实验设计与数据处理：Experimental Design
统计学设计类型
统计学设计类型
在统计学中，设计类型主要分为以下几类：
1. 实验设计（Experimental Design）：实验设计是指以控制变量的方式来研究因果关系的设计类型。
在实验设计中，研究者通过随机分配参与者或实验单位到不同处理组来比较不同处理的影响。
2. 观察性研究设计（Observational Study Design）：观察性研究设计是指在自然环境中观察和记录数据，而不进行干预或控制的设计类型。
观察性研究设计可以用于揭示变量之间的相关性和关联性。
3. 横断面研究设计（Cross-sectional Study Design）：横断面研究设计是指在特定时间点上对一个或多个样本进行数据收集和分析的设计类型。
横断面研究设计可以用于描述和比较不同组之间的差异。
4. 纵向研究设计（Longitudinal Study Design）：纵向研究设计是指在一段时间内，对一个或多个样本进行多次数据收集和分析的设计类型。
纵向研究设计可以用于观察和分析变量在时间上的变化和发展。
5. 配对设计（Matched Design）：配对设计是指在实验或观察性研究中，将参与者或实验单位按照一定的特征进行配对，然后将每对配对分配到不同处理组进行比较。
配对设计可以减少组间的差异，增加实验或研究的效力。
6. 多因素设计（Factorial Design）：多因素设计是指在实验设计中同时考虑多个自变量（因素）对因变量的影响，以及自变量之间的交互效应。
多因素设计可以揭示多个因素对因变量的综合影响，并进一步研究因素之间的相互作用。
以上是常见的统计学设计类型，研究者根据具体的研究目的和需求选择适合的设计类型来进行研究。
EXCEL自学试验设计与数据处理
EXCEL自学试验设计与数据处理试验设计与数据处理（Experimental Design and Data Processing）是一门重要的学科，也是Excel软件的常用功能之一、本文将从试验设计的基本原则和步骤、数据处理的方法和技巧等方面进行探讨。
试验设计的基本原则包括：随机性、重复性和对照性。
随机性是指试验对象的选择应该具有随机性，避免因人为因素导致结果的偏差。
重复性是指同一实验条件下，尽可能多地进行重复试验，以增加数据的可靠性和稳定性。
对照性是指需要设置对照组进行比较，以评估因变量的变化是否主要由自变量引起。
试验设计的基本步骤包括：问题定义、实验设计、试验执行、数据收集和分析。
在问题定义阶段，需要明确研究的目的和需求，确定自变量、因变量和控制变量等。
在实验设计阶段，需要确定实验的类型（如完全随机设计、随机区组设计、阶梯式设计等）、样本容量和实验方案等。
试验执行阶段是实际操作试验的过程，包括实验设备的准备、试验程序的执行和数据的记录等。
数据收集阶段是将试验所得的数据进行整理和归档。
数据分析阶段是对试验数据进行统计分析，包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等。
数据处理的方法和技巧包括：数据录入、数据清洗、数据排序、数据筛选和数据可视化等。
数据录入是将试验数据输入到Excel软件中，通过数据表格的形式进行展示。
数据清洗是指对数据进行初步的检查和处理，包括去除异常值、填补缺失值等。
数据排序是将数据按照其中一指标进行排序，以便更好地分析数据。
数据筛选是根据特定的条件对数据进行筛选，以满足不同分析需求。
数据可视化是指将数据通过图表的形式展示，如折线图、柱状图、散点图等，以便更直观地理解数据。
Excel软件提供了丰富的功能和工具，可以帮助实现试验设计和数据处理的目标。
通过Excel软件，可以轻松地进行数据录入、数据清洗和数据分析等操作。
同时，Excel还提供了各种图表和图形功能，可以将数据可视化，更直观地展示实验结果。
数据处理名词解释
名词解释：第一章试验设计与数据处理：是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，研究如何有效的安排试验、科学的分析和处理试验结果的一门科学。
试验考察指标(experimental index)：依据试验目的而选定的衡量或考察试验效果的特征值.试验因素；对特征值产生影响的原因或要素.因素水平：试验实际考虑采用的（某一）因素变化的状态或条件的种类数称为因素水平，简称水平。
局部控制（local control）原则：控制隐藏变量对反应的效应。
重复（replication）原则：重复试验于许多试验单位，以降低结果的机会变异随机化（randomization）原则：随机化(Randomization)安排试验单位接受指定的处理。
实验的目标特性（实验考察指标）目标特性:就是考察和评价实验结果的指标。
定量指标：可以通过实验直接获得，便于计算和进行数据处理。
定性指标：不易确定具体的数值，为便于用数学方法进行分析和处理，必须是将其数字化后进行计算和处理。
因素：凡是能影响实验结果的条件或原因，统称为实验因素（简称为因素）。
水平:因素变化的各种状态和条件称为因素的水平总体、个体：我们所研究对象的某特性值的全体，叫做总体，又叫母体；其中的每个单元叫做个体。
子样（样本）、样本容量：自总体中随机抽出的一组测量值，称为样本，又叫子样。
样本中所含个体（测量值）的数目，叫做样本容量，即样本的大小。
抽样：从总体中随机抽取若干个个体观测其某种数量指标的取值过程称为抽样。
