《实验设计基本方法》课件

第七讲实验设计根本方法

?试验设计与数据处理?研究生课程教学绪言本将进一步明确课程的性质:试验设计方法是一项通用技术，是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。课程的任务:让学生熟悉并掌握近代最常用、最有效的几种优化试验设计方法的根本原理及其应用。绪言什么叫做〔优化〕试验设计方法？把数学上优化理论、技术应用于试验设计中，科学的安排试验、处理试验结果的方法。采用科学的方法去安排试验，处理试验结果，以最少的人力和物力消费，在最短的时间内获得更多、更好的消费和科研成果的最有效的技术方法。绪言优化试验设计方法起源■上世纪30年代,由于农业试验的需要,费歇〔R.A.Fisher〕在试验设计和统计分析方面做出了一系列先驱工作,从此试验设计成为统计科学的一个分支。■上世纪40年代,在二次世界大战期间,美国军方大量应用试验设计方法。

■随后,F.Yates,R.C.Bose,O.Kempthome,W.G.Cochran,D.R.Cox和G.E.P.Box对试验设计都作出了出色的奉献,使该分支在理论上日趋完善,在应用上日趋广泛。■50年代,日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化,在方法讲解方面深化浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的奉献。绪言我国优化试验设计方法■60末期代,华罗庚教授在我国倡导与普及的“优选法〞,如黄金分割法、分数法和斐波那契数列法等。■数理统计学者在工业部门中普及“正交设计〞法。■70年代中期,优选法在全国各行各业获得明显成效。

■1978年,七机部由于导弹设计的要求,提出了一个五因素的试验,希望每个因素的程度数要多于10,而试验总数又不超过50,显然优选法和正交设计都不能用,随后,方开泰教授〔中国科学院应用数学研究所〕和王元院士提出“均匀设计〞法,这一方法在导弹设计中获得了成效。绪言优化试验设计在科学研究中的地位与意义:1.试验设计方法是一项通用技术，是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。 2.科学地安排实验，以最少的人力和物力消费，在最短的时间内获得更多、更好的消费和科研成果。简称为:多、快、好、省。可应用于:进步试验效率、优化产品设计、改进工艺技术、强化质量管理。绪言试验设计在工业消费和工程设计及科学研究中能发挥重要的作用，例如: ■进步产量 ■减少质量的波动，进步产品质量水准 ■大大缩短新产品试验周期 ■降低本钱 ■延长产品寿命除用于在科学研究的实验工程中，还用在化工、电子、材料、建工、建材、石油、冶金、机械、交通、电力……一、实验设计的3个要素实验因素、实验单位、实验效应是实验设计的3个要素。它们在实验中是不可缺少的,在实验设计时必须认真予以考虑。

所有影响实验结果的条件都称为影响因素,并有客观与主观,主要与次要因素之分。研究者希望通过研究设计进展有方案的安排,从而可以科学地考察其作用大小的因素称为实验因素〔如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等〕；对评价实验因素作用大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为区组因素或称重要的非实验因素〔如动物的窝别、体重等〕；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。最好通过一些预实验,初步挑选实验因素并确定取哪些程度较适宜,以免实验设计过于复杂,实验难以完成。实验因素所作用的对象称为实验单位。如用小鼠做实验,小鼠就是本次实验的实验单位,或称为受试对象；假设用小鼠肝细胞做实验,其表现形式叫样品〔有时一个样品由假设干只鼠的肝细胞混合而成〕。一个样品就是一个实验单位。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验单位,一个完好的实验设计中所需实验单位的总数称为样本含量。最好根据特定的设计类型估计出较适宜的样本含量。样本过大或过小都有弊端。

实验因素取不同程度时在实验单位上所产生的反响称为实验效应。一般是通过某些观测指标数值的大小来表达。指标应具有特异性强、灵敏度高、准确可靠等特点。研究者应当对欲研究的问题有较为全面的理解,在实验设计中千万不要遗漏了某些重要的实验因素和观测指标,以免实验研究的结果对事先提出的问题给出错误的答复。二、实验设计的根本内容〔一〕拟定互相比较的处理所谓处理,指的是在实验研究中欲施加给受试对象的某些因素。如营养实验的各种饲料,治疗某病的几种疗法或药物,药理研究中某药的各种剂量等。在实验的全过程中,处理因素要始终如一保持不变,按一个标准进展实验。假如实验的处理因素是药物,那么药物的成份、含量、出厂批号等必须保持不变。假如实验的处理因素是实验操作措施,那么就不能开场时不纯熟,而应该在实验之前使纯熟程度稳定一致。

〔二〕确定实验对象及数量这里指的是实验所用的动物或活体组织标本等。在实验设计中,要根据实验观察的目的与内容,明确规定采用什么样的实验对象,实验对象中的每个实验单位必须具备的条件与要求,以保证受试对象的一致性。实验对象需要有一定的数量,例数不能太少,也不宜过多。如何估计例数,详见后面章节内容。

〔三〕确定将各实验单位分配到各种处理中去的原那么这主要是随机分配或随机化问题。将在后面着重介绍常用的随机分组方法。

〔四〕拟定观察工程和登记表要根据研究目的和任务,选择对说明实验结论最有意义,并具有一定特异性、灵敏性、客观性的观察工程。必要的工程不可遗漏,数据资料应当完好无缺；而无关紧要的工程就不必设立,以免消耗人力物力,拖延整个实验的时间,要按照观察工程之间的逻辑关系与顺序,编制成便于填写和统计的登记表,以便随时记录实验过程中获得的数据资料。同一工程的度量衡单位必须统一符号〔如+、++、+++等〕,应有明确的定义。

〔五〕拟定对资料整理分析的预案这就是对将获得的数据资料准备如何进展整理？要计算哪些统计指标？用什么统计分析方法？事先必须有个初步的设想。例如对计数资料，是计算率还是百分比？假设计算率，分子是什么？分母是什么？各组同一工程的某个率或百分比方何进展比较？又如对计量资料，是计算算术均数、几何均数还是中位数？同一工程各均数间应采用什么方法作比较？切忌实验设计时不认真考虑，实验过后拿数字去找统计方法。三、数据分析应注意的几个问题1.要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高,假如样本的分布不符合要求,样本量数量缺乏,或者存在大量的伪样本,都会造成最后结果的偏向甚至是完全错误。比方,我们经常要使用的因子分析、聚类分析,假如样本量缺乏,虽然也可以通过SPSS获得分析结果,但实际上这样的分析结果没有意义;

三、数据分析应注意的几个问题2.在选择一种分析方法的同时,要按照方法的要求整理数据库。错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前,都要考虑数据的适用性。同样,数据的合理转换也很重要。比方,我们经常会提问被访者的出生年份而不是周岁年龄,这样将会较少答复的偏向。我们把搜集到的数据进展简单的转换,得到被访者的年龄。出于计算的需要,我们还经常把几个变量合并〔或整理〕成一个或者另外几个变量;

三、数据分析应注意的几个问题3.假如必要,可以使用不同的研究方法对同一问题进展解释,来互相验证结论的真伪。假如出现互相矛盾,一定要找到矛盾的原因,去伪存真。任何的分析模型和方法都有其使用的局限性,在一定场合会失效。片面的相信任何高级分析方法,哪怕是世界上最先进的分析模型,研究失误都是必然