试验设计与分析应用
测土配方施肥
肥料效应田间试验设计、实施与结果分析应用
广西区土肥站陈松
一、试验目的
肥料效应田间试验是测土配方施肥的基础，因为其既是获得各种作物最佳施肥量、施肥比例、施肥时期、施肥方法的首要途径，也是筛选土壤养分测试方法、建立测土配方施肥指标体系的基本环节。通过田间试验，掌握不同作物优化施肥数量，基、追肥分配比例，肥料品种、施肥时期和施肥方法；摸清土壤养分校正系数、土壤供肥能力、不同作物养分吸收量和肥料利用率等基本参数；构建作物施肥模型，为施肥分区和肥料配方提供依据。
二、试验方案设计
肥料效应田间试验方案的设计，取决于研究目的。2005年农业部下发的“测土配方施肥技术规范（试行）”推荐采用“3414”方案设计。“3414”设计方案是3因素、4水平、14个处理优化的不完全实施的正交试验，该方案吸收了回归最优设计处理少、效率高的优点（完全实施时＝4×4×4＝64个处理），是目前国内外应用比较广泛的肥料效应田间试验方案，已在全国试用了10年，最早在“国际平衡施肥项目”中应用。在具体实施时可根据研究目的与实际条件采用“3414”完全实施方案和部分实施方案。
1、试验处理设计
（1）“3414”完全实施方案：
●“3414”完全实施方案可应用14个处理，进行氮、磷、钾三元二次效应方程的拟合。
●可分别进行氮、磷、钾中任意二元或一元效应方程的拟合。例如：进行氮、磷二元效应方程拟合时，可选用处理2-7、11、12，可求得在以K
2
水平为基础的氮、磷
二元二次肥效应方程；选用处理2、3、6、11可求得在P
2K
2
水平为基础的氮肥效应方
程；选用处理4、5、6、7可求得在N
2K
2
水平为基础的磷肥效应方程；选用处理6、8、
9、10可求得在N
2P
2
水平为基础的钾肥效应方程。
●可选用处理2、4、8及处理6，可分别求得N、P、K缺素区的相对产量。此外，通过处理1，可以获得基础地力产量，即空白区产量。
（2）“3414”的部分实施方案：
●要试验氮磷钾某一个或两个养分的效应，或因其它原因无法实施“3414”的完全实施方案，可在“3414”方案中选择相关处理，即“3414”的部分实施方案。这样既保持了测土配方施肥田间实验总体设计的完整性（便于资料汇总），又考虑到不同区域土壤养分的特点和不同试验目的的具体要求，满足不同层次的需要。如有些区域重点要检验氮、磷效果，可在K
2
做肥底的基础上进行氮、磷二元肥料效应试验（选择“3414”的完全实施方案中的1、2、3、4、5、6、7、11、12）。
●为了取得土壤养分供应量、作物吸收养分量、土壤养分丰缺指标等参数，一般把试验设计为5个处理（平常所说的“典型五处理设计”）：无肥区(CK)、氮磷钾区(NPK)、无氮区(PK)、无磷区(NK)和无钾区(NP)。这5个处理分别是“3414”方案中的处理1、
2、4、6和8。
●如要获得有机肥料的效应，可增加有机肥处理区(M)；检验某种中(微)量元素的效应，在NPK基础上，进行加与不加该中(微)量元素处理的比较。
2、“码值方案”到“实际方案”的计算
在编制具体的试验处理方案时，应该将“码值方案”换算成“实际方案”。在换算过程中，首先要确定因子“2”水平施肥量“X 2”(X 2＝当地的通过试验或调查得出的最佳施肥量或相对较为合理的施肥量)，然后再计算因子X 的“1”水平施肥量X 1(X 1＝X 2*0.5)、“3”水平施肥量X 3(X 3＝X 2*1.5)（“3”水平为过量施肥水平）。X 的“0”水平指不施肥水平(X 0＝0)。
“实际方案”确定后，各处理不同肥料养分量即确定了下来，再根据选用的肥料品种、肥料养分含量、试验小区面积的大小计算出每个小区的各种肥料的实际用量。
计算出每小区各种肥料的实际用量后，再依据作物的施肥时期与比例，确定每次施肥的肥料用量。
三、试验实施
（1）试验作物品种选择
田间试验所用的作物品种，一般应选择当地主栽作物品种或拟推广的主要品种。 （2）试验地选择
试验地应选择地势平坦、整齐、肥力均匀，具有代表性的不同肥力水平的地块。坡地应选择坡度平缓，肥力差异较小的田块；试验地应避开靠近村边、道路、堆肥场所等特殊地块。
这里强调一下，试验要安排在具有代表性的不同肥力水平的地块上进行。不同肥力水平可以参照常年亩产结合其它条件大体划分，代表性可以从农业生产水平、土壤环境条件等方面在本区域是否具有较高代表性来考虑。
（3）试验小区
●小区面积：大田作物和露地蔬菜作物小区面积一般为20～50m 2，密植作物可小些，中耕作物可大些；小区宽度，密植作物不小于3m ，中耕作物不小于4m 。多年生果树类选择土壤肥力差异小的地块和树龄相同、株形和产量相对一致的单株成年果树进行试验，每个处理不少于4株（实际划区时碰上特殊株可以跳过错开）。
●小区要求单灌单排，避免串灌串排，外围要设置保护行。小区与小区之间必须采取隔离措施保证肥水不相互渗透。
●小区除施肥措施外，实施的其他各项管理措施应一致，且符合生产要求，并尽量由相同的人在同一天内完成。
（4）试验重复
●“3414”完全实施方案，由于试验处理较多，如果试验地块面积较大，可以设
3次重复；如果试验地块面积较小，可以不做重复，其试验误差通过多点试验加以消除（“多点重复”）。
●“3414”部分实施方案”，为保证试验精度建议设置3次重复。
(作不作重复，作多少次重复，以方案下达为准。)
（5）小区排列
无重复时，采用完全随机排列，有重复时，采用随机区组排列。随机方法可以采用“抓签”、“随机数字表”或用计算器(机)产生随机数字等。
区组内土壤肥力、地形等条件应相对一致，区组间允许有差异。
（6）试验田间观察、记载与收获
试验实施期间，选择关键生育期观察、记载各处理作物重要生育指标，记录其它相关信息。详见相关表格。
收获时每个小区单打、单收、单计产，并对不同处理进行考种。
（7）样品采集与分析测试
试验前，及时采集试验田块的混合土样，进行分析测试。
作物成熟后，采集处理2、4、6、8的植株样品进行分析测试，收获后采处理6的混合土样进行分析测试。
（8）试验资料整理
试验结束后，及时整理试验资料，认真填写《测土配方施肥技术规范》附件1－“田间试验结果汇总表”，建立试验档案，同时将整理后的资料上报有关部门。
（9）关于试验的一些其它要求
●试验方案中“2”水平设计，为便于数据汇总统计，可以以全区为单位同一种作物设定1组或2、3组，不宜太多，以方便试验数据合并统计。
●为消除年景差异，试验一般需要做3年以上。
●试验地每一个生产周期都要更换。
四、试验结果的统计分析与利用