样本空间：就样本而言，一次抽取、观测的结果是n个具体数据x1，x2，…，xn，称为样本（X1，X2，…X n）的一个观测值，而样本观测值所有可能取值的全体称为样本空间。
重复性：由一个分析者，在一个给定的实验室中，用一套给定的仪器，在短时间内，对某物理量进行反复定量测量所得的结果。
也称为室内精密度。
再现性;由不同的实验室的不同分析者和仪器，共同对一个物理量进行定量测量的结果。
实验设计与数据处理
中国海洋大学本科生课程大纲课程属性：公共基础/通识教育/学科基础/专业知识/工作技能，课程性质：必修、选修一、课程介绍1.课程描述：随着科学技术的不断发展进步，教学方法和思维方式越来越受到重视，《实验设计与数据处理》是一门应用性很强，且将理论知识与实践经验相结合的课程，同时又以数理统计、专业技术知识、概率论和实践经验为基础，通过科学合理的组织实验得到有效的实验数据，最后把实验数据进行分析、处理，以求在最短的时间内达到优化实验的一种科学分析和计算方法。
《实验设计与数据处理》课程介绍一些常用的实验设计和数据处理方法，是从事科学研究、技术研发以及工业生产人员必须掌握的技能。
《实验设计与数据处理》是一门实用性很强的课程，对于高校大学生来说，通过学习该课程，主要是培养科学的严谨态度，正确的确定实验方案，以及对实验数据进行分析处理的能力。
2.设计思路：本课程介绍一些常用的实验设计和数据处理方法，结合大量的上机实践和作业，使同学们掌握这些方法并能及时应用到实际当中。
课程内容包括三个部分：数据处理方法、实验设计方法和上机实践。
- 5 -（1）数据处理方法：重点介绍数据的整理和特征数；常用的正态分布、二项分布、泊松分布和t分布；样本平均数与总体平均数差异显著性检验；单因素和两因素方差分析；相关和回归分析。
让学生掌握常用的数据处理方法。
（2）实验设计方法：重点介绍随机取组实验设计、正交实验设计、均匀设计、回归正交实验设计和回归旋转实验设计，让学生掌握常用实验设计的原理、设计过程和分析方法。
（3）上机实践：介绍Excel、DPS、SPSS等数据统计软件在实验设计与数据处理过程中的应用，通过大量例题、作业和上机实践，让学生掌握这些统计软件的使用方法，并应用于自己的学习和科研中。
3. 课程与其他课程的关系先修课程：高等数学和概率统计。
本课程与这两门课程密切相关，只有在这两门课程的基础上，实验设计与数据处理的教学与实践才能达到较好的效果。
实验设计与数据处理相关参考文献
实验设计与数据处理相关参考文献实验设计和数据处理是科研工作中非常重要的环节，有很多经典的参考文献可以供我们学习和借鉴。
以下是一些与实验设计和数据处理相关的经典参考文献：1. Campbell, D. T., & Stanley, J. C. (1963). Experimental and quasi-experimental designs for research. This book provides a comprehensive overview of experimental and quasi-experimental research designs, and it is considered a classic in the field of research methodology.2. Kirk, R. E. (2016). Experimental design: Procedures for the behavioral sciences. This book offers a detailed and practical guide to experimental design, covering a wide range of experimental techniques and designs commonly used in the behavioral sciences.3. Montgomery, D. C. (2017). Design and analysis of experiments. This book provides a comprehensiveintroduction to the principles of experimental design andthe statistical analysis of experimental data, with a focus on practical applications in engineering and the physical sciences.4. Thabane, L., Mbuagbaw, L., Zhang, S., Samaan, Z., Marcucci, M., Ye, C., ... & Goldsmith, C. H. (2013). A tutorial on sensitivity analyses in clinical trials: the what, why, when and how. This article offers a detailed tutorial on the importance of sensitivity analyses inclinical trials, providing valuable insights into the handling and processing of experimental data in the medical and clinical research fields.5. Wickens, T. D. (2002). Elementary signal detection theory. This book provides a comprehensive overview ofsignal detection theory and its applications in theanalysis of experimental data, particularly in the fieldsof psychology and human factors.这些参考文献涵盖了实验设计和数据处理的基本原理和方法，涉及了多个学科领域，包括社会科学、工程学和医学等。
