试验设计概述PPT课件
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教学课件PPT试验设计及数据分析PPT
P（x＝0）＝q
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22
《试验设计方法》课件
03
试验设计的方法
Chapter
单因素试验设计
简单易行，试验次数较少，适用 于探索性试验和初步试验。
当试验因素之间存在交互作用时 ，单因素试验设计可能无法得出 准确的结论。
定义 特点
适用范围 注意事项
单因素试验设计是指在试验中只 考虑一个试验因素变化，其他试 验因素保持不变的试验设计方法 。
适用于对试验因素影响较小时， 或者当试验因素之间相互独立时 。
总结词
通过单一变量的变化，探究其对试验 结果的影响。
详细描述
例如，研究温度对某化学反应速率的 影响，通过调整单一的温度变量，观 察反应速率的变化。
多因素试验设计案例
总结词
同时考虑多个因素对试验结果的影响，探究各因素之间的交互作用。
详细描述
例如，研究温度和压力对气体体积的影响，同时调整温度和压力两个因素，观察气体体积的变化。
农业政策制定
试验设计方法用于评估农业政策 的效果，为政策制定和调整提供 数据支持。
在工业领域的应用
新产品开发
试验设计方法用于工业新产品开发的早期阶段，通过试验找出关 键工艺参数和产品性能之间的关系。
工艺优化
试验设计用于工业生产过程中，优化工艺参数以提高产品质量和 生产效率。
可靠性工程
试验设计用于评估产品的可靠性和耐久性，预测产品在不同环境 下的性能表现。
Design-Expert具有强大的数据 分析和可视化功能，支持多种回 归模型和优化算法，可以帮助用 户深入分析试验数据并找到最优 解。
详细描述
Design-Expert还提供了多种输 出选项和报告生成工具，使得用 户可以轻松地分享和交流试验结 果。
DoE软件介绍
总结词
正交试验设计PPT课件
验设计方法提供依据。
03
扩展正交试验设计的应用领域
研究正交试验设计在其他领域的应用可能性，如社会科学、人文科学等。
谢谢
THANKS
正交表的选择与设计
根据试验目的和因素数量选择合 适的正交表。
确定水平数，即各因素的取值数 量。
确定试验次数，即正交表的行数。
试验方案的制定
根据正交表，确定每个因素的取值组合。 确定试验的顺序，以避免误差的积累。
制定详细的试验步骤和操作规程。
试验数据的收集与分析
按照试验步骤进行试验，并记 录每个试验的结果。
降低试验成本
通过优化试验次数，可以减少 人力、物力和时间的投入，从 而降低试验成本。
加速试验进程
较少的试验次数意味着更短的 时间和更快的反馈，有助于加
速产品研发和优化进程。
因素水平的优化
确定关键因素
在正交试验设计中，首先需要明确哪 些因素是关键因素，并针对这些因素 进行优化。
选择合适水平
针对每个关键因素，选择合适的水平 进行试验，以获得最佳的试验效果。
CHAPTER
人工智能与机器学习在正交试验设计中的应用
机器学习算法优化正交试验设计过程
01
通过机器学习算法，可以自动分析历史数据，预测最佳试验条
件，从而减少试验次数，提高试验效率。
数据挖掘与知识发现
02
利用机器学习技术对大量试验数据进行挖掘，发现隐藏的模式
和关系，为后续试验提供指导。
自动化与智能化
03
结合人工智能技术，实现正交试验设计的自动化和智能化，减
少人为干预，提高试验精度和可靠性。
多目标优化问题的正交试验设计研究
1 2 3
多目标决策理论的应用
《诊断试验设计》PPT课件
学依据。
流行病学调查试验设计实例
要点一
总结词
要点二
详细描述
流行病学调查试验是诊断试验设计在流行病学研究中的应 用，旨在探究疾病的发生、发展和分布规律。
流行病学调查试验设计需要考虑调查范围、样本量、调查 方法和数据分析等多个方面。例如，针对某地区慢性病发 病情况，设计流行病学调查试验，通过随机抽样方法选取 调查对象，采用问卷调查和体检相结合的方式收集数据， 对慢性病发病情况进行评估，为制定疾病防控策略提供科 学依据。
04
诊断试验设计的评价与优化
试验设计的评价标准
诊断准确性
评估试验对目标疾病的诊断准确性， 包括敏感度、特异度和准确率等指标 。
可靠性
评估试验的一致性和稳定性，确保在 不同时间或条件下试验结果的一致性 。
实用性和可行性
