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第二节 实验数据整理
一、实验数据的基本特点
1、总是以有限次数给出并具有一定波动性。
2、总存在误差，且是综合性的，即随机误差、系统误差、过失误差同时存在。
3、数据大都具有一定的统计规律性。
二、几个重要数字特征
1、位置特征参数及其计算
实验数据的位置特征参数，是用来描述实验数据取值的平均位置和特定位置的，常用的有均值、中值、极大值、极小值、众值等。
2、分散特征参数及其计算
分散特征参数被用来描述实验数据的分散程度，常用的有极差，标准差、方差、变异系数等。
3、相关特征参数
相关特征参数将用来表示变量可能存在的关系。
1）极差R
范围误差（range），是指一组实验数据最大值与最小值之差，计算式为
极差的优点：计算方便，可以度量数据波动大小，在正交实验的直观分析中，用极差值可以比较出因素的主次，因而还是有实际意义的。
极差的缺点：只与两极端值有关，而与观测次数无关，即没有充分利用全部数据提供的信息，过份依赖个别的实验数据。故代表性较差，仅反映精密度的高低，比较粗糙。
2）方差和标准差
3）变异系数Cr （coefficient of variation）
显著性水平(a)与置信水平(1－a)
三、实验数据中可疑数据的取舍
可疑数据并不一定都是离群数据。
必须遵循一定的数据处理原则用偶然误差分布的规律来分析判断，区别可疑数据是否离群数据。该留则留，该舍则舍。
检验方法包括格鲁布斯检验法，肖维涅法则，Cochran检验法，Q检验法等等。
本章介绍
1）用于一组测量值的离群数据的检验
2）用于多组测量值均值的离群数据的检验
3）用于多组测量值方差的离群数据检验法
1、一组测量值中离群数据的检验方法
2）肖维涅准则
2、多组测量值均值的离群数据检验 －Grubbs检验法
3、多组测量值方差的离群数据检 —Cochran最大方差检验法
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