化手段，可以检测并排除异常值。
例如，使用箱线图、散点图等工具识别和删除异常值。
2.3 噪声处理：噪声可以对数据的统计性质和分析结果造成较大影响。
可采用平滑、滤波等方法对数据进行去噪处理，如移动平均法、中值滤波法等。
三、数据分析与统计在进行数据分析与统计之前，需要明确研究目的和假设，以选择合适的分析方法和统计工具。
以下是一些常用的数据分析与统计技巧：3.1 描述性统计分析：通过计算数据的均值、方差、标准差、偏度等描述性统计量，可以对数据的分布特征进行概括和分析。
第二节数据处理共24页PPT资料
平均值的置信度与置信区间
对一样品分析，报告出： x,s,n
例如 wBxs(n)
x 估计 对无限次测量 n,x
问题： 对有限次测量
在 x 的某个范围 内包含 的概率 有多大？
(.....x.......)
2019/9/4
概率
区间大小
例：
x80.00
包含在 区间
有m个n次平行测定的平均值:
X 1,X2,X3,Xm
每个平均值与真值都存在标准 偏差,由统计学可得：平均值标
准偏差: sX s/ n
由sＸ—— n 作图：
由关系曲线看出，测量次数越多平均标准偏差越小
,当n 大于5时，sＸ 变化不大，实际测定5次即可。 所 以用μ= X ± SＸ 的形式表示分析结果更合理。
10 8 6
y4
2 0 15.80
15.90
16.00
16.10 16.20
x
25.0 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0
15.80
15.90
16.00
x
16.10
16.20
总体标准偏差 相同， 总体平均值不同
原因： 1、总体不同 2、同一总体，存在系统 误差
总体平均值相同，总 体标准偏差不同
y 概率密度 x 个别测量值
x- 随机误差
2019/9/4
概率密度
25.0
20.0
15.0 2=0.023
10.0
5.0 1=0.047
0.0
15.80
15.85
15.90
15.95
16.00 16.05
16.10
16.15
16.20
科学研究中的数据处理方法
❖ 对于一般的有限次测量用平均偏差 d 代替δ，即略 去可疑观测值后，计算其余各观测值的平均值及平 均偏差，然后计算出可疑观测值与平均值的偏差， 若其大于等于4 d 者舍去”。
举例
❖ Ex: 用狄克逊法判断前例中的40.02是否应舍弃？ ❖ 解：将数据排列，取 α =0.05 ❖ 40.02 40.13 40.15 40.16 40.20
40.13 40.02 0.11 f10 40.20 40.02 0.18 0.611
❖ Q f(5,0.05) 0.642
同理：
a 2
f (x)dx 0.9550
a 2
a 3
f ( x)dx 0.9974
a 3
计算结果表明：偏差大于3σ的测量值出现的概率约 为0.26%，这属于小概率事件，在有限次实验中是不 可能发生的，如果在实验中出现就可作为异常值，应 舍弃。从而给出合理的置信限。
（二）异常值的检验
1、 4倍偏差法
1
(x a)2
exp[
2 x
2 x2
]
式中：
x
n
(xi a)2
i 1
n 1
（均方根差）
有了分布函数，我们就可以计算以x为中心的某个区间 （x – kσx,x + kσx）内包含真值a的概率P(x-kσx≤a≤x+kσx)。 这里K是以σx为单位的区间半径，称为置信系数。但是为了求 出P(x-kσx≤a≤x+kσx)，我们可以反过来说，它等于任一测 量值 x 落在以a为中心，以kσx为半径的区间内的概率。
研究生科研数据的处理与分析
研究生科研数据的处理与分析研究生阶段是每位学子进行深层次学术研究的时期，科研数据的处理与分析对于研究生的论文撰写和学术研究质量起着至关重要的作用。
本文将探讨一些常见的科研数据处理和分析方法，旨在帮助研究生顺利完成科研项目。
一、数据采集和整理科研数据的采集是研究过程中的第一步，精确的数据采集可以为后续的分析和结论提供可靠的依据。
在采集数据时，研究生应注意以下几点：1.确定数据类型：根据研究主题，明确需要采集的数据类型，如实验数据、问卷调查结果等。
2.选择采集方法：根据数据类型，选择合适的采集方法，例如实验记录、调查问卷、观察记录等。
3.确保数据的准确性：在数据采集过程中，应严格按照设计的规范进行操作，确保数据的准确性和可靠性。
4.整理和存储数据：采集完数据后，及时整理和存储数据，建立清晰的数据档案，方便后续的处理和分析。
二、数据质量分析在进行科研数据处理和分析前，研究生应先对数据的质量进行评估和分析，以确保数据的可靠性和有效性。