“3414”试验结果资料的统计分析主要内容包括回归分析、方差分析、施肥参数计算等。回归分析主要是通过建立产量与施肥量之间的二次回归方程，寻找某个养分的最佳施肥量；“方差分析”是通过F检验与多重比较，比较各个处理的的直观效果；施肥参数计算主要包括肥料利用率、土壤贡献率、作物养分需要量、土壤养分丰缺指标、有机肥贡献率等施肥参数的计算，目的是为了获取构建区域性作物施肥专家施肥系统需要的有关参数。根据需要，可运用其中的一种或多种方法对试验数据进行分析。
1、回归分析
回归分析的主要目的是建立产量与施肥量之间的二次回归方程，然后通过方程确定最大施肥量与最佳施肥量，根据施肥量预测产量。运用3414完全实施方案的14个处理，可以建立N 、P 、K 三个因素与产量的三元二次效应方程，部分实施方案(或选择完全实施方案的部分处理)可建立某一个或某二个因素与产量的一元二次或二元二次效应方程。
如果试验有重复，为简化计算过程，作物产量通常取各重复的平均数，而不是每个重复建立一个回归方程。
（1）回归方程的建立、回归方程的F 检验、回归方程中回归系数的检验 回归方程的建立、回归方程的F 检验、回归方程中回归系数的检验涉及专业数理统计方面的东西，比较繁杂，这里不讲了，大家可以找些专业的书来了解、学习。
（2）回归方程运用
●边际产量分析与最大施肥量、最佳施肥量的计算
利用建立的二次回归方程，通过求导方法，可以计算出最高产量或最佳效益施肥量。下面举例说明：
假设，建立的回归方程为：
Y=554.1791+28.9391X 1+22.6086X 2+9.2110X 3-0.6039X 12–0.9590X 22–0.1421X 32-0.4107X 1X 2–0.1068X 1X 3–0.1929X 2X 3
求产量对各因素的偏导：
D(Y/X 1)= 28.9391-2×0.6039X 1–0.4107X 2–0.1068X 3 D(Y/X 2)=22.6086-2×0.9590X 2–0.4107X 1–0.1929X 3 D(Y/X 3)=9.2110–2×0.4121X 3–0.1068X 1–0.1929X 2 设D(Y/X 1)=0,D(Y/X 2)=0,D(Y/X 3)=0
那么，通过求解上面的线形方程组，可得到最高产量施肥量X 1=20.2791,X 2=5.3141,X 3=21.1828，将X 1，X 2，X 3的值回代入回归方程中，就可得出最大产量Y m =1005.23。
如让，D(Y/X 1)=PX 1/PY,D(Y/X 2)=PX 2/PY,D(Y/X 3)=PX 3/PY
其中PY 为产品Y 的单价，PX 1、PX 2、PX 3分别为因子X 1、X 2、X 3的单价。 那么，通过求解上面的解线形方程组，可得到最佳效益施肥量X 1=19.6925,X 2=5.0374,X 3=17.8657，将X 1，X 2，X 3的值回代入回归方程中，就可得出最佳产量Y m =1002.956。
上述方法同样适用于一元二次或二元二次方程。
由于回归分析是纯粹的数学方法（其实就是同一个试验，选择所有处理建立三元二次全方程和选择部分处理建立一元二方程求出的施肥量也不尽相同，还可能相差较大），而农业生产的却是条件千变万化，因此，计算出来的结果，也只是仅供参考，结果必须经过专家审核，才可运用。还有如果计算出来的施肥量超出试验设计的上下限，不能使用，也就是说方程不能外推运用。
●因子效应分析（略） 2、方差分析（略）
试验数据统计分析计算工作量大，需要用到一些稍难理解的统计学知识，部分农技人员不便掌握，一般可采用现成的计算机软件来完成。如“中国肥料信息网”(https://www.360docs.net/doc/fd4144266.html,/sfb)上有一些统计方法与程序供参考使用。另可参见“肥料效应鉴定田间试验技术规程”（NY/T 497—2002）。3、施肥参数计算
“3414”试验完全方案或部分实施方案(施肥参数方案)，可以计算出肥料当季利用率、土壤养分校正系数、作物养分需要量、土壤养分丰缺指标等施肥参数。
（1）肥料利用率
可以通过“3414”肥料效应田间试验来估算：利用施肥区作物吸收的养分量减去缺素区农作物吸收的养分量，其差值视为肥料供应的养分量，再除以所用肥料养分量就是肥料利用率。
肥料利用率(%)=
%
100)
/()
//?-亩公斤肥料养分施用量
亩量（公斤
缺素区农作物吸收养分亩）（公斤施肥区农作物吸收养量
上述公式以计算氮肥利用率为例来进一步说明。
施肥区(NPK 区)农作物吸收养分量(公斤/亩)：“3414”方案中处理6的作物总吸氮量；
缺氮区(PK 区)农作物吸收养分量(公斤/亩)：“3414”方案中处理2的作物总吸氮量；
肥料养分施用量(公斤/亩)：施用的氮肥的纯养分用量；
吸氮量可以通过作物植株与果实中氮的含量(可直接测试或参阅有关资料)和产
量计算得出。吸氮量(公斤/亩)=果实产量(公斤/亩)×果实含氮量(%)＋茎叶产量(公斤/亩)×茎叶含氮量%。
（2）土壤养分校正系数
将土壤有效养分测定值乘一个校验系数，以表达土壤供肥量。该系数称为土壤养分校正系数。
校正系数（%）=
()
()15
.0//?kg mg 该元素土壤测定值
亩公斤收该元素量
缺素区作物地上部分吸
（3）作物单位养分吸收量(作物形成100公斤经济产量的养分需要量) 通过“3414”方案中处理6可以计算作物单位养分吸收量。
作物单位养分吸收量=
100
//(%)/??+?亩）
经济产量（公斤
茎叶中元素含量
亩）茎叶产量（公斤
果实中元素含量
亩）果实产量（公斤
（4）土壤养分丰缺评价与丰缺指标体系的建立
“3414”方案中的处理1为无肥区(CK)，处理6为氮磷钾区(NPK)，处理2、4、8为缺素区(即PK 、NK 和NP)。收获后计算产量，用缺素区产量占全肥区产量百分数即相对产量的高低来表达土壤养分的丰缺情况。
相对产量(%)=缺素区产量÷全肥区产量×100
如果在某个区域不同养分含量的地块中布置了足够数量的上述试验，那么就可以建立该区域的土壤养分丰缺指标体系。
食品试验设计与分析