考虑试验的简便性、可重复性和可推 广性，以及所需资源和时间的可行性 。
成本效益
评估试验的成本效益，包括试验所需 的人力、物力和财力，以及可能带来 的经济效益。
确定样本量
总结词
合理确定样本量
详细描述
样本量的大小对于诊断试验的结果和可靠性具有重要影响。需要根据研究目的、研究类型和预期效应 大小来确定样本量，以确保试验结果的准确性和可靠性。
确定试验指标
总结词
选择合适的试验指标
详细描述
试验指标是衡量试验效果和评价诊断 准确性的依据。需要根据研究目的和 研究领域选择具有代表性、稳定性、 可操作性的试验指标，以确保试验结 果的真实性和可靠性。
目的
提高诊断的准确性、可靠性、可重复性和可推广性，为临床医生提供科学、可 靠的诊断依据，帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。
试验设计的基本原则
科学性原则
流行病学调查试验设计实例
要点一
总结词
要点二
详细描述
流行病学调查试验是诊断试验设计在流行病学研究中的应 用，旨在探究疾病的发生、发展和分布规律。
流行病学调查试验设计需要考虑调查范围、样本量、调查 方法和数据分析等多个方面。例如，针对某地区慢性病发 病情况，设计流行病学调查试验，通过随机抽样方法选取 调查对象，采用问卷调查和体检相结合的方式收集数据， 对慢性病发病情况进行评估，为制定疾病防控策略提供科 学依据。
04
诊断试验设计的评价与优化
试验设计的评价标准
诊断准确性
评估试验对目标疾病的诊断准确性， 包括敏感度、特异度和准确率等指标 。
可靠性
评估试验的一致性和稳定性，确保在 不同时间或条件下试验结果的一致性 。
实用性和可行性
考虑试验的简便性、可重复性和可推 广性，以及所需资源和时间的可行性 。
成本效益
评估试验的成本效益，包括试验所需 的人力、物力和财力，以及可能带来 的经济效益。
确定样本量
总结词
合理确定样本量
详细描述
样本量的大小对于诊断试验的结果和可靠性具有重要影响。需要根据研究目的、研究类型和预期效应 大小来确定样本量，以确保试验结果的准确性和可靠性。
确定试验指标
总结词
选择合适的试验指标
详细描述
试验指标是衡量试验效果和评价诊断 准确性的依据。需要根据研究目的和 研究领域选择具有代表性、稳定性、 可操作性的试验指标，以确保试验结 果的真实性和可靠性。
目的
提高诊断的准确性、可靠性、可重复性和可推广性，为临床医生提供科学、可 靠的诊断依据，帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。
试验设计的基本原则
科学性原则
《doe试验设计讲义》课件
ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定 性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的 影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理 组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的 试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少 不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少 误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观 偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究 因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和 展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高 试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的 次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和 方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行 验证，为新药的研发和应用提供科学依据。