以下是常用的数据质量分析方法：1.数据清洗：通过检查和处理数据中的异常值、缺失值等，确保数据的完整性和一致性。
2.数据验证：对采集到的数据与实际情况进行比对和验证，确保数据的真实性和准确性。
3.数据比对：将相同或相关的数据进行比对，发现并纠正数据错误，提高数据质量。
4.数据可视化：使用图表等可视化工具，对数据进行可视化分析，从而更直观地发现数据潜在问题。
三、数据处理与分析方法科研数据的处理与分析是科学研究的核心环节之一，合理选择和运用数据处理与分析方法对于科研成果的准确性和有效性至关重要。
下面介绍几种常见的数据处理和分析方法：1.统计分析：通过统计学方法对数据进行描述、推断和预测，包括描述统计和推断统计两个方面。
常用的统计分析方法包括平均数、标准差、卡方检验、T检验、方差分析等。
2.数据挖掘：通过数据挖掘算法，从大量的数据中提取规律和模式，发现数据中隐藏的关联关系。
常用的数据挖掘方法有聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
大物实验数据处理PPT教案
由
1 n
n i
xi
a
1 n
n
i
i
可知
在确定的测量条件下可增加测量次数减小
随机误差，多次测量的算术平均值可作为
真值的最佳近似值 。
第14页/共66页
3、过失误差-尽量避免，从结果中剔除 异常数据的剔除方法：
拉依达准则 肖维聂准则
第15页/共66页
（三）不确定度
测量的过程中总是伴 随有误差，我们需要 用测量的精确度全面 评价测量结果。
（2）直径D的最佳值及不确定度
直径 D/mm
19.465
19.466
19.465
19.464
19.467
19.466
D 19.4655 mm
A
1 6(6 1)
6 i1
(Di
D)2
0.0004491
mm
B
仪 3
0.005 3
0.002889
mm
D 2A 2B 0.00292 mm D 19.4655 0.00292 (mm) D 19.466 0.0030 (mm)
第38页/共66页
（3）密度的最佳近似值：
4m
D 2h
8.907 g cm3
（4）密度的不确定度：
E
(
1 m
m
)2
(2
1 D
D
)2
(
1 h
h
)2
( 0.05 )2 (2 0.00292)2 (0.0121)2
213.04
19.466
80.37
0.00040958 0.041%
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第42页/共66页
读数举例：
科研数据处理方法及应用PPT学习教案
表示取大； 表示取小。
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1.模糊综合评价
几个常用的算子： （1）Zadeh算子 (,)
a b max{a,b}, a b min{ a,b} （2）取大、乘积算子 (,)
a b max{a,b}, a b ab （3）环和、乘积算子 (ˆ ,)
a ˆ b a b ab,a b ab
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1.模糊综合评价
模糊集合及其运算 美国控制论专家Zadeh教授正视了经典集合描述的
“非此即彼”的清晰现象，提示了现实生活中的绝大多数 概念并非都是“非此即彼”那么简单，而概念的差异常以 中介过渡的形式出现，表现为“亦此亦彼”的模糊现象。 基于此，1965年， Zadeh教授在《Information and Control》杂志上发表了一篇开创性论文“Fuzzy Sets”, 标志着模糊数学的诞生。
如果到火车站去接人，如下描述 “大胡子，高个子，长头发戴宽边黑 色眼镜 的中年 男人”
除了男人的信息是精确的之外，其 它信息 全是模 糊的， 但是我 们却能 够找到 那个人 。
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1.模糊综合评价
经典集合与特征函数 集合：具有某种特定属性的对象集体。
通常用大写字母A、B、C等表示。
论域：对局限于一定范围内进行讨论的对象的全体。
称之为因素集。又设所有可能出现的评语有m个，记作 V {v1,v2,,vm }
称之为评语集。由于各种因素所处地们不同，作用也不 一样，考虑用权重 A {a1,a2,,an}来衡量。
第24页/共124页
1.模糊综合评价
（1）确定因素集U {u1,u2,,un};
（2）确定评判集V {v1,v2,,vm };
医学科研数据的整理与分析 ppt课件
分 析 (3)σ未知，n足够大(如n＞100)，按正态分布原理计算： 结 果
