实验设计与数据处理.ppt

. 实验设计与数据处理 第一章 概论 一、《实验设计与数据处理》课程的目的、意义 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、热工等）中的概念、原理和规律大多由实验推导和论证的。如最佳的配方、工艺条件，产品性能的优化，对产品质量、环境质量作出评价等。 “实验设计与数据处理”课程是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，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和科学研究过程中的科学试验，是产品设计、质量管理和科学研究的重要工具和方法。 通过本课程的教学，使学生掌握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。学好本课程，为将来从事各专业科学研究打下基础。 农业领域 道路 桥梁 工业产品 （一）实验的分类 验证性实验：对已知的理论进行验证，以加深对理论的认识 探索性实验：为了揭示尚未完全认识的事物，发现其发生与发展的规律，以完成工程与科研任务，具有很强的探索性 （工程中经常碰到） （二）实验过程 实验准备→实验→实验数据分析处理 1．实验准备 ①提出问题，弄清实验目标 ②设计实验方案（实验设计） ③拟订实验大纲 ④实验设备、测试仪器的准备 2．实验 （1）测试 （2）记录 3．实验数据的分析、处理 通过一定的方法对实验数据进行整理、分析，去伪存真，提炼出我们需要的信息，以发现事物的规律。 4．提交实验报告或科研报告 二、主要内容 1．实验设计 ①单因素实验设计（均分法，对分法，0.618法，分数法） ②双因素实验设计 ③多因素实验设计（正交实验设计） 2．数据处理 ①实验误差分析 ②实验数据整理 ③实验数据分析（直观分析法、方差分析、回归分析） 参考文献 ①郑少华、姜奉华《试验设计与数据处理》，中国建材工业出版社，2004年3月第1版，51.727/Z429 （适合材料科学与工程、化工、机械、农业、医药等专业） ②方萍、何延《试验设计与统计》，浙江大学出版社，2003年6月第1版 （适合环境与资源相关专业、生命科学、农业科学、医学） ③[美]Douglas C.Montgomery著《实验设计与分析》 中国统计出版社，1998年6月第1版（电工等专业 ） ④杨德《试验设计与分析》，中国农业出版社 ⑤王万中《试验的设计与分析》，高等教育出版社 第二章 实验设计 第一节 概 论 实验设计——是指为节省人力、财力、迅速找到最佳条件，揭示事物内在规律，根据实验中不同问题，在实验前利用数学原理科学编排实验的过程。 以概率论与数理统计学为理论基础，为获得可靠试验结果和有用信息，科学安排试验的一种方法论，亦是研究如何高效而经济地获取所需要的数据与信息的方法。 正确的实验设计不仅节省人力，物力和时间，并且是得到可信的实验结果的重要保证。即经过设计的实验，效果大大提高，与不经过设计的实验相比，情况大不相同。 广义上说，实验设计包括明确实验目的，确定测定参数，确定需要控制或改变的条件，选择实验方法和测试仪器，确定实测精度要求，实验方案设计和数据处理步骤等。 1．实验设计的发展过程 20世纪初：英国生物统计学家费歇尔（1890-1962）首次提出了“试验设计”术语。 实验设计方法最早应用于农业、生物学、遗传学方面。在农业方面主要是进行品种对比、施肥对比等。 20世纪40年代，英美两国开始在工业生产中应用，如改变原料配比或工艺生产条件，寻找最佳工况。 50、60年代：日本田口玄—博士创造了正交试验设计法。 日本电讯研究所研制的“线形弹簧继电器”，使电话机收听效果大为改进，为日本电讯事业的发展起到了不可估量的作用。 50年代：我国中科院数学研究所在正交实验设计的观点、理论和方法上有了新的创见，编制了一套较为适用的正交表，简化了实验程序和实验结果分析方法。 目前，实验设计已广泛应用于各个领域。 2．实验设计的基本宗旨 ①最大限度地提高实验效率 ②最大限度地提高实验精度 3．实验设计基本要素 ①指标—— 用来衡量试验效果好坏的特征值。 ②因素—— 对实验指标有影响的原因或要素。 ③水平—— 因素在实验中所处的不同状态，可 能引起指标的变化。 1）指标——用来衡量试验效果好坏的特征值 ①指标分类： a)定量指标（数量指标，如强度、重量、产量、合格率、成活率、废品率、转化