29-特殊教育学专业课程简介
特殊教育学专业课程简介课程编号：S1******* 课程名称：专业英语课程英文名称：English for Special Education学分: 1 周学时总学时：20课程性质：硕士学位必修课适用专业：特殊教育教学内容及基本要求:教学内容：（1）学习有关特殊教育的专业词汇；（2）研读特殊教育的研究报告；（3）学习用英语撰写小论文（Essay）。
基本要求：通过专业英语的学习，使学生能够正确地阅读理解较深的特殊教育专业论文与专著，能用英语撰写一些小论文，做到基本通顺，符合英语表达习惯和论文格式。
核方式及要求：开卷学习本课程的前期课程要求：修读过《特殊教育概论》；英语四级以上。
教材及主要参考书目、文献与资料：1.Choate, J.S.(2000): Successful Inclusive Teaching: Proven Ways to Detectand Correct Special Needs (3ed.) Allyn & Bacon Press2.Gersten, R.，Schiller, E. P., Vaughn, S.(2000): Contemporary Special EducationResearch: Syntheses of the Knowledge Base on Critical Instructional Issues Lawrance Erlbaum Associates, Inc.3.Hallahan, D.P., Kauffman, J.M.(2000): Exceptional Learners: Introduction toSpecial Education,Allyn & Bacon Press4.Campione, J.C., Brown,A.L., Ferrara, R.A.(1982): Mental retardation andintelligence. In R.J.Sternberg [ed]. Handbook of human intelligence: pp. 392-490.London: Cambridge University Press.填写人：钱文审核人：刘春玲课程编号：S0109030401001 课程名称：高级教育心理学课程英文名称：Advanced Educational Psychology学分: 3 周学时总学时：54课程性质：硕士学位基础课适用专业：特殊教育教学内容及基本要求:教学内容：在本科的教育心理学的基础上，从更多地关注教育心理学研究的新领域：（4）专长研究；（5）ATI模型的理论、研究与实践；（6）新的教学模式：如抛锚式教学、互惠教学、情境教学等；（7）特殊学校相关课程的比较与分析。
实验设计与数据处理：Design of Experiments and Analysis
1. Compares 2 Types of Variation to Test Equality of Means
2. Comparison Basis Is Ratio of Variances
3. If Treatment Variation Is Significantly Greater Than Random Variation then Means Are Not Equal
How different is enough to conclude population means are different?
Depends on variability within each population
Higher variance in population higher variance in means
© 2003 Pearson Prentice Hall
Hypotheses
H0: 1 = 2 = 3 = ... = p
All Population Means
f(X)
are Equal
No Treatment Effect
Ha: Not All j Are Equal
1 = 2 = 3
Xቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
At Least 1 Pop. Mean f(X) is Different
Statistical tests are conducted by comparing variability between means to variability within each sample
10 - 8
Two Possible Experiment Outcomes
数据处理英文版..