x t,υ s x
x uα s x
ppt课件 22
区间估计
检 查
总体率的可信区间估计
查表法 当n≤50时 正态近似法 当样本含量足够大，且样本率p和（1-p）均不
太小。一般认为np和n(1-p)≥5。
整 理
分 析
结 果
ppt课件 14
统计描述
检 查
数值变量资料
整 理
分类变量资料
绝对数 相对数：率 相对比 构成比 R ×C表
分 析
正态分布 x s 非正态分布 M Q 频数分布表
结 果
直方图 、 线图、 条图等
ppt课件 15
检 查
整 理
分 析
样本不是过小时,按正态分布规律,平均数减3个标准差仍应是正数。
整 理
分 析
结 果
ppt课件 10
例：在一个滴眼药的临床试验中，入选者58人，其中3 例失访，另有5 检 例因未能坚持定期随诊而被淘汰。作者以50 例计算不良反应率。结 查 果，国产制剂组30 例，不良反应率为13/30=43.3%。进口制剂组20 例 不良反应率为2/20=10% 。作者说：“患者失访及淘汰的8例中，主要 原因之一是点药后疼痛感明显”。
正态分布 与方差齐性
否 结 果 符号秩和检验
ppt课件
是 配对t检验
48
配对设计与分析:案例 (异体配对)
检 查
整 理
分 析
结 果
ppt课件 49
配对设计与分析:案例 (异体配对)
检 查
整 理
分 析
结 果
ppt课件 50
科研数据的分析与处理-PPT文档资料
• 每次只分析两个变量时，可将资料整理为2×2表、
2×k 表 和 R×C 表 的 形 式 。 常 用 的 统 计 分 析 方 法 有 Pearson χ2检验、校正χ2检验、配对计数资料的 McNemar χ2检验、Fisher精确概率法检验、秩和检
验、Ridit分析、等级相关分析、典型相关分析、一 般趋势和线性趋势检验、Kappa检验等； •如果需要同时分析研究的定性变量的个数≥3时，
当n＞10时，可以用“x3s ”作为舍弃可疑值
的准则。
当n≤10时，可以采用Q检验法、Dixon检验法或
Grubbs检验法，进行测量值的一致性检验，从而判 断是否剔除可疑值。
三、资料的整理
在对资料做好检查、核对后，就需要把杂乱无章 的资料条理化，以便于进行统计计算与分析，即整 理资料。
数据的计算机管理
▲方法：
(1)u分布法 (2)t分布法
(二)区间估计
总体均数（μ）的100(1-α)%置信区间(CI)： (1)已知总体标准差σ，按正态分布原理，计算公式为：
x uασx
(2)σ未知，n较小，按t分布原理计算： x t,υ sx
(3)σ未知，பைடு நூலகம்足够大(如n＞100)，按正态分布原理计算：
x uαsx
• 数据库的选择 • 数据录入 • 数据核查与清理 • 数据加工（如编码、标准化、根据原始记录
产生新的研究变量等） • 数据最终锁定并进入分析
医学科研数据的整理与分析
第一节 科研数据的检查与整理 第二节 科研数据的描述 第三节 统计分析方法的选择 第四节 科研数据的综合分析 第五节 统计分析结果的解释与表达
总体率的置信区间估计
▪查表法 当n≤50时
▪正态近似法 当样本含量足够大，且样本率p和（1-p）均
实验数据处理精品PPT课件
第10章 实验数据处理
➢10.1 有效数字
重点
（概念、运算规则）
➢10.2 误差与偏差
重点
（概念、误差及传递）
➢10.3 实验数据的统计分析
难点
（t分布曲线、平均值的置信区间、
t检验法、F检验法）
➢10.4 实验数据优化
（回归分析、正交试验设计）
XUT School of scienc后有数要进位，五后无数（包括 零）看前方，前方奇数就进位，前方偶数全舍光。
XUT School of sciences
10.1 有效数字
练习 将下列数据修约为四位有效数字
2.4374
2.437
2.4376
2.438
2.4365
2.436
2.4375
0.0235 × 20.0 ÷3.18 = 0.148
注意：首位数字为8或9，可 多保留一位有效数字。
如
9.35 × 0.1856 = 1.736
XUT School of sciences
（3）乘方或开方运算 原数据有几位有效数字，结果就可保留几位，若一个
数的乘方或开方结果，还将参加下面的运算，则乘方或开 方后的结果可多保留一位有效数字。
XUT School of sciences
练习
有效数字位数的确定
0.1000 0.0526 0.02 100
20.78% 3.59×10-6 1×103
1000
4位 3位 1位 位数不确定
XUT School of sciences
10.1.2 有效数字的运算规则 1．修约规则