《正交试验设计》PPT幻灯片PPT
或实体
➢ 在试验性研究中，感兴趣的变量是明确规定的， 因此，研究中的一个或多个因素可以被控制，使 得数据可以按照因素如何影响变量来获取
➢ 对完全随机化设计的数据采用单因素方差分析
4
完全随机化设计-例题分析
【例】一家种业开发股份公司研究出三个新的小 麦品种：品种1、品种2、品种3。为研究不同品 种对产量的影响，需要选择一些地块，在每个地 块种上不同的品种，然后获得产量数据进行分析 。这一过程就是试验设计的过程
得3个产量的数据，也就是对应于每个处理的样本 容量为1；为获得每个品种的更多数据，必须重复 基本试验步骤。假定不是抽取3个地块，而是12个 地块，然后将每个品种之一随机地指派给其中的4 个地块，这就相当于重复做了4次试验。
6
完全随机化设计-例题分析
试验数据：
7
完全随机化设计-例题分析
方差分析：
➢ 二水平正交表: L4(23) ， L8(27) L16(215) ，L32(231)…
➢ 三水平正交表: L9(34) ， L27(313)… ➢ 四水平正交表: L16(45)， L64(421)… ➢ 五水平正交表: L25(56)…
这类正交表的一般代号：Ln(m k )，且满足：
n mk , m 2,3,4, k n1
12
11 12 13 21 22 23 31 32 33
34
11 22 33 23 31 12 32 13 21
➢ L:正交表记号
➢ 9:该表有9行，可以做九个不同条件的试验
➢ 4:该表有4列，最多只能考虑四个因子
➢ 3:这张表的主体中仅有三个不同的数字，每个因子取三个水平
➢
一个正交表中也可以各列的水平一种设计方法，并进 一步分析对所研究对象的指标的影响程度
➢ 在试验性研究中，感兴趣的变量是明确规定的， 因此，研究中的一个或多个因素可以被控制，使 得数据可以按照因素如何影响变量来获取
➢ 对完全随机化设计的数据采用单因素方差分析
4
完全随机化设计-例题分析
【例】一家种业开发股份公司研究出三个新的小 麦品种：品种1、品种2、品种3。为研究不同品 种对产量的影响，需要选择一些地块，在每个地 块种上不同的品种，然后获得产量数据进行分析 。这一过程就是试验设计的过程
得3个产量的数据，也就是对应于每个处理的样本 容量为1；为获得每个品种的更多数据，必须重复 基本试验步骤。假定不是抽取3个地块，而是12个 地块，然后将每个品种之一随机地指派给其中的4 个地块，这就相当于重复做了4次试验。
6
完全随机化设计-例题分析
试验数据：
7
完全随机化设计-例题分析
方差分析：
➢ 二水平正交表: L4(23) ， L8(27) L16(215) ，L32(231)…
➢ 三水平正交表: L9(34) ， L27(313)… ➢ 四水平正交表: L16(45)， L64(421)… ➢ 五水平正交表: L25(56)…
这类正交表的一般代号：Ln(m k )，且满足：
n mk , m 2,3,4, k n1
12
11 12 13 21 22 23 31 32 33
34
11 22 33 23 31 12 32 13 21
➢ L:正交表记号
➢ 9:该表有9行，可以做九个不同条件的试验
➢ 4:该表有4列，最多只能考虑四个因子
➢ 3:这张表的主体中仅有三个不同的数字，每个因子取三个水平
➢
一个正交表中也可以各列的水平一种设计方法，并进 一步分析对所研究对象的指标的影响程度
试验设计的基本概念 优秀课件
方差分析：单因素方差分析
包装作用问题：SUMM组ARY
罐头 玻璃 塑料
计数 4 4 4
求和 112 176 120
平均
方差
28
88
44 26.66667
30 98.66667
方差分析 差异源
组间 组内
SS 608 640
df
MS
2
304
9 71.11111
F
P-value F crit
4.275 0.049527 4.256492
试验设计的基本概 念
如何安排试验
不好的试验设计方法，即使做了 大量的试验，也未必能达到预期 的目的；
一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数， 缩短试验时间和避免盲目性，又能迅速得到有 效的结果。
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法， 它在19世纪产生于英国.