食品试验设计与分析 一、名词解释 科技论文：是通过运用概念、判断、推理、证明或反驳等逻辑思维手段来分析、表达自然科学理论和技术开发研究成果的文字材料。 可行性研究报告：随着近代自然科学技术、科技管理和商品经济的高度发展，每开展一个新的研究项目或建设项目，投资者都要对投资效果进行预测，要多方周密地调查研究，寻找能够获得最佳投资效果的可行方案，以便为最终决策提供科学依据。这种调查研究叫可行性研究。 科技合同：科技合同（协议）是在科研、试制、成果推广、技术转让、技术咨询服务等科技活动中，采用经济合同这一法律形式签订的契约，合同各方必须具有法人资格，才能签订科技合同。 样本：是总体中所抽取的一部分个体。 总体：是指考察的对象的全体。 试验指标：在试验设计中，根据试验的目的而选定的用来衡量或考核试验效果的质量特性试验因素：凡对试验指标可能产生影响的原因或要素 正交试验设计：正交实验设计也称正交设计，是用来科学地设计多因素试验的一种方法。 二、填空。 1.根据研究方法不同，可把科技论文分为理论型、实验型、描述型。 2.科技应用文包括可行性研究报告、科技合同、和科技论文。 3.根据科技论文写作目的和作用的不同分为学术性论文、技术性论文、学位论文后者又可分为学士论文、硕士论文、博士论文。 4.试验设计的三原则重复原则、随机化原则、局部控制。 5.试验误差可分为三类，即随机误差、系统误差和疏忽误差。 6.统计推断包括假设检验和参数估计。 7.显著性检验方法，常用的有t检验、F检验、x2检验、μ检验等。 三、简答。 1.简述科技论文作用。 答：1.科技论文是科研成果的总结和记录，是进行学术交流的重要手段，也是进行科技成果鉴定和评审科技成果的重要依据。 2.科技论文是政府或企业进行重大技术决策的依据。 3.科技论文是科研工作的一个组成部分，是考核科技人员工作业绩的重要标准之一，也是科技人员申报、晋升技术职称的重要依据之一。 4.4.科技论文的数量越多，质量越高，标志着某个部门、单位、企业的研究水平越高，也是其科技工作成效和科学研究实力的具体体现。 2.试比较学术论文和学位论文在写作格式和风格方面的异同。 答：①学术论文的写作格式结构形式具有一定的规律，形成了一套独特的结构程序，一般包括8个部分前置部分（题名、论文作者、关键词、摘要）主题部分（引言、正文、结论、参考文献）；②风格客观朴素在学术论文里，不需要用一些华丽的或是带情感的词句；单独性
实验设计与数据处理心得
实验设计与数据处理心得体会 刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该就是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理与规律大多由实验推导与论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这就是门难懂的课程,却也就是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也就是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析与处理,获得研究观测对象的变化规律,就是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就就是就是以概率论数理统计、专业技术知识与实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产与科学研究过程中的科学试验,就是产品设计、质量管理与科学研究的重要工具与方法,也就是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计
方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论与处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差就是进行实验设计与数据评价最关键的一个概念,就是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了她们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了她们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该就是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解:方差分析就是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它就是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方与的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种就是无交互作用的方差分析,另一种就是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但就是总体步骤都与单因素实验的方差分析一样。
试验设计与分析
试验方案:根据试验目的和要求所拟进行比较的一组试验处理的总称。 试验因素:在试验中所研究的影响试验指标的某一项目称为因素 单因素试验:探索某一个因素对试验指标作用的试验 多因素试验:探索多个因素对试验指标作用的试验 （试验）处理：事先设计好的实施在试验单元上的具体项目，即试验中具体比较的项目称为实验处理 处理组合:不同因素不同水平的组合。 试验指标:用于衡量试验效果的指示性状。 因素水平：实验因素所处的某种特定状态或数量等级称为因素水平 显著水平：用来判断是否属于小概率事件的概率值称为显著水平，及拒绝零假设的概率，通常取0.05或0.01 参数：用来描述总体的特征值称为参数 随机化：试验处理的分配和各个试验进行的次序都是随机确定的，这个原理称为随机化 试验单元：在试验中能够施以不同处理的最小的材料单元 接受域：一个假设总体的概率分布中，可能接受假设时所能取的一切可能值所在的范围，即接受H0的区间试验效应:试验因素对试验指标所起的增加或减少的作用。 简单效应:在同一因素内两种水平间试验指标的相差。 平均效应:一个因素内各简单效应的平均数。也称主要效应，简称主效。 交互作用效应:两个因素简单效应间的平均差异。简称互作。 对照:试验方案中包括有对照水平或处理，简称对照。(试验当中所设计的比较标准的处理) 唯一差异原则:指在试验中进行比较的各个处理，其间的差别仅在于不同的试验因素或不同的水平，其余所有的条件都应完全一致。 （试验）误差:测量值与真实值之间的差异称为试验误差。 随机误差:由随机或偶然因素造成的试验结果与处理真值之间的差异称为偶然性误差或随机误差。 