Rounding rule
"Rounding" method, when the first n +1 bit is 5, the rounding error is 5, this error can not be offset. This is the classical "rounded" method of abuse. (How to solve?) China's Science and Technology Commission formally promulgated the "Mathematics Revise Rules", known as the "rounding five single and double" rule: Rounding off into five to consider, five non-zero after one into the one. Five are zero after the parity, even before the five should be left, five before the odd into the one.
Rounding rule
A set of values to retain n-bit effective, in accordance with the "round-off" method on the n +1 bit processing, will have rounding error. In general, the first n + 1 digits for the 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 probability is equal, if you use the capital letter X said rounding error, various rounding The odds of error are: P（X=0,-1,-2,-3,-4,5,4,3,2,1）＝1/10 In a large number of data rounding processes, the errors produced by the summing can cancel each other out 。
第一章 试验设计与数据分析-概述
论文工作中反映的问题： 1) 只求平均数 2) 试验做1－2次就算。 原因：与工程试验的性质及理解有关 例：电量、非电量电测技术的应用：
模拟量的测试（传感器） 信号放大 模数转换(A/D)
计算机数据处理
仪器是很准确的
被测对象是随机变量！
论文工作中反映的问题：
3）试验设计应逐步深化，通常一种错误的做法，是在一 开始就去设计一个单一、庞大和内容广泛的实验， 一个 成功的实验是要先弄清楚重要变量和变量的范围； 4） 专业知识的作用 试验统计方法不能决定一个变量的作用，它仅对试验 结果的可靠性和有效性提供准则。结论还依赖于对问题 的工程知识的了解和把握； 例：一篇投农业工程学报的论文 修改意见： “3）文中一些拟合方程无意义，可以删除 相关内容。请您在附件中进行修改，修改部分务必用红 色标记出。”
试验统计学简史
3）山口弘一正交设计、可靠性设计价值工程类设计方法 （20世纪70年代），强调整体效果：如日本汽车的质量 在工业界得到广泛应用，但在理论上有很大争议； 4）随着科学的发展，学科交叉越来越普遍，试验设计方 法在许多领域得到广泛的认同和应用：禽流感传感器。 实验设计已远不止农业，奇怪现象：在农业相关领域的 兴趣反而下降——仪器设备的改进、标准化生产的影响
试验设计与数据统计分析
Experimental Design and Data Statistical Analysis 华南农业大学工程学院 刘庆庭
2012－9
关于本课程 学生：2012级——57人 （工程39、水利土木3、林学4 、园艺1、 食品10） 时间：2012年9月－2013年1月 学时：36 上课：28 周学时：3节/周 上机：8（SPSS数据处理软件应用） 作业: 建议先用手工做，以后用计算机做 考试：开卷
正交实验设计与数据处理在食品科学技术研究中的应用