各测量值的有效数字位数确定之后，就要将它后面多 余的数字舍弃。舍弃多余数字的过程，叫做“数字修约”； 所遵循的规则称为“数字修约规则” (GB8170-1987) 。
科学研究数据处理技巧
科学研究数据处理技巧在科学研究中，数据处理是至关重要的一环。
正确、高效地处理数据可以帮助研究者更好地理解现象、验证假设、得出结论。
本文将介绍一些科学研究数据处理的技巧，帮助读者提升数据处理的能力和水平。
1. 数据采集科学研究的第一步是数据采集。
在进行实验或调查时，需要确保数据的准确性和完整性。
以下是一些数据采集的技巧：确定数据采集的时间点和频率，避免遗漏重要数据。
使用标准化的测量工具和方法，确保数据的可比性。
进行数据质量控制，及时发现并纠正错误数据。
2. 数据清洗在数据采集完成后，通常需要进行数据清洗，以去除错误、缺失或异常值。
数据清洗是保证数据质量的关键步骤，以下是一些建议：检查数据的完整性，填补缺失值或删除不完整的数据。
检测和处理异常值，避免异常值对结果产生影响。
标准化数据格式，确保数据的一致性和可比性。
3. 数据分析在进行数据分析时，需要选择合适的统计方法和工具，以揭示数据背后的规律和趋势。
以下是一些常用的数据分析技巧：利用描述统计方法对数据进行概括和总结。
运用统计推断方法对样本数据进行推断。
使用可视化工具如图表、图像等展示数据分析结果。
4. 数据解释最后一步是对数据进行解释和结论。
在解释数据时，需要注意以下几点：将统计结果与研究问题联系起来，解释结果的实际意义。
分析结果的可靠性和稳定性，评估结论的合理性。
提出进一步研究或实践建议，为后续工作提供指导。
通过以上介绍的科学研究数据处理技巧，相信读者能够更好地应用这些技巧于自己的科研工作中，提升数据处理的效率和准确性，为科学研究贡献自己的力量。
祝愿各位科研人员在科学道路上取得更多成就！。
大物实验数据处理方法PPT课件
正态 3
均匀 √3
正态 3
正态 3
正态 3
D/mm H/mm
10.502 20.00
10.488 20.02
10.516 19.98
10.480 20.00
10.495 20.00
10.470 20.02
D 10.4918 mm
中间结果可多保留一位
uAD 0.007 mm
uBD
D 3
0.0115 0.012
mm
uH 1.11uAH 2 1.183uBH 2
= 1.11 0.0062 1.183 0.0122
0.016 mm
H H uH (20.003 0.016) mm P 68.3%
uBm
0.04 3
0.013
g
um
u
2 Am
uB2m
0.04 3
0.01 g
0.877 1.000
1.183 1.559 1.645 1.654 1.715
0.717 0.862 1.000 1.064 1.675 1.901 1.929 2.204
0.997 3.000 1.727 2.315
仪器
几种常见仪器的误差分布与置信系数 米尺 游标卡尺 千分尺 物理天平
秒表
误差分布
X
XXX X
X
b0 y b1x
O
x
x
1 n
n i 1
xi
y
1 n
n i 1
yi
1 n
xy n i1 xi yi
x2
1 n
n i 1
xi 2
相关系数r：定量描述x、y变量之间线性相关程度的好坏。
Origin教程详解版科研数据处理
基本的二维图形
线图 点图 点线图 多条曲线 其它二维图形
绘图的方法
1. 数据表窗口激活时绘图的方法 2. 图形窗口激活时绘图的方法 3. 在同一张图上绘制多条线 4. 绘制双Y轴图形
数据表窗口激活时绘图的方法
选定列或数据范围 select Plot: Graph
自动画出图形
方法2：在单坐标图上通过加层（Layer） 的方法添加横坐标和（或）纵坐标。
在单坐标图上加层的方法：选择Edit: New Layer
绘制函数图形
Graph – Add Function Graph
图形的编辑和格式化
1. 坐标轴的格式化 2. 坐标说明文本的格式化 3. 数据点和线的格式化 4. 添加文本框
坐标的格式化：通过以下方法之一打开坐标格式化 对话框
1. 双击坐标轴 2. 右击坐标轴→快捷菜单中选相应命令
3. 选Format菜单中的相应命令
坐标格式化对话框
坐标说明文本的格式化： 用下述方法之一打开文本控制对话框
1. 双击坐标说明文本 2. 右击坐标说明文本→快捷菜单中选相应命令
3. 选Format菜单中的相应命令
行的插入和删除
插入行 select Edit: Insert right-click and select Insert
删除行 Edit: Delete right-click and select Delete.