最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。
目的是使各组非实验因素的条件均衡一致，以消 除对实验结果的影响。
Ⅱ.重复的原则
重复(replication)是指各处理组与对照组要有 一定样本容量。
无限地增加样本含量，将加大实验规模，延长实验 时间，浪费人力物力。
样本含量不足，检验效能偏低，导致总体中本来具 有的差异无法检验出来。
Ⅲ.局部控制的原则
3.试验设计的基本原则
• 随机化原则（Randomization) • 重复的原则（Replication) • 局部控制原则（Local Control)
采用这三个基本原则进行设计，配合适当的分 析，就能从试验结果中提取可靠的结论。
Ⅰ.随机化原则
随机化原则：随机≠“随便”, 指每个受试对象以 机会均等的原则随机地分配到试验组和对照组。
DOE(试验设计)培训课件
正交设计
利用正交表安排多因素多水平的 试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点， 进行多因素多水平的试验，寻找 最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能 指标，确保产品能够满足用户需 求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计 ，提高产品的性能、可靠性和安 全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率 。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科 学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造 领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方 法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计 逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影 响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素， 并为优化关键输出提供依据。
实验性研究设计(实验设计)PPT课件
05
实验性研究设计的注意 事项
注意伦理和法律问题
尊重受试者权利
确保受试者在实验过程中的人身安全和隐私权得到保护，遵循伦理原则，避免任何形式的伤害和侵犯。
遵守法律法规
在进行实验性研究时，应遵守相关法律法规，如药品管理法、医疗器械管理法等，确保实验的合法性和合规性。
注意实验的可靠性和有效性
保证实验方法的科学性
评估实验成本和效益
在实验设计时，应对实验成本和效益 进行评估，确保实验的可行性和经济 性，避免不必要的浪费和损失。
谢谢观看
实验性研究设计(实验设计)PPT课 件
目录
• 实验性研究设计概述 • 实验性研究设计的基本原则 • 实验性研究设计的基本类型 • 实验性研究设计的步骤 • 实验性研究设计的注意事项
01
实验性研究设计概述
实验性研究的定义
01
实验性研究是一种科学的研究方 法，通过实验操作来检验假设或 探索变量之间的关系。
总结词
在实验性研究中，应多次重复实验以获取可靠的结论。
详细描述
重复原则是实验性研究设计的重要原则之一。通过多次重复实验，可以减少实验误差和偶然因素的影响，提高实 验结果的稳定性和可靠性。同时，重复实验还可以提供更多的数据支持结论，增强说服力。在实验设计时，应根 据实际情况确定合适的重复次数，以达到良好的统计效果和实际意义。
03
实验性研究设计的基本 类型
单组实验设计
总结词
对单一受试者或一组受试者在实验处理前后的变化进行测量。
详细描述
单组实验设计是指对单一受试者或一组受试者在实验处理前后的变化进行测量的实验设计。这种设计 方法简单易行，适用于探索性实验和初步实验，但无法排除非处理因素的影响，因此结果的可信度较 低。
《试验设计方案》课件
多种试验设计方法。
适用领域
广泛应用于生物统计学、医学统 计和数据分析等领域。
优势
具有强大的数据处理和可视化功 能，支持多种统计分析方法，能 够满足用户对数据处理和统计分
析的需求。
06 试验设计的未来发展
人工智能在试验设计中的应用
自动化试验计划
利用AI技术，自动生成试 验计划，减少人工干预， 提高试验效率。