正交实验设计与数据处理在食品科学技术研究中的应用目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 正交实验设计概述 (4)1.3 数据处理方法简介 (5)2. 正交实验设计的原理与方法 (6)2.1 正交实验设计的基本原理 (7)2.2 各种类型正交实验设计的特点 (8)2.3 参数确定与方案安排 (10)3. 食品科学技术研究中的应用 (11)3.1 产品开发与优化 (12)3.1.1 食品配方优化 (14)3.1.2 工艺参数优化 (15)3.1.3 新产品开发 (16)3.2 品质控制与保证 (17)3.2.1 感官品质评价 (18)3.2.2 化学成分分析 (20)3.2.3 微生物检测 (22)3.3 安全性和稳定性研究 (23)3.3.1 食品添加剂安全性评估 (24)3.3.2 食品保质期研究 (26)4. 数据处理与分析 (28)4.1 正交实验设计数据收集与整理 (29)4.2 数据分析方法 (30)4.2.1 分析方差 (ANOVA) (32)4.2.2 显著性分析 (33)4.2.3 回归分析 (34)4.3 结果解释与应用 (35)5. 案例分析 (36)5.1 案例一 (37)5.2 案例二 (38)6. 结论与展望 (39)1. 内容简述正交实验设计是一种科学安排多因素实验的方法，通过选用合适的正交表来安排实验，使得各因素各水平在实验中均匀分布，从而能够全面、均衡地反映各因素对实验结果的影响。
在食品科学技术研究中，正交实验设计被广泛应用于新产品的开发、工艺优化、品质改良以及食品安全等方面的研究。
在食品科学技术研究中，正交实验设计可以帮助研究人员快速、高效地筛选出影响产品品质和工艺的关键因素，避免繁琐的单一因素实验，节省时间和成本。
正交实验设计能够提供较为可靠的实验结果，提高研究的准确性和可重复性。
数据处理则是实验后对实验数据进行整理、分析和解释的过程。
在正交实验设计中，对实验数据的处理尤为重要，因为数据量大且复杂，需要运用统计学方法进行分析，以得出有效的结论。
实验设计英语
实验设计英语实验设计是科学实验中十分重要的一个环节，精心设计的实验方案可以帮助研究者更好地控制实验变量，并且能够让结果更加可靠和有意义。
在科学研究和工程技术领域中，实验设计英语显得尤为重要，下面将从三个方面来阐述实验设计英语。
一、实验设计英文名词解释1. Experimental design：实验设计。
2. Independent variable：自变量。
是研究者能够自主控制的变量，自变量作为实验中的重要变量，它的改变能够导致分析结果的变化。
3. Dependent variable：因变量。
是实验中需要测量的变量，相对自变量而言，因变量是实验过程中不可控制的变量。
4. Control variable：控制变量。
是指在实验过程中保持恒定的变量，控制变量的存在可以确保实验的可靠性和稳定性。
5. Hypothesis：假设。
是对实验结果预测的一种猜测，假设是实验设计中至关重要的部分，可以帮助研究者了解预期结果的方向。
二、实验设计的步骤实验设计要求系统性和严谨性，通常步骤为：1. 分析研究问题：明确研究目的、问题、研究对象和变量等。
2. 制定实验方案：制定可行的实验方案，包括研究方法、实验步骤、实验样本等。
3. 确定实验变量：确定自变量、因变量和控制变量，以便对其进行可靠的控制。
4. 收集样本：采集合适数量的样本，以保证实验的可信度。
5. 设计实验方案：在设计实验方案时，需要考虑到不同的因素，如实验对象的数量、实验条件的设定、实验的变量设置等。
6. 分析数据：实验数据处理和分析应该依据实验的目的和设定的假设。
7. 结论阐明：通过对实验数据和实验结论的深入分析，达到正确的结论和推论，使得实验的重要性得以体现。
三、实验设计的类型实验设计是依据实验目标选择，分为以下两种类型：1. 正确性实验：主要用于验证一种观点或者研究论断的正确性，目的是研究验证结果是否与猜测一致。
2. 探索性实验：主要是通过对实验数据的分析来获取对问题的更多认识，以发现一些新的问题和结果，这是实验设计中最常见的实验类型。
实验设计与数据处理
实验设计与数据处理摘要：实验设计内容遵循的基本原则实验设计方法举例实验结果的表示作图法列表法平均值法最小二乘法数据处理举例实验设计与数据处理实例。
实验设计一个比较完整的设计实验方案的执行，就是科学探究中解决问题的过程，一般包括以下内容：1、选题所从事的本项实验的课题源于对某一自然现象的观察、认识、分析。
这就需要其认真阅读文献，进行总结分析；2、假设即对可见现象提出一种可检测的解释。
根据其认识进行假设；3、预期结果在检测一个假设之前，先提出实验的预期结果。
如果预期没有实现，则说明假设不成立，如果预期得到实现，则假设成立。
然后根据实验的目的和提出的假设，来具体设计实验的方法、步骤。