系统误差:由固定原因一起的试验结果与处理真值之间的差异称为系统误差。 错失误差：实验中由于试验人员粗心大意所发生的差错称为错失误差 精确度:试验中同一性状的重复观察值彼此接近的程度。(即试验误差的大小) 准确度:试验中某一性状的观察值与其理论值真值的接近程度。 固定模型：仅考察参试处理均值差异或主效应差异的单因素等重复试验的模型 试验控制：为了提高试验的准确度和精确度，必须使所有试验单元或区组内的试验单元的试验条件一致，叫试验控制 局部控制:将整个试验空间分为若干个各自相对均与的局部，每一个局部叫一个区组，所有局部构成区组因素，在每一个区组内随机排列一套试验的所有处理，它等价于一个重复 边际效应:小区两边或两端的植株，因占较大空间而表现的差异。 生长竞争:相邻小区种植不同品种或施用不同肥料时，由于株高、分蘖力或生长期的不同，通常有一行或更多行受到影响。 总体:具有共同性质的个体所组成的集团。 样本:从总体中随机抽取一些个体进行观察得到的总体变量称为样本 小概率事件不可能性原理:概率很小的事件，在一次试验中几乎不可能发生或可认为不可能发生。 接受区域：指一个假设总体的概率分布中，可能接受假设时所能取的一切可能值所在的范围，即接受H0的区间 一尾测验:备择假设只有一种可能性，假设检验只有一个否定区域，这类测验叫一尾测验。 两尾测验:指概率分布下，显著水平按左边和右边两尾的概率的和进行检验假设检验有两个否定区 第一类错误:指不同总体的参数间本来没有差异，而测验结果认为有差异，这种错误称为第一类错误(否定本来正确的无效假设) 第二类错误:指参数间本来有差异，而测验结果认为参数间无差异，这种错误称为第二类错误。(接受了本来错误的无效假设) 置信度:保证区间能覆盖参数的概率。 置信区间:在一定概率保证下，能够覆盖参数的一个估计范围。 1.Fisher试验设计的三个基本原理：设置突变，随机化，局部控制 2.数据资料变异度的表示方法：变异系数，极差，方差，标准差 3.统计假设检验的一般步骤为：提出统计假设，确定显著水平的统计区间，计算μ值或t值，统计推断 4.在直线回归分析中，检验回归关系是否显著的方法有：相关系数，回归方程，直线回归方程进行方差分析 5.常用的随机排列试验设计有：完全随机，随机区组试验，拉丁方试验，裂区和条区试验 6.实验因素对试验指标所起的增加或减少作用称为试验效应 7.进行田间试验时设置重复的主要作用是降低误差
郁倩倩的实验设计与统计分析论文
超高压杀灭副溶血弧菌条件的优化研究实验设计 1 本课题背景及研究的目的和意义 随着社会经济的发展和科学技术的进步，食品科学家们不断地探索着尽可能使天然食品的原有营养物质、色、香、味的损失减少的加工手段。食品超高压杀菌技术(high pressure processing，HPP)简称高压技术或静水压技术(high hydrostatic pressure，HHP)，是将食品密封于高压容器，在静高压下(大于100 MPa)处理一段时间，以达到食品保藏的目的。与热处理方法相比，该项技术对食品作用均一、迅速，且无体积和形状的限制，对风味物质、色素等小分子物质的天然结构无影响，能较好地保持食品的原汁、原味及营养成分等使酶失活。根据热力学基本原理，热、压力与所作用的物料的体积相关，因此利用热能达到目的，利用压力也可行，从而为食品加工提供了一个新的技术手段；利用压力可降低加工温度，减少热对营养与风味的破坏，这一点正是加工新型食品（热敏性）所迫切需要的。[1]目前市场上加工食品的比例越来越多，营养不足、不均衡的问题日益突出，高压食品因能顺应这一趋势而被誉为21 世纪的健康食品。超高压处理，是指利用压媒（通常是液体介质，例如水）使食品在极高的压力（例如( 100～1000)MPa 下产生酶失活、蛋白质变性淀粉糊化和微生物灭活等物理化学及生物效应，从而达到灭菌和改性的物理过程。通常，将用超高压处理的食品称为超高压食品。超高压食品真正进入消费者视野只有短短20 几年，但其凭借优良的技术特性、良好的经济效益和社会效益，已在生产中得到了迅速地发展。超高压食品处理技术有效地克服了传统的热加工法处理食品所带来的种种缺陷，给食品加工业注入了新的活力。超高压食品处理以其“杀菌”、“保鲜”、“节能”、“环保”等特点,得到了学术界和工业界的广泛关注。[2] 食品卫生与安全问题同人们的身体健康息息相关，历来被世界各国政府和主流传媒所关注。副溶血性弧菌是引起食源性疾病的重要病原菌。副溶血弧菌主要由近海海洋生物携带，调查资料显示，海产鱼虾的平均带菌率为45.6一48.7%，夏季更高达90%以上。该菌是引起食物中毒的主要原因，主要表现为食源性胃肠炎，临床表现为腹泻，腹部绞痛，恶心，呕吐，头疼，发热和寒战等症状。 副溶血弧菌主要存在于浅海水中，附着于海洋生物的休表生长繁殖，如海产食品鱼、蟹等，以及含盐量高的盐渍食品如咸菜、腌肉、咸蛋等，均可传播本病。人进食污染副溶血弧菌而未煮透的食物后即可感染，在细菌产生的溶血素、肠毒
试验设计与数据处理复习提纲
第0章 1 试验数据处理的主要作用 试验设计合理的规划试验，以通过较高效的试验方案获得更具代表性的数据 数据处理对试验数据进行分析研究，从而获得研究对象的变化规律，为生产和科研提供指导。 数据处理的具体作用： 第一章 2 真值的概念和特点 真值 某时刻和某一状态下，某量的可观值或实际值。 真值很多是位置的，但部分又是已知的。 3 平均值，尤其是算数平均值，加权平均值的概念。 平均值 科学实验中，经常将多次试验值得平均值作为真值的近似值。 (1) 算数平均值（arithmetic mean ） 同样试验条件下，如多次试验值服从正态分布，则算数平均值是这组等精度试验值中最佳或最可信赖的值。 (2) 加权平均值（weighted mean ） 若一组试验数据的精度或可靠度不一致，为了突出可靠性高的数值，可以采用加权平均值 权值的确定方法：①取试验值出现的频率ni/n ②若xi 为每组试验值的平均值，则权值为每组试验的次数 ③根据权与绝对误差的平方成反比确定 ④根据试验者的经验确定 4 误差的概念，包括绝对误差与相对误差。 判断影响结果的因素主次 优化试验或生产方案 确定试验因素与试验结果之间的近似函数关系 判断试验数据的可靠性 预测试验结果 控制试验结果 n n x i n ===121n x x x x i n ==+++= 121