进方向，以提高产品的市场竞争力。
案例三：医学临床试验中的试验设计
总结词
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理和法 律规定，确保受试者的权益和安全，同时为医学研究 和治疗提供科学依据。
详细描述
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理原则和 法律规定，确保受试者的权益和安全。试验设计需要充 分考虑疾病的类型、病程、受试者的年龄、性别等因素 ，以及治疗措施的有效性和安全性。同时，医学临床试 验还需要关注伦理审查和知情同意，确保受试者在充分 了解风险和利益的前提下自愿参与试验。最终，医学临 床试验的试验结果可以为疾病的诊断、治疗和预防提供 科学依据。
市场调研
总结词
市场调研是企业了解市场需求和消费者行为的重要手 段，通过科学合理的试验设计，可以帮助企业了解市 场趋势、优化产品定位、制定营销策略。
详细描述
市场调研涉及到消费者行为、市场趋势、竞争对手等多 个方面，需要进行科学合理的试验设计来探究各种因素 对市场的影响。通过合理的试验设计，企业可以有效地 控制试验误差，提高试验的准确性和可靠性，从而为企 业的市场决策提供科学依据。例如，企业可以通过A/B 测试等方法来评估不同产品设计和营销策略的效果，优 化产品定位和营销策略，提高企业的市场竞争力。
数据分析和预测
AI可以对大量试验数据进 行深度分析，预测试验结 果，为试验设计提供有力 支持。
适用领域
广泛应用于生物统计学、医学统 计和数据分析等领域。
优势
具有强大的数据处理和可视化功 能，支持多种统计分析方法，能 够满足用户对数据处理和统计分
析的需求。
06 试验设计的未来发展
人工智能在试验设计中的应用
自动化试验计划
利用AI技术，自动生成试 验计划，减少人工干预， 提高试验效率。
进方向，以提高产品的市场竞争力。
案例三：医学临床试验中的试验设计
总结词
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理和法 律规定，确保受试者的权益和安全，同时为医学研究 和治疗提供科学依据。
详细描述
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理原则和 法律规定，确保受试者的权益和安全。试验设计需要充 分考虑疾病的类型、病程、受试者的年龄、性别等因素 ，以及治疗措施的有效性和安全性。同时，医学临床试 验还需要关注伦理审查和知情同意，确保受试者在充分 了解风险和利益的前提下自愿参与试验。最终，医学临 床试验的试验结果可以为疾病的诊断、治疗和预防提供 科学依据。
市场调研
总结词
市场调研是企业了解市场需求和消费者行为的重要手 段，通过科学合理的试验设计，可以帮助企业了解市 场趋势、优化产品定位、制定营销策略。
详细描述
市场调研涉及到消费者行为、市场趋势、竞争对手等多 个方面，需要进行科学合理的试验设计来探究各种因素 对市场的影响。通过合理的试验设计，企业可以有效地 控制试验误差，提高试验的准确性和可靠性，从而为企 业的市场决策提供科学依据。例如，企业可以通过A/B 测试等方法来评估不同产品设计和营销策略的效果，优 化产品定位和营销策略，提高企业的市场竞争力。
数据分析和预测
AI可以对大量试验数据进 行深度分析，预测试验结 果，为试验设计提供有力 支持。
DOE试验设计
第四章 试验设计的基本原理 第五章 试验设计的方法
实用精品PPT课件
2
第一章 试验设计的概念
• 试验设计(design Of experi ment，DOE) ，也称为实验设计
• 试验设计是以概率论和数理统计为理论基础，经济地、科学
地安排试验的一项技术。试验设计自20世纪20年代问世至今 ，其发展大致经历了三个阶段：即早期的单因素和多因素方 差分析，传统的正交试验法和近代的调优设计法。
实用精品PPT课件
8
第四章 试验设计的基本原理
随机化
所谓随机化，是指试验材料的分配 和试验进行的次序，都需要随机确定。
统计方法要求观察值(或误差)是独 立分布的随机变量。随机化通常能使这 一假定有效。把试验进行适当的随机化也有助于 “““均匀”””或“““平均”””可能出现的外来因素的效应。
实用精品PPT课件
下面，将重点介绍正交试验设计的内容。
实用精品PPT课件
13
第一节 无交互作用的正交试验设计及直观分析法
一、试验为什么要设计？
在工农业生产中，要提高产品的产量和质量，做到优质高产低消耗，就 要进行试验。通过试验摸索生产过程中的客观规律，以便制订合理的生产 方案。