在实验的方法与步骤设计中，必须遵循以下几条原则。
1、科学可行性原则所谓科学性，是指实验目的要明确，实验原理要正确，实验材料和实验手段的选择要恰当，整个设计思路和实验方法的确定都不能偏离生物学基本知识基本知识和基本原理以及其它学科领域的基本原则。
选题必须有依据，要符合客观规律，科研设计必须科学，符合逻辑性。
另外，要考虑到实验材料要容易获得，实验装置简单，实验药品较便宜，实验操作较简便，实验步骤较少，实验时间较短。
2、对照性原则实验中的无关变量很多，必须严格控制----试验组与对照组的无关变量不仅要相同，而且要适宜。
只有这样，才能做出正确的因果分析（因变量和自变量之间的关系），才能排除无关变量对实验结果的影响，对照实验的设计是排除无关变量影响的唯一方法。
3、随机性原则随机是指分配于实验各组对象（样本）是由实验对象的总体中任意抽取的，即在将实验对象分配致各实验组或对照组时，它们的机会是均等的。
如果在同一实验中存在数个处理因素（如先后观察数种药物的作用），则各处理因素施加顺序的机会也是均等的。
通过随机化，一是尽量使抽取的样本能够代表总体，减少抽样误差；二是使各组样本的条件尽量一致，消除或减少组间人为的误差，从而使处理因素产生的效应更加客观，便于得出正确的实验结果。
2024 ACT考试科学推理历年题目精粹
2024 ACT考试科学推理历年题目精粹ACT考试是美国学生普遍参加的高中毕业考试之一，其中科学推理部分是考察学生解决科学问题和分析实验数据的能力。
为了帮助考生更好地备考，本文将整理2024年ACT考试科学推理部分历年题目的精华。
请注意，本文不提供具体题目，并且切勿用任何非法手段获取真题，仅供参考和练习。
一、实验设计与解析（Experimental Design and Analysis）本部分主要考察学生对科学实验设计和数据分析的掌握。
1. 实验目的与原理在考试中，通常会给出一段文字描述或实验流程图，要求学生从中判断实验的目的和相关原理。
为了准确回答这类问题，学生需要对各种实验设计和科学原理有一定的了解。
2. 数据分析与应用考生需要根据实验数据和问题要求，从中分析和解释数据，或者进行简单的计算。
这要求考生具备一定的数据处理和统计分析能力，能够识别出关键数据，进行图表解析和数据推理。
二、科学概念与原理（Scientific Concepts and Principles）本部分主要考察学生对科学基本概念和原理的理解与运用。
1. 科学概念的理解考生需要根据给定的科学概念，判断其含义和适用范围，理解该概念在科学实验中的应用。
2. 科学原理的运用在考试中，会涉及一些基本的科学原理，要求学生通过对实验材料的分析和解释来运用这些原理，解答相关问题。
三、科学论证与推理（Scientific Reasoning and Inference）本部分考察学生通过分析论据、构建论证链，做出科学推理和判断的能力。
1. 分析论据学生需要仔细分析给定的实验材料和论证中使用的证据，理解作者的意图和推理链，从中找出正确的答案。
2. 构建论证链考生需要根据实验结果和已知条件，通过构建论证链来推断结论，或者根据问题要求选择符合论证规则的选项。
四、实验结果与结论评估（Evaluation of Experimental Results and Conclusions）本部分主要考察学生对实验结果和结论的评估能力。
正交实验设计与数据处理
正交表L9(34)
试验号\ 列号
1
2
3
4
1
1
1
1
1
2
1
2
2
2
3
1
3
3
3
5
2
2
3
1
6
2
3
1
2
7
3
1
3
2
8
3
2
1
3
9
3
3
2
1
正交表记法
一般正交表记为Ln(mk)， n——是表的行数，是要安排的试验次数； k——表中列数，表示因素的个数； m——是各因素的水平数。
Ln(Km)是一个n行m列矩阵
正交表简介
是一种特制的表格，每个表都有一个记号，如L9(34)， L8(27)，就是两个最常用的正交表；
符号说明： L——正交表 L下角的9、8——正交表的行数
括号里的3、2——因素所取的水平数， 指数4、7——正交表的列数
表内的数字1、2、3——因素的水平
二水平的正交表还有L16(215)、L12(211)， 三水平的正交表还有L18(37)，L27(313)， 四水平的正交表还有L16(45)等等。
试验设计的意义
根据专业知识和统计学知识，制定出一个包含多因素 多水平有机组合的试验计划；
清楚地表达出每次试验涉及到各因素的哪个水平，各 种水平组合下是否需要做重复试验，全部试验共需进 行多少次；
