常见的实验设计与计算举例

常见的实验设计与举例

一、单因素实验设计

单因素完全随机设计、单因素随机区组设计、单因素拉丁方实验设计和单因素重复测量实验设计是四种基本的实验设计，复杂的实验设计大多都是在这四种形式上的组合。研究者根据不同的研究假设、实验目的与条件使用不同的实验设计，但无论哪种实验设计都有一个共同的目标，即控制无关变异，使误差变异最小。

1.完全随机设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，采用随机化方法，通过随机分配被试给各个实验处理，以期实现各个处理的被试之间在统计上无差异，这种设计每个（组）被试只接受一个水平的处理。完全随机实验的方差分析中，所有不能由处理效应解释的变异全部被归为误差变异，因此，处理效应不够敏感。

例：研究阅读理解随着文章中的生字密度的增加而下降。自变量为生字密度，共有四个水平：5:1、10:1、15:1、20:1，因变量是被试的阅读理解测验分数。实验实施时，研究者将32名被试随机分为四个组，每组被试阅读一种生字密度的文章，并回答阅读理解测验中有关文章内容的问题。

完全随机实验设计实施简单，接受每个处理水平的被试数量可以不等，但需要被试的数量较大，且被试个体差异带来的无关变异混杂在组内变异中，从而使实验较为不敏感。完全随机实验数据的统计分析，如果是单因素两组设计，采用独立样本t检验；如果是单因素完全随机多组设计则采用一元方差分析（One -Way ANOV A）。

2.随机区组设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平，并且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。当无关变量是被试变量时，一般首先将被试在这个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分配给不同的实验处理。

例：仍以文章的生字密度对阅读理解影响的研究为例，但由于考虑到学生的智力可能对阅读理解测验分数产生影响，但它又不是该实验感兴趣的因素，于是研究者采用单因素随机区组设计，在实验实施前，研究者首先给32个学生做了智力测验，并按智力测验分数将学生分为8个区组，然后随机分配每个区组内的4个同质被试分别阅读一种生字密度的文章。

随机区组实验设计通过区组技术控制无关变异，获得对处理效应更精确的估价，但它要求自变量与无关变量之间不能存在交互作用，从而在一定程度上限制了它的应用。随机区组实验数据的统计分析采用重复测量方差分析。

3.拉丁方实验设计利用同样的思想，不同的是它能区分出两个无关的变异，可以进一步提高实验的精度，因而是更有效地实验设计。

例：研究者在做4种文章的生字密度对学生阅读理解影响研究