5 误差的类型及产生的原因。 随机误差 系统误差 过失误差 6 精密度、正确度和准确度的概念。 1精密度定义：一定条件下多次试验值得彼此符合程度或一致程度。 正确度定义：大量试验结果的算数平均值与真值的一致程度。 准确度定义：反映系统误差与随机误差的综合 正确度：大量试验结果的算数平均值与真值的一致程度。 反映试验系统随机误差的大小 准确度：反映系统误差与随机误差的综合 7随机误差的检验法F 检验法。 1）检验两组实验数据精密度是否一致—双侧检验 （2）检验两组实验数据精密度优劣—单侧检验 a. 左侧检验 ① 取统计量为： ②给定显著性水平α ③查表确定临界值： ④ 判断:若 且 结论：S12相对S12两无显著减小。 b. 右侧检验 8 系统误差的t 检验法。 2122S F S = ① 取统计量为： ②给定显著性水平α ③查表确定临界值： 1212 (1,1) F n n α - --122(1,1) F n n α--④ 判断:若 121212 2 (1,1)F (1,1) F n n F n n αα- --<<--结论：则两组数据方差无显著差异。 2 122 S F S =112(1,1)F n n α---F 1<12F (1 ,1)F n n α<--12(1,1)F n n α--12F (1 ,1)F n n α<--
试验设计与数据处理课程论文
课 程 论 文 课程名称试验设计与数据处理 专业2012级网络工程 学生姓名孙贵凡 学号201210420136 指导教师潘声旺职称副教授
成绩 科学研究与数据处理 学院信息科学与技术学院专业网络工程姓名孙贵凡学号：201210420136 摘要：《实验设计与数据处理》这门课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计——正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。其适于工艺、工程类本科生使用，尤其适用于化学化工、矿物加工、医学和环境学等学科的本科生使用。其对行实验设计可提供很大的帮助，也可供广大分析化学工作者应用。关键字：优化实验设计; 标函数进行模型化处理; 正交设计; 回归分析方法 1 引言 实验是一切自然科学的基础,科学界中大多数公式定理是由试验反复验证而推导出来的。只有经得起试验验证的定理规律才具有普遍实用性。而科学的试验设计是利用自己已有的专业学科知识，以大量的实践经验为基础而得出的既能减少试验次数，又能缩短试验周期，从而迅速找到优化方案的一种科学计算方法，就必然涉及到数据处理，也只有对试验得出的数据做出科学合理的选择，才能使实验结果更具说服力。实验设计与数据处理在水处理中发挥着不可估量的作用，通过科学合理的实验设计过程加上严谨规范的数据处理方法，可以使水处理原理，内在规律性被很好的发现，从而更好的应用于生产实践。 2 材料与方法 2.1 供试材料 1. 论文所围绕的目标和假设 研究的目标就是实验的目的，我们设计了这个实验是想来做什么以及想得到什么样的结论。要正确的识别问题和陈述问题，这些需要专业知识和大量的阅读文献综述等方法来获得我们所要提出的问题。需要对某一个具体的问题，并且对这个具体的问题提出假设。如水处理中混凝剂的最佳投加量，混凝剂的最佳投加量有一个适宜的PH值范围。
试验设计与分析结课论文
试验设计与分析 结课论文 学院：机械电气工程学院完成日期：2015—4—22
自溶酵母提取物的试验设计与分析 自溶酵母提取物是一种多用途食品配料。为探讨啤酒酵母的最适自溶条件，安排三因素三水平正交试验。试验指标为自溶液中蛋白质含量（％）。试验因素水平如下表。 水平 试验因素 温度（℃）A pH值B 加酶量（％）C 150 6.5 2.0 2557.0 2.4 3587.5 2.8 试验方案及结果分析表 处理号A B C空列试验结果yi 11（50）1（6.5）1（2.0）1 6.25 212（7.0）2（2.4）2 4.97 313（7.5）3（2.83 4.54 42（55）1237.53 52231 5.54 62312 5.5 73（58）13211.4 8321310.9 933218.95 K1j15.76 25.18 22.65 20.74 K2j18.57 21.41 21.45 21.87 K3j31.25 18.99 21.48 22.97 K1j2248.38 634.03 513.02 430.15 K2j2344.84 458.39 460.10 478.30 K3j2976.56 360.62 461.39 527.62 58 . 65 T
1计算 (1)计算各列各水平的K 值 计算各列各水平对应数据之和K1j 、K2j 、K3j 及其 平方K1j2、K2j2、K3j2。 (2)计算各列平方和及自由度 同理，SSB=6.49，SSC=0.31， SSe=0.83（空列） 自由度：dfA ＝dfB ＝dfC ＝dfe ＝3-1=2 (3)计算方差 ∑=-=m i ij j C K r ss 12186.477958.6522===n T C 4.4586.477)56.97684.34438.248(31 )(31231 221211=-++=-++=C K K K ss A 7.2224.452 ===A A A df SS s 155.0231.02===C C C df SS s 23 .3249.62===B B B df SS s 415 .0283.02===e e e d f SS s
试验设计与数据处理
试验设计与数据处理方法总述及总结 王亚丽 （数学与信息科学学院 08统计1班 081120132） 摘要：实验设计与数据处理是一门非常有用的学科，是研究如何经济合理安排 试验可以解决社会中存在的生产问题等，对现实生产有很重要的指导意义。因此本文根据试验设计与数据处理进行了总述与总结，以期达到学习、理解、掌握的以及灵活运用的目的。 1 试验设计与数据处理基本知识总述 1.1试验设计与数据处理的基本思想 试验设计与数据处理是数理统计学中的一个重要分支。它是以概率论、数理统计及线性代数为理论基础，结合一定的专业知识和实践经验，研究如何经济、合理地安排实验方案以及系统、科学地分析处理试验结果的一项科学技术，从而解决了长期以来在试验领域中，传统的试验方法对于多因素试验往往只能被动地处理试验数据，而对试验方案的设计及试验过程的控制显得无能为力这一问题。 1.2试验设计与数据处理的作用 （1）有助于研究者掌握试验因素对试验考察指标影响的规律性，即各因素的水平改变时指标的变化情况。 （2）有助于分清试验因素对试验考察指标影响的大小顺序，找出主要因素。（3）有助于反映试验因素之间的相互影响情况，即因素间是否存在交互作用。（4）能正确估计和有效控制试验误差，提高试验的精度。 （5）能较为迅速地优选出最佳工艺条件（或称最优方案），并能预估或控制一定条件下的试验指标值及其波动范围。 （6）根据试验因素对试验考察指标影响规律的分析，可以深入揭示事物内在规律，明确进一步试验研究的方向。