是试验的行动指南； 使试验过程有据可查、有章可循，并能有效地、科学
地解决试验研究中的复杂问题。
试验设计的基本步骤
实际问题很复杂，对试验有影响的因素往往 是多方面的。
在多因素、多水平试验中，若对每个因素的 每个水平都互相搭配进行全面试验，需要做 的试验就会很多。
实验设计(experimental design)原理及基本原则
（3）标准对照：对照组用公认的标准方法处理作为 对照组。 （4）自身对照：对照与试验在同一受试对象 身上进行（部位，先后）。 （5）相互对照：不设空白对照及标准对照，而 是几个实验组互相比较。 （6）其它：历史对照、配对对照、克隆对照等。
二、均衡原则
1．均衡（balance）的意义 指实验组与对照组在非处理因素方面 尽可能一致。 越均衡一致其可比性越好，就越能显示出实 验的处理因素的作用，从而减少非处理因素 对实验结果的影响。如动物的种属、品系、 窝别、性别、年龄、体重等保持基本一致； 临床上病人的病种、病期、病型、性别、年 龄等保持一致。 组内的非处理因素条件不一定一致但组间的 非处理因素必须一致。
量的指标。 4．防止试验偏倚
偏倚 (bias) 是在 研究组间变量差异时产生的一种系统误 差。是对真实情况的偏离。病人的心理、 研究者的主观意识等。
（1）临床试验中常见的偏倚 选择性偏倚 产生于实验设计阶段，主要由于 选择受试对象的方法不正确所造成。
信息偏移（information bias）产生于研究的实 施阶段，在资料的观察、测量及收集方法上， 诊断试验的灵敏度、特异度，以及患者提供 各种有关信息的准确性方面都可能有不足。 常见有： ①暴露怀疑偏移；②诊断怀疑偏移；③测量 偏移；④回忆偏移；⑤报告偏移；⑥归类错 误偏移（错误分类偏移）；⑦诱导偏移。
一个区组，再将区组内的个体随机分配
到个处理中去。
四、重复原则
在试验中，同一处理设置的试验单位数，称
为重复(replication) 。重复是消除非处理因素 影响的又一重要手段。 设置重复的最主要作用是估计试验误差，另 一主要作用是降低误差（标准误与重复次数 平方根成反比）。为克服个体差异、操作误 差及各种偶然因素的影响，实验必须有足够 的重复。 五、其它
技术实验名词解释
技术实验名词解释技术实验名词解释技术实验是指在科学研究和工程应用中，通过实际操作和观察来验证理论假设、测试新技术或评估系统性能的过程。
在技术实验中，常常会使用一些特定的名词来描述实验过程、设备和结果。
以下是一些常见的技术实验名词解释：1. 假设（Hypothesis）：在进行技术实验之前，研究人员通常会提出一个假设，即对问题或现象的解释或预测。
实验的目标就是通过数据收集和分析来验证或反驳这个假设。
2. 实验设计（Experimental design）：指确定实验步骤、变量设置和数据收集方法等的计划。
一个好的实验设计应该能够最大程度地减少误差，并确保结果的可靠性。
3. 控制组（Control group）：在比较试验中，控制组是接受标准处理或不接受任何处理的组。
通过与处理组进行对比，可以评估处理效果。
4. 处理组（Treatment group）：在比较试验中，处理组是接受特定处理或干预措施的组。
与控制组相比较，可以评估处理效果。
5. 变量（Variable）：在实验中，变量是指可能会影响实验结果的因素。
独立变量是研究人员有意改变的因素，而依赖变量是受独立变量影响的结果。
6. 样本（Sample）：在实验中，样本是指从总体中选择出来的一部分个体或物体。
通过对样本进行观察和分析，可以推断出总体的特征。
7. 数据收集（Data collection）：指在实验过程中记录和收集数据的过程。
数据可以通过观察、测量、问卷调查等方式获得。
8. 数据分析（Data analysis）：指对收集到的数据进行统计和解释的过程。
常用的数据分析方法包括描述统计、推断统计和回归分析等。
9. 结果（Results）：指实验完成后得到的数据和观察结果。
结果应该以客观、准确和可重复性为基础，并与假设进行比较和解释。
10. 结论（Conclusion）：根据实验结果对假设进行评估并得出结论。
结论应该基于科学证据，并能够回答研究问题或验证假设。
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1-Way ANOVA for Normal Data (CRD)
• For each group obtain the mean, standard deviation, and sample size:
yij
yi.