• 试验按照因素多少，分为单因素试验和多因素试验两类。 • 单因素试验：只考虑一个因素对生产的影响，优选法是解决单因素
• 析因法用途：用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安
装服务，通过较少次数的试验，找到优质、高产、低耗的 因素组合，达到改进的目的。
实用精品PPT课件
12
第五章 试验设计的方法
常见的试验设计方法，分为二类，正交试验设计法和析因法
• 正交试验设计法定义 ：正交试验设计法是研究与处理多因素 试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表
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2
第一章 试验设计的概念
• 试验设计(design Of experi ment，DOE) ，也称为实验设计
• 试验设计是以概率论和数理统计为理论基础，经济地、科学
地安排试验的一项技术。试验设计自20世纪20年代问世至今 ，其发展大致经历了三个阶段：即早期的单因素和多因素方 差分析，传统的正交试验法和近代的调优设计法。
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8
第四章 试验设计的基本原理
随机化
所谓随机化，是指试验材料的分配 和试验进行的次序，都需要随机确定。
统计方法要求观察值(或误差)是独 立分布的随机变量。随机化通常能使这 一假定有效。把试验进行适当的随机化也有助于 “““均匀”””或“““平均”””可能出现的外来因素的效应。
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下面，将重点介绍正交试验设计的内容。
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13
第一节 无交互作用的正交试验设计及直观分析法
一、试验为什么要设计？
在工农业生产中，要提高产品的产量和质量，做到优质高产低消耗，就 要进行试验。通过试验摸索生产过程中的客观规律，以便制订合理的生产 方案。
• 试验按照因素多少，分为单因素试验和多因素试验两类。 • 单因素试验：只考虑一个因素对生产的影响，优选法是解决单因素
• 析因法用途：用于新产品开发、产品或过程的改进、以及安
装服务，通过较少次数的试验，找到优质、高产、低耗的 因素组合，达到改进的目的。
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第五章 试验设计的方法
常见的试验设计方法，分为二类，正交试验设计法和析因法
• 正交试验设计法定义 ：正交试验设计法是研究与处理多因素 试验的一种科学方法。它利用一种规格化的表格——正交表
临床试验设计讲解精品PPT课件
人用药品注册技术国际协调会议(The International Conference on Harmonization of Technical Requirements for the Registration of Pharmaceuticals for Human Use,ICH).
3. 临床试验必须符合道德规范；
临床试验设计
临床试验的概念
临床试验可定义为在人为的条件控制下，以特 定的患病人群和(或)健康人群为受试对象，以发 现和证实干预措施对特定疾病的治疗或预防、 诊断的有效性和安全性以及为证实其有效性和 安全性相关的药物吸收、分布、代谢和排泄的 研究。
新药的安全性、有效性必须通过临床试验加以证实
临床试验在新药的开发、研究和审批中所占有的特殊 地位。
5. 在哪里进行临床试验
国家药品临床试验机构：具有药物临床试验资格 的机构
数量不等的具有资格的专业，详细信息可以从国 家食品药品监督管理局获得。
二、临床试验设计
临床试验设计的基本类型 临床试验设计的基本原则 多中心临床试验 盲法和双盲临床试验的操作步骤
2.1 临床试验设计的基本类型：
一、临床试验前的必要准备
临床试验必须符合法规要求； 临床试验需要符合相关指导原则要求； 临床试验必须符合道德规范； 需要作哪些临床试验； 在哪里进行临床试验。
1.临床试验必须符合法规要求
药品监督管理部门的批准 新药临床研究批件
2. 临床试验需要符合相关指导原则要求
《药品临床试验管理规范》(Good Clinical Practice, GCP) 是国内临床试验的重要指导原则。