1.3试验设计与数据处理应遵循的原则 （1）重复原则：重可复试验是减少和估计随机误差的的基本手段。 （2）随机化原则：随机化原则可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性。 （3）局部控制原则：局部控制是指在试验时采取一定的技术措施方法减少非试验因素对试验结果的影响。用图形表示如下： 2试验设计与数据处理方法总述和总结 2.1方差分析 （1）概念：方差分析是用来检验两个或两个以上样本的平均值差异的显著程度。并由此判断样本究竟是否抽自具有同一均值的总体。 （2）优点：方差分析对于比较不同生产工艺或设备条件下产量、质量的差异，分析不同计划方案效果的好坏和比较不同地区、不同人员有关的数量指标差异是否显著时，是非常有用的。 （3）缺点：对所检验的假设会发生错判的情况，比如第一类错误或第二类错误的发生。 （4）基本原理：方差分析的基本思路是一方面确定因素的不同水平下均值之间的方差，把它作为对由所有试验数据所组成的全部总体的方差的第一个估计值；另一方面再考虑在同一水平下不同试验数据对于这一水平的均值的方差，由此计算出对由所有试验数据所组成的全部数据的总体方差的第 二个估计值。比较上述两个估计值，如果这两个方差的估计值比较接近就说明因素的不同水平下的均值间的差异并不大，就接受零假设；否则，说明因素的不同水平下的均值间的差异比较大。
试验设计与数据分析
试验设计与数据分析
1.方差分析在科学研究中有何意义？如何进行平方和与自由度的分解？如何进行F检验和多重比较？ （1）方差分析的意义 方差分析，又称变量分析，其实质是关于观察值变异原因的数量分析，是科学研究的重要工具。方差分析得最大公用在于：a. 它能将引起变异的多种因素的各自作用一一剖析出来，做出量的估计，进而辨明哪些因素起主要作用，哪些因素起次要作用。 b. 它能充分利用资料提供的信息将试验中由于偶然因素造成的随机误差无偏地估计出来，从而大大提高了对实验结果分析的精确性，为统计假设的可靠性提供了科学的理论依据。 （2）平方和及自由度的分解 方差分析之所以能将试验数据的总变异分解成各种因素所引起的相应变异，是根据总平方和与总自由度的可分解性而实现的。 （3）F检验和多重比较 ① F检验的目的在于，推断处理间的差异是否存在，检验某项变异原因的效应方差是否为零。实际进行F检验时，是将由试验资料算得
的F 值与根据df 1=df t （分子均方的自由度）、df 2=df e （分母均方的自由度）查附表4（F 值表）所得的临界F 值（F 0.05（df1，df2）和F 0.01（df1，df2））相比较做出统计判断。若F< F 0.05（df1，df2），即P>0.05，不能否定H 0，可认为各处理间差异不显著；若F 0.05（df1，df2）≤F ＜F 0.01（df1，df2），即0.01
《试验设计与分析》教学大纲
教师学科教案[ 20 – 20 学年度第__学期] 任教学科：_____________ 任教年级：_____________ 任教老师：_____________ xx市实验学校
《试验设计与分析》教学大纲 一、课程基本情况 总学时：48 讲课学时：48 实践学时：0 总学分：3 课程类别：专业课；一般；必修 考核方式：考查 适用对象：生物工程 先修课程：概率论与数理统计 参考教材：《生物统计附实验设计》明道绪主编，中国农业出版社，2007 《生物统计学》杜荣骞主编，高等教育出版社，2004 《食品试验设计与统计分析》王钦德主编，中国农业大学出版社，2010 《试验设计》茆诗松主编，中国统计出版社，2004 二、课程设置目标 《试验设计与分析》是生物工程专业重要的专业必修课。它是数理统计的原理和方法在生物工程研究中的应用，它不仅提供如何正确地设计科学试验和收集数据的方法，而且也提供如何正确地整理、分析数据，得出客观、科学的结论的方法。本课程任务使学生能够掌握常用的试验设计原理及设计方法、试验结果的统计分析方法，了解常用的数理统计软件。通过该门课程的学习，可以掌握基本的试验（调查）设计和统计分析方法，为学生毕业论文以及将来从事科研工作打基础。支撑人才培养规格中设计试验、数据分析要求的实现。 三、教学内容、教学方法和手段、学时分配 知识单元一：绪论（建议2学时） 知识点1：试验设计的概念、研究的内容和根本任务。 重点/难点：试验设计的研究的内容 掌握试验设计的概念，理解试验设计研究的内容和根本任务。 主要内容：试验设计的概念、研究的内容和根本任务。 教学方法和手段：讲授 知识点2：试验设计与分析在生物工程研究中的应用 重点/难点：试验设计与分析的发展概况 了解试验设计与分析在生物工程研究中的应用及发展概况，了解SAS、SPSS等常用的统计软件。 主要内容：试验设计与分析在生物工程研究中的应用与发展
试验设计与数据分析
1.方差分析在科学研究中有何意义？如何进行平方和与自由度的分解？如何进行F检验和 多重比较？ （1）方差分析的意义 方差分析，又称变量分析，其实质是关于观察值变异原因的数量分析，是科学研究的重要工具。方差分析得最大公用在于：a. 它能将引起变异的多种因素的各自作用一一剖析出来，做出量的估计，进而辨明哪些因素起主要作用，哪些因素起次要作用。b. 它能充分利用资料提供的信息将试验中由于偶然因素造成的随机误差无偏地估计出来，从而大大提高了对实验结果分析的精确性，为统计假设的可靠性提供了科学的理论依据。 （2）平方和及自由度的分解 方差分析之所以能将试验数据的总变异分解成各种因素所引起的相应变异，是根据总平方和与总自由度的可分解性而实现的。 （3）F检验和多重比较 ①F检验的目的在于，推断处理间的差异是否存在，检验某项变异原因的效应方差是否为零。实际进行F检验时，是将由试验资料算得的F值与根据df1=df t（分子均方的自由度）、df2=df e（分母均方的自由度）查附表4（F值表）所得的临界F值（F0.05（df1，df2）和F0.01（df1，df2））相比较做出统计判断。