删除工作表
在这工作表右上方的关闭窗口按扭 在工程管理器中右击工作表图标，在快捷
插入列 Edit: Insert Right-click → select Insert
删除列 Edit: Delete Right-click → select Delete Edit: Clear (保留列)
如何进行科学的实验数据处理
如何进行科学的实验数据处理科学实验数据处理是科学研究中非常重要且不可忽视的一环。
通过合理、准确、科学地处理数据，可以帮助我们揭示事物的真相、验证假设、分析趋势等。
本文将探讨如何进行科学的实验数据处理。
一、数据采集在进行科学实验前，首先需要明确研究的目的和问题，设计实验方案，明确需要采集的数据内容和数据采集方式。
数据采集可以通过观察、测量、实验等方法进行。
在采集数据时，需要保持准确、规范的操作，并尽可能避免外界因素的干扰。
二、数据整理与清洗在数据采集完成后，需要对采集到的数据进行整理和清洗。
数据整理主要包括数据分类、整理和归档等工作，确保数据的完整性和可追溯性。
数据清洗则是对采集到的数据进行筛选、修正或删除，避免因数据错误导致后续分析的偏差和误导。
三、数据检验与异常处理科学实验中常常会出现数据异常的情况，比如极端值、异常分布等。
对于这些异常数据，需要进行检验和处理。
常用的方法包括检查数据的分布情况、对数据进行统计学分析，并结合实验设计和专业知识，判断异常数据的原因和合理性，进而作出相应的处理措施。
四、数据分析与解释在数据处理过程中，数据分析是关键一步。
数据分析可以应用统计学方法、图表分析等手段，揭示数据之间的关系、趋势和规律，为后续的结论和解释提供依据。
同时，需要根据实验设定和科学原理，对数据进行合理的解读和解释，尽量避免主观偏见和无实际依据的推测。
五、结果呈现与讨论在数据分析后，需要将结果进行呈现和讨论。
可以通过图表、表格、图像等方式将数据形象地展示出来，并配以相应的文字说明。
在讨论中，需要对结果进行进一步的解读，分析结果的合理性、趋势、差异等，并与实验目的和研究问题进行连接和探讨，提出相关观点和结论。
六、数据存储与共享科学实验数据的存储和共享对于科研工作的持续性和合作性具有重要意义。
合理的数据存储方案可以帮助我们追溯和复现实验过程和结果，有效管理科研成果。
同时，数据共享可以促进科学研究的交流与合作，实现科研资源的优化和共享利用。
科学研究中有效的数据处理方法
科学研究中有效的数据处理方法在科学研究中，数据处理是一个至关重要的环节。
有效的数据处理不仅能够得出准确的研究结论，还能够为今后的研究提供可靠的数据支持。
以下是一些有效的数据处理方法。
1. 数据清洗数据清洗是指对采集到的数据进行检查、纠正和去除不合理数据的过程。
这个过程非常重要，因为在科学研究中，任何一个不合理的数据都可能影响到研究结论的准确性。
数据清洗的步骤包括数据检查、数据纠正和数据去重。
在数据检查中，需要检查数据是否有重复、是否完整、是否符合要求等。
在数据纠正中，要根据实际情况进行数据修正，消除异常值的影响。
在数据去重中，如果数据出现重复，需要保留最新的数据。
2. 数据可视化数据可视化是指将数据通过图标、表格等形式呈现出来，便于人类对数据的理解和分析。
通过数据可视化，人们可以更直观地展现数据之间的关系，从而快速地识别出数据中的规律和异常。
这个过程非常重要，因为直观的数据展示有助于研究者更快速地发现研究对象中的问题。
在数据可视化中可以采用散点图、折线图等等，相信对于数据展示，大家都是非常熟悉的。
3. 数据建模数据建模是指通过数据模型解释和拟合数据的过程。
通过数据建模，可以得到拟合度很高的数据模型，从而预测未来可能发生的情况。
数据建模需要提前了解研究背景及研究问题，以及对数据进行可视化展示前的数据处理。
常见的数据建模方法包括线性回归、非线性回归等。
4. 数据挖掘数据挖掘是指在大量数据中通过数据分析、数据建模等方法，发现其中隐含的知识和信息的过程。
数据挖掘在科学研究中也占有非常重要的地位。