j
ni
si
( yij yi. )2
• Controlled Experiments - Subjects assigned at random to one of the t treatments to be compared
• Observational Studies - Subjects are sampled from t existing groups
0.06
0.05
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
A) =100, t1=-20, t2=0, t3=20, s = 20
E(MST ) E(MSE)
0.04
0.03
0.02
– True group effects (1,…,t)
– Group sample sizes (n1,…,nt)
– Within group variance (s2)
• Fobs = MST/MSE
• When H0 is true (1=…=t=0), E(MST)/E(MSE)=1
• Marginal Effects of each factor (all other factors fixed)
Sum of Squares SST SSE TSS
Degrres of Freedom
t-1 N-t N-1
Mean Square MST=SST/(t-1) MSE=SSE/(N-t)
F F=MST/MSE
• Assumption: All distributions normal with common variance
j
ni 1
• Obtain the overall mean and sample size
N n1 ... nt
y..
n1 y1.
... nt N
yt.
y i j ij N
Analysis of Variance - Sums of Squares
• Total Variation
Experimental Design and the Analysis of Variance
Comparing t > 2 Groups - Numeric Responses
• Extension of Methods used to Compare 2 Groups • Independent Samples and Paired Data Designs • Normal and non-normal data distributions
• Statistical model yij is measurement from the jth subject from group i:
yij i ij i ij
where is the overall mean, i is the effect of treatment i , ij is a random error, and i is
P val : P(F Fobs )
Expected Mean Squares
• Model: yij = +i + ij with ij ~ N(0,s2), Si = 0:
E(MSE) s 2
t
ni
2 i
E(MST ) s 2 i1
t 1
t
ni
2 i
t
E(MST ) E ( MSE )
TSS
k i1
( y ni
j1 ij
y.. )2
dfTotal N 1
• Between Group (Sample) Variation
SST
t i 1
( y ni
j1 i.
y.. )2
t i1
ni
(
yi.
y..
)2
dfT t 1
• Within Group (Sample) Variation
Data Normal Design
Independent F-Test
Samples
1-Way
(CRD)
ANOVA
Paired Data F-Test
(RBD)2-WayFra bibliotekANOVA
Nonnormal
KruskalWallis Test
Friedman’s Test
Completely Randomized Design (CRD)
– As spread in (1,…,t) E(MST)/E(MSE)
– As (n1,…,nt) E(MST)/E(MSE) (when H0 false)
– As s2 E(MST)/E(MSE) (when H0 false)
0.09
0.09
0.08
0.08
0.07
0.07
0.06
SSE
t i 1
( y ni
j1 ij
y i. )2
t i
1
(ni
1)si2
dfE N t
TSS SST SSE dfTotal dfT dfE
Analysis of Variance Table and F-Test
Source of Variation Treatments Error Total
s
2
i1 t
s2
1
ni
2 i
1
i 1
s 2 (t
1)
When
H0
:1
t
0
is
true,
E(MST ) E ( MSE )
1
otherwise
(Ha
is
true),
E(MST ) E ( MSE )
1
Expected Mean Squares
• 3 Factors effect magnitude of F-statistic (for fixed t)
•H0: No differences among Group Means (1 t =0) • HA: Group means are not all equal (Not all i are 0)
T.S. :
Fobs
MST MSE
R.R. : Fobs F ,t1,N t (Table 9)