目的：为新药Ⅱ期临床研究确定合适的剂量，为用药间隔 和疗程方案提供依据。
药物Ⅱ期临床试验
3. 临床试验必须符合道德规范；
临床试验设计
临床试验的概念
临床试验可定义为在人为的条件控制下，以特 定的患病人群和(或)健康人群为受试对象，以发 现和证实干预措施对特定疾病的治疗或预防、 诊断的有效性和安全性以及为证实其有效性和 安全性相关的药物吸收、分布、代谢和排泄的 研究。
新药的安全性、有效性必须通过临床试验加以证实
临床试验在新药的开发、研究和审批中所占有的特殊 地位。
5. 在哪里进行临床试验
国家药品临床试验机构：具有药物临床试验资格 的机构
数量不等的具有资格的专业，详细信息可以从国 家食品药品监督管理局获得。
二、临床试验设计
临床试验设计的基本类型 临床试验设计的基本原则 多中心临床试验 盲法和双盲临床试验的操作步骤
2.1 临床试验设计的基本类型：
一、临床试验前的必要准备
临床试验必须符合法规要求； 临床试验需要符合相关指导原则要求； 临床试验必须符合道德规范； 需要作哪些临床试验； 在哪里进行临床试验。
1.临床试验必须符合法规要求
药品监督管理部门的批准 新药临床研究批件
2. 临床试验需要符合相关指导原则要求
《药品临床试验管理规范》(Good Clinical Practice, GCP) 是国内临床试验的重要指导原则。
目的：为新药Ⅱ期临床研究确定合适的剂量，为用药间隔 和疗程方案提供依据。
药物Ⅱ期临床试验
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在试验的过程中,难免会遇到诸如土壤肥力梯度的不同、 风力走向和原料批次等环境因素的影响。
依据试验中环境控制因子的数目，可分为单方向控制、 双方向控制和多方向控制试验，如随机区组设计、拉丁方 设计、双向随机区组设计、希腊拉丁方设计、系统分组设 计等。根据区组中包括处理数目分为完全区组设计和不完 全区组设计。
…
…
…
坡底
处理a
处理1
处理1
区组Ⅰ
区组Ⅱ
区组Ⅲ
图1—1 橡胶品系产量比较试验错误的区组设计
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图1—2所示的区组设计是正确的区组设计
坡 顶 处理1 处理2 … 处理a 区组Ⅰ 处理2 处理a … 处理1 区组Ⅱ
坡 底 处理a 处理1 … 处理2 区组Ⅲ
图1—2 橡胶品系产量比较试验正确的区组设计
该试验就会有六种水平组合（处理）：
A1B1、A1B2、 A2B1、A2B2、 A3B1、A3B2
在单因素试中，每一个水平就是一个处理。
在多因素试验中，每一 个水平组合(处理组合）
是一个处理。
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单、复因子试验作用区别:
单因子试验，解决该因子水平间的比较问题。
复因子试验不仅要了解各个因子自身水平间的比 较问题，还要了解因子之间的相互作用问题，找 出最有效的措施，且精度较高的优点。
教学内容
第一章 试验设计概述
第二章 SAS软件简介及应用
第三章 单、复因素试验设计及统计分析
第四章 正交设计及统计分析
第五章 相关分析和回归分析
第六章 回归设计及统计分析
第七章 均匀设计及统计分析
第八章 协方差分析
第九章 多元统计分析案例
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第一章 试验设计概述
第一节 试验设计的基本概念 第二节 试验设计的基本原理 第三节 试验设计的程序与试验计划的制定
此外，有针对因子和水平数较多的正交设计、回归设计、 优化设计和均匀设计等试验设计方法。
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第二节 试验设计的基本原理
一、重复（replication) (1)重复:指每一个处理有两个或两个以上试验单元。 (2)重复数:指试验中同一个处理所占的小区数。
(3)重复的作用： a.估计试验误差。 当因子诸水平或若干因子的诸水 平组合的效应之间的差异超过误差时,才能对它们的 优劣做出比较和选择。 b.减少试验误差。
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试验设计 指对试验因素作合理的、有效的安排,最大 限度地减少试验误差,使之达到高效、快速、准确、可 靠和经济的目的。
试验设计可根据试验中因子的个数分为单因子试验和 复因子试验.