若F< F0.05（df1，df2），即P>0.05，不能否定H0，可认为各处理间差异不显著；若F0.05（df1，df2）≤F＜F0.01（df1，df2），即0.01 试验设计与数据处理试验报告 正交试验设计 1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下： 需要考虑交互作用有A×B，A×C，B×C，如果将A，B，C分别安排在正交表L8（2）的 1,2,4列上，试验结果（提取量/ml）依次是1.01,，1,33，1,13，1.06,，1.03，0.08,，0.76，0.56. 试用方差分析法（α=0.05）分析实验结果，确定较优工艺条件 解：（1）列出正交表L8（27）和实验结果，进行方差分析。 试验号 A B A×B C A×C B×C 空号提取量（ml） 1 1 1 1 1 1 1 1 1.01 2 1 1 1 2 2 2 2 1.33 3 1 2 2 1 1 2 2 1.13 4 1 2 2 2 2 1 1 1.06 5 2 1 2 1 2 1 2 1.03 6 2 1 2 2 1 2 1 0.8 7 2 2 1 1 2 2 1 0.76 8 2 2 1 2 1 1 2 0.56 K1 4.53 4.17 3.66 3.93 3.5 3.66 3.63 K2 3.15 3.51 4.02 3.75 4.18 4.02 4.05 k1 2.265 2.085 1.83 1.965 1.75 1.83 1.815 k2 1.575 1.755 2.01 1.875 2.09 2.01 2.025 极差R 1.38 0.66 0.36 0.18 0.68 0.36 0.42 因素主次 A A×C B A×B B×C 优选方案 A1B1C1 SS J 0.23805 0.05445 0.0162 0.00405 0.0578 0.0162 0.02205 Q 7.7816 总和T 7.68 P=T^2/n 7.3728 SS T 0.4088 差异源SS df MS F 显著性 A 0.23805 1 0.23805 19.5925 9259 * B 0.05445 1 0.05445 4.48148 1481 A*B 0.0162 1 0.0162 1.33333 3333 C 0.00405 1 0.00405 0.33333 3333 A*C 0.0578 1 0.0578 4.75720 1646 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 20117100203 2014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) 第四章 1、误差的来源: 主要有四个方面：1.设备仪表误差：包括所使用的仪器、器件、引线、传感器及提供检定用的标准器等，均可引入误差。2.环境误差：周围环境的温度、湿度、压力、振动及各种可能干扰测量的因素，均能使测量值发生变化，使测量失准，产生误差；3.人员误差：测量人员分辨能力、测量经验和习惯，影响测量误差的大小。4.方法误差：研究与实验方法引起的误差。 2、误差的分类： 粗大误差、系统误差、随机误差；粗大误差的特点是测量值显著异常。处理方法是在对实验结果进行数据处理之前，须先行剔除坏值。系统误差的特点是在测量条件一定时，误差的大小和方向恒定，当测量条件变化时，误差按某一确定规律变化。处理方法：由于误差是按某一确定规律变化的，即误差变化可用函数式或用曲线图形描述偶然出现，误差很大，数据异常。可以理论分析、实验验证，找到规律并修正。随机误差的特点是测量时，每一次测量的误差均不相同，时大时小，时正时负，不可预定，无确定规律。处理方法是采用数理统计的方法，来研究随机误差的特征，以判断它对测量结果的影响。 粗大误差或者坏值的判断方法:剔除方法有两种：1)格拉布斯准则。设对某物理 量进行N 次重复测量，得测量列x1，x2，···xn ，算术平均值11n i i x x n -==∑测量值与平均值之差称为残余误差或残差，用Vi 表示，即V i i x x - =- 测量列的标准差 σ= 若某测量值xi 的残差绝对值(,)V n αλασ>时，则判为坏值。（n 为测量次数，α为置信度）。2)3σ准则。确定其最大可能误差，并验证各测量值的误差是否超过最大可能误差。一般为简化计算，提出以+-3σ 为最大可能误差，也称为3σ准则。 3.误差传递公式及其应用（任意选取两个方面） 第13章临床试验设计 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 赫尔辛基宣言问世的年份是（ D ）。 A. 1961年 B. 1962年 C. 1963年 D. 1964年 E. 1965年 2. 以下未参加ICH的国家是（ E ）。 A. 美国 B. 日本 C. 加拿大 D. 欧盟 E. 澳大利亚 3. 我国《药品注册管理办法》规定，新药Ⅱ期临床试验,试验组病例数不得少于（ B ）。 A. 60 B. 100 C. 200 D. 300 E. 400 4. 在一般临床试验中，通常受试者的服药量在（ C ）以下，认为依从性比较差。 A. 60% B. 70% C. 80% D. 90% E. 95% 5. 在注册药品的临床试验中，盲底可以保存在（A）处。 A.申办者 B.研究者 C.监察员 D.统计人员 E.稽查员 二、思考题 1.临床试验通常分为哪四期，各期的主要目的分别是什么？ 答：Ⅰ期临床试验：初步的临床药理学及人体安全性评价试验。观察人体对于新药的耐受程度和药代动力学，为制定给药方案提供依据。 Ⅱ期临床试验：治疗作用初步评价阶段。其目的是初步评价药物对目标适应证患者的治疗作用和安全性，也包括为Ⅲ期临床试验研究设计和给药剂量方案的确定提供依据。此阶段的研究设计可以根据具体的研究目的采用多种形式，包括随机盲法对照临床试验。 Ⅲ期临床试验：治疗作用确证阶段。其目的是进一步验证药物对目标适应证患者的治疗作用和安全性，评价利益与风险关系，最终为药物注册申请的审查提供充分的依据。试验一般应为具有足够样本量的随机盲法对照试验。 Ⅳ期临床试验：新药上市后由申请人进行的应用研究阶段。其目的是考察在广泛使用条件下的药物的疗效和不良反应、评价在普通或者特殊人群中使用的利益与风险关系以及改进给药剂量等。 2.在临床试验开始之前，应做哪些必要的准备工作？ 