通过数据挖掘，可以挖掘出未知的数据关系和规律，这些规律在科学研究中可能意味着一种新的发现。
数据挖掘需要合理的模型和算法支持。
综上所述，科学研究中的有效数据处理包括数据清洗、数据可视化、数据建模和数据挖掘等几个方面。
在数据处理过程中，需要选择合适的方法，并确保数据处理的可靠性和有效性。
第三篇实验数据处理分析方法-PPT精选文档
解此方程组可得 b ，进而得到 b 。迭代算法，对一般的工程问题，往往 ATA 是液态矩阵， 因此，为了使其有解，增加了一项阻尼项，增加后变为：
( AT A I )b AT r
这就成了非线性最小拟合中的 Marquarde 方法。通过调查λ ，使方程组在迭代求解过程中 有解且收敛快。后人围绕如何去自动确定λ 值而出现了一系列的方法，不同的确定方法有不同的 性能。详见《测井技术》1996 年第 5 或 6 期文章。
ˆ a bx y
其中，a 是α 的估计值，b 是β 的估计值。 ˆ 与观测值 y 的偏差平方和最小，即： 根据最小二乘法，a、b 应使回归估计值 y
ˆ )2 ( yabx)2 最小。 Q( y y
根据微积分学中的极值原理，令 Q 对 a、b 的一阶偏导数等于 0，即：
Q 2 ( y a bx) 0 a
Q 2 b
( y a bx) x 0
整理得关于 a、b 的正规方程组：
an b
a
x y
x b x 2 xy
解正规方程组，得：
xy( x )( y )/n ( x x )( y y ) SP b x ( x ) / n ( x x ) SS a y bx 其中： SP = ( xx )( y y ) = xy(x)(y)/n 为 x 与 y
N
N
N
合
x1 xi ,
i 1 N
N
y1 yi
i 1
N
x2 xi2 ,
i 1
xy xi yi
i 1
N
则
D N x1 x1 x2
N a x1 b y1 x1 a x2 b xy
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软件工程师开 发电脑软件， 使繁琐的计算 大大简化。
科研工作者的团队定位（本系列视频的宗旨）
①：了解统计分析方法的原理，知道“什么类型的数据该选用什么分析方法”。 ②：知道“该选用什么软件”，熟悉“原始数据输入软件的格式”。 ③：熟悉“软件的数据处理结果该怎么解释”。
《科研数据处理》系列说明
1. 基础部分
– 推荐软件及操作方法 – 备选软件(0~3个)及操作方法
2. 拓展部分（某些章节会有，选读）
– 加深对本讲方法的理解
• 为了方便大家学习，原始数据的结构均以 Excel工作表(.xlsx)格式呈现。
《科研数据处理》系列说明
• 视频中难免讲错的地方，欢迎大家在相应 优酷视频的评论中指出，也可以给我发邮 件讨论。我会在相应优酷视频的文字简介 中更正。
选择合适的工具，去完成相应的任务。
实例演示：使用Excel分析工具
• 使用随机数发生器，创建三列呈正态分布 的随机数。
• 本系列实例演示中的样本数据的来源。
• 创建随机数的另一方法：
– Rand()
科研工作者的团队定位
①
②
原始数据
千百个的统 计分析方法
数据的运算
数据处理结 果
③
统计学家建立 方法的数学骨 架，并证明其
2. 使用Excel计算药时曲线的AUC。 3. 使用Origin计ห้องสมุดไป่ตู้药时曲线的AUC。
科研数据处理002_计算AUC曲线下面积
二、曲线下面积AUC——拓展
计算药时曲线AUC的其他方法
• 建立药物动力学模型，对实验数据进行曲 线拟合，并求出相关的参数。利用函数的 微积分方法求出曲线下面积。【有软件可 以自动计算~~~】
………………
科研数据处理
数据绘图
适合科研领域的数据处理软件
软件及版本 Microsoft Office
Excel 2010
GraphPad Prism 5
OriginPro 8.5.1 IBM SPSS
Statistics 19
缩写 Excel
Prism Origin SPSS
特点
