统计实验设计原则及方法.docx

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1、统计实验设计原则及方法实验具有一定的目的性，为达到所要的结果会设计不同的实验。而为了试验设计不出大的纰漏，必须依照实验设计的基本原则。实验设计的基本原则是：重复性、随机性。1，重复性。所谓重复就是将已基本实验重做一次或几次。重复实验必须是实验过程的全部重复，而不是简单地重复测定最后的实验数据测量，也不是从某一次实验步骤之后的实验重复。对实验结果的重复测定只是通过多次测定以减少结果测定时的误差。只有设置重复才能得到实验误差估计。根据标准误差的定义Sy=S/√n，为了的得到标准误差，首先必须计算出标准误差S，而标准误差只能通过重复试验获得。通过重复试验才能得出正确的推断

2、，以避免因偶然误差而造成偏差或错误的推断。2，随机性。随机化是指实验材料的配置和实验处理的顺序都是随机确定的。统计学理论是建立在独立随机变量基础上的，其研究对象必须是随机变量。只有所获得的样本是随机样本，才能用了解的统计方法进行推断，其实验结果才更有说服力。而且还可以通过选用的实验材料或实验对象及实验结果的差异分析推断，并得出相应结论。完成实验设计后根据其目的及实验设计选择合适的试验方法。1，单因素方差分析。单因素实验都只有一个因素。方差分析用来判断从n个总体中所抽到的样本是否来自平均数不同的总体或样品间存在不同的处理效应。在线性统计模型中，处理效应有：固定效应和随

3、机效应。处理两种因素所用的模型分别是：固定效应模型和随机效应模型。2，双因素及多因素方差分析。双因素方差分析是对两因素交叉分组设计的实验进行的结果分析。双因素方差分析处理的模型：固定模型、随机模型和混合模型。对不同模型采用不同方法。双因素实验的典型设计是：假定A因素有a水平，B因素有b水平，每次重复都包括ab次试验，重复n次，则试验次数为abn次；两个因素以上的方差分析实验设计：同样假设A因素有a个水平，B因素有b个水平，C因素有c个水平，以此类推，每次重复都包括abc…个实验，重复n次共有abcn…个实验。3，一元回归及简单相关分析。回归分析就是指对具有相关关系的

4、两个或多个变量之间的数量变化进行数量测定，配合一定的数学方程（模型），以便由自变量的数值对因变量的可能值进行估计或预测的一种统计方法。一元回归是指只有一个自变量。在做两个变量的关系研究时，要收集数据。从变量A中得到a，从变量B中得到b，而这一对数据要有内在的联系,一一相对应。利用数据画出散点图，并得出线性方程，对数据进行衡量其回归的好坏的检验。4，多元回归及复相关分析。多元回归是有两个或两个以上的自变量。多元回归分析要先统计数据，然后用最小二乘法求α和βj的估计值a和bj计算得出多元回归正方程，并进行复相关分析。