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【例如】 研究 A1、A2、A3、 A4、 A5 不同品种的 产量表现。
【例如】 研究不同品种在不同氮肥施用量下的产 量表现： 品种： A1、A2、A3 施氮等级： B1、B2
无穷个样本
二、 试验指标、因素、水平、处理
1. 试验指标：衡量试验处理效果的指示性状。
2. 试验因素：指试验中对试验指标有影响，在试验 中需要加以考察的各种条件，简称为因素或因子。
3.水平： 因素内的不同状态或者数量等级称为水平。
4.试验处理：指事先设计好的实施在试验单位上的一 种具体措施或试验中的具体比较项目叫做处理。 5.试验单位：提供一个处理所用的具有随机误差的一 个观察值的独立单位或施加处理的材料单位，称为一 个试验单元（或小区）。
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试 验
判断下面2设计图，？正确
的 目
处理1
处理a
处理2
的
处理2
处理2
处理a
要
…
…
…
比 较
处理a
处理1
处理1
不
风向
区组Ⅰ
区组Ⅱ 区组Ⅲ
同
图1—3 橡胶品系抗风性比较试验的区组设计
橡
胶
处理1 处理2 … 处理a
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二、随机化（randomization）
（1）随机化：是指试验中每一个处理都有同等的机会实 施安排在任何一个试验单元上，即试验所用的仪器、 试验材料、试验操作人员以及试验单元等的执行顺 序都要随机地确定。
随机化是试验设计所得数据使用统计方法进行分析的基石
(2) 随机排列的作用:在于正确估计试验误差。
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&1.1 试验的基本概念
一、总体和样本
1.总体：据研究目的确定的研究对象的全体． 个体：总体中的一个研究单位称个体。 总体分：有限总体和无限总体。
２.样本：总体的一部分称为样本。 样本容量：样本中所包含的个体数目叫样本容量（记为n）
样本是集团的缩影，但不等于集团，抽样是一种手段。 2 3 4
试验指标（响应变量）
试验的结果往往是以数据的形式表达的，我们将衡量 试验结果好坏的指标或性状称为响应变量。
其中能够以数值表示的性状称为定量的响应变量,如橡胶 树的株高、茎围、胶乳量、干胶含量等。
当试验的结果呈现属性变化，不能用测量或称量的方法表 示，而只能分门别类处理所得的数据称为定性数据,如橡胶 树死皮的级别、风害程度等。
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三、局部控制
局部控制（local control）亦称区组化（blocking）：是 将试验单元按环境控制因子进行区组划分，实行局部控制， 使同一区组内的试验单元间环境因子保持一致，以保证同 一区组中局部范围内单元间误差的同质性。
试验材料的不同批次、不同地点、不同时间以及不同的操作人员等 都可以看成是区组。局部控制能排除试验材料间等非处理引起的变异， 同时可减少试验误差，增加处理效应估计的精度。
作用：进一步减少试验误差
区组化原则：要求同一区组内环境条件一致，即同质 性；不同区组允许有异质的差异。
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局部控制根据试验的地点和试验的目的而有所变化
如在坡岭地带进行橡胶试验，如果试验的目的是比较不同 品系的产量，则图1—1所示的区组设计是错误的区组设计.
坡顶
处理1
处理a
处理2
处理2
处理2
处理a
只有一个响应变量的统计分析称为单变元统计分析，含有 两个以上响应变量的统计分析方法称为多元统计分析。
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试验因子（因素）
如橡胶树抗风性试验中，品种是试验的因子。同样在橡 胶苗圃肥料试验中，肥料是试验的因子，如果考虑施用氮、 磷、钾三种不同的肥料，则试验的因子有三个。
注 意 影响试验结果的因子往往很多，但在试验时仅 能挑选少数的几个可控因子进行试验。试验因子的挑选， 一是可以借鉴已有试验的结果；其次可依据专业知识背景； 三是把试验分为不同的阶段进行，在试验的初始阶段可进 行探索性试验（如正交试验），从中挑选出主要的因子，然 后再做进一步的试验。