大众化：几乎人人都会，简单易操作。 广泛化：几乎每台电脑上都有Excel。 非专业化：各行各业的人都在用Excel。 为科研工作者量身定做，简单易学。 使用Sample模板，大大节约时间。 兼有数据分析和数据绘图，都是精华。
统计学的两个作用
1. 数据压缩与数据挖掘 2. 使不同工作者的经验判断规范化、统一化
• 统计学 = 经验(60%) + 数学(40%) • 统计学的精髓在于：在处理同类问题时，
不同工作者都采用相同的统计分析方法。
科研数据处理的内容
数据分析
平均值(Mean) 标准偏差(Standard Deviation, SD) 显著性差异(Significant Difference)
功能强大，偏重于数据绘图。
功能强大，偏重于数据分析。
推荐度 ☆☆☆☆
☆☆☆☆☆ ☆☆☆ ☆☆☆
备注：
1. 《科研数据处理》系列视频主要使用上述4个数据处理软件。每讲的数据处理都 会有一个推荐软件和若干个备选软件。
2. 其他如SigmaPlot，QtiPlot，STATA等也是科研raphPad”，不要写“Prism”。
【问题1】药时曲线的AUC计算
• 药物浓度-时间曲线（药时曲线） • Concentration-Time Curve (C-T curve) • 曲线下面积(Area Under Curve, AUC)
Conc(ng/ml) Conc(ng/ml)
Conc-Time Curve
100
80
60
40
20
0
0
20
40
60
Time(h)
Conc-Time Curve
100
80
60
AUC=???
40
20
0
0
20
40
60
Time(h)
【相关关键词】
• 药物浓度-时间曲线（药时曲线） • Concentration-Time Curve (C-T curve) • 曲线下面积(Area Under Curve, AUC)
Conc(ng/ml) 0 5.1 13 30 58 88 82 67 42 35 21 9.4 2.3 0.2
【目标图片&结果】药时曲线的AUC
Conc(ng/ml)
Conc-Time Curve
100
80
60
40
AUC=???
请绘制“药时曲线” 如右图所示，并计算 出阴影部分的面积。
20
0
0
20
• 梯形法(trapezoid rule) • 积分(Integrate)
科研数据处理002_计算AUC曲线下面积
一、药时曲线的AUC计算
【原始数据结构】药时曲线的AUC
• 给大鼠口服某药物后， 按照一系列时间点取 血，用高效液相色谱 分析血中药物的含量， 如表所示：
Time(h) 0
0.25 0.5 1 1.5 2 3 4 6 8 12 24 36 48
40
60
Time(h)
推荐软件：GraphPad 备选软件：Excel，Origin
梯形法计算曲线下面积
Conc(ng/ml)
100
梯形面积=(上底+下底)×高÷2
80
Area=(y2+y1)×(x2-x1)÷2
60
40
(x1,y1)
20
(x2,y2)
0
0
20
40
60
Time(h)
实例演示
1. 使用GraphPad计算药时曲线的AUC。(推荐)
科研数据处理教程
系列绪论
本系列的相关配置
• 操作系统和配色方案：WIN7 Home Basic • 屏幕分辨率：1024×768 • 数据处理软件
– Microsoft Office Excel 2010 – IBM SPSS Statistics 19 – GraphPad Prism 5 – Origin 8.5.1
• 该方法（药动模型法）的关键是：所建立 的模型要合适，与实验数据有比较好的拟 合度。
• 我的
• 大家共同探讨，共同进步~~~
计算AUC曲线下面积
本讲的相关配置
• 操作系统和配色方案：WIN7 Home Basic • 屏幕分辨率：1024×768 • 数据处理软件
– Microsoft Office Excel 2010 – IBM SPSS Statistics 19 – GraphPad Prism 5 – Origin 8.5.1