答：应当了解临床试验相关法规，了解临床试验相关指导原则，了解临床试验的伦理学 《食品试验设计与数据处理》课程论文正交试验设计的基本程序和步骤 姓名 院（系） 专业班级 学号 指导教师 职称教授 日期 2011年12月19日 目录 前言： (3) 1.正交试验设计的特点 (3) 2.正交试验设计案例 (3) 3.基于案例的正交试验设计的基本程序分析 (4) 3.1明确试验目的，确定试验指标 (4) 3.2挑因素，选水平 (4) 3.3选择合适的正交表 (4) 3.4进行表头设计 (5) 3.5确定试验方案，实施实验 (5) 3.6实验结果的统计和分析（方差分析） (6) 4. 结论 (9) 4.1优化工艺条件的确定 (9) 4.2正交试验设计的基本程序 (9) 参考文献 (10) 正交试验设计的基本程序和步骤 摘要：本文结合“研究啤酒酵母最适合的自溶条件”这个试验设计案例具体阐述了“正交试验设计的基本程序和步骤”。 关键词：正交试验；试验设计；基本程序；基本步骤 前言： 正交试验设计和分析方法是目前最常用的工艺优化试验设计和分析方法, 是部分因子设计的主要方法。正交试验以概率论、数理统计和实践经验为基础, 利用标准化正交表安排试验方案, 并对结果进行计算分析,最终迅速找到优化方案, 是一种高效处理多因素优化问题的科学计算方法。本文通过研究啤酒酵母最适合的自溶条件的试验具体说明正交试验设计的基本程序和步骤，以求对学习正交试验设计和分析工作者有一定的帮助。 1.正交试验设计的特点 正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。它是由试验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。对于单因素或两因素试验，因其因素少，试验的设计、实施与分析都比较简单。但在实际工作中，常常需要同时考察 3个或3个以上的试验因素，若进行全面试验，则试验的规模将很大，往往因试验条件的限制而难于实施。正交试验设计就是安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。 正交试验设计的基本特点是：用部分试验来代替全面试验，通过对部分试验结果的分析，了解全面试验的情况。 2.正交试验设计案例 【案例1】为了研究啤酒酵母最适合的自溶条件，选择3因素3水平正交试验。因素有温度℃（A）和pH（B），加酶量（C）3个，试验指标为蛋白质含量，试验指标越大越 试验设计与数据处理 学院 班级 学号 学生 指导老师 第一章 4、 相 故100g 中维生素C 的质量围为：。 5、1）、压力表的精度为1.5级，量程为0.2MPa ， 则 2）、1mm 的汞柱代表的大气压为0.133KPa ， 所以 3）、 1mm 则： 6. 样本测定值 3.48 算数平均值 3.421666667 3.37 几何平均值 3.421406894 3.47 调和平均值 3.421147559 3.38 标准差s 0.046224092 3.4 标准差σ 0.04219663 3.43 样本方差S 2 0.002136667 总体方差σ2 0.001780556 |||69.947|7.747 6.06 d x =-=> 算术平均误差△0.038333333 极差R 0.11 7、S?2＝3.733，S?2＝2.303 F＝S?2/S?2＝3.733/2.303=1.62123 而F 0.975（9.9）=0.248386，F0.025(9.9)=4.025994 所以F 0.975（9.9）< F 8.旧工艺新工艺 2.69% 2.62% 2.28% 2.25% 2.57% 2.06% 2.30% 2.35% 2.23% 2.43% 2.42% 2.19% 2.61% 2.06% 2.64% 2.32% 2.72% 2.34% 3.02% 2.45% 2.95% 2.51% t-检验: 双样本异方差假设 变量1 变量2 平均0.025684615 2.291111111 方差0.000005861 0.031611111 观测值13 9 假设平均差0 df 8 试验设计与统计分析课程实习论文 题目：不同栽培模式及施氮量对土壤水分含量、土壤硝态氮和铵态氮含量的影响 不同栽培模式及施氮量对土壤水分含量、土壤硝态氮和铵态氮含 量的影响 摘要：【目的】随着农业生产的发展，通过合理施肥提高肥料利用率已被认为是可持续农业发展的一条重要途径，推广小麦配方施肥，特别是研究氮、磷肥料对小麦的生长和产量的影响，已刻不容缓，高产品种必须有与之相适应的施肥方案，才能发挥其应有的价值。【实验设计】通过研究对比不同种植模和施氮量下耕层土壤矿化氮的含量及冬小麦的产量，找出最佳栽培模式和合理的施氮量，从而达到增产的目的.田间试验采取裂区设计,试验设栽培模式和施氮量2种因子。栽培模式设露地栽培（常规）、麦草覆盖（覆草）、垄上覆膜（覆膜）、垄上覆膜沟内覆草（垄沟）、冬季补灌(补灌)五种方式；施氮设不施氮、施120 kg/hm2N和240 kg/hm2N三个水平。【结果】试验结果表明,五种不同栽培模式中麦草覆盖、陇上覆膜和陇上覆膜沟内覆草能显著增加耕层土壤(0-20cm)的储水量；在水分充足的情况下不同栽培模式对耕层土壤（0-20cm）矿化氮含量及冬小麦产量没有显著影响；不同的施氮量对耕层土壤水分含量没有显著影响，但对小麦产量、生物量和耕层土壤矿化氮含量影响极为显著，施氮量为120kg/hm2N和240kg/hm2N处理的生物量比不施氮均能增加50%以上，但两者生物量之间差异很小；施氮量为120kg/hm2N和240kg/hm2N处比不施氮小麦产量均增加23%以上，土壤矿化氮含量均增加55%以上，但两者生物量之间差异很小。 关键词：不同的栽培模式；不同施氮量；水分含量；小麦产量；硝态氮氮含量；铵态氮含量 前言：不同氮、磷营养对小麦生长发育、养分吸收、产量及其构成和品质有明显的影响。适宜的氮、磷配比及用量可提高小麦干重、有效穗数、穗长、穗粒数、百粒重，提高小麦植株对氮、磷养分的吸收。氮是小麦营养中最为重要的元素之一，它影响小麦的生长发育和产量形成。由于土壤中有效氮素含量低，而小麦的需氮量有很多，施氮肥具有明显的增产作用。小麦吸收磷主要在拔节孕穗期，但早期的磷营养对于植株，尤其对根系极为重要。据Black的试验[1]，磷肥可以显著增加分蘖与次生根数；在磷肥充足的条件下，氮肥促进分蘖与次生根数的作用试验设计与数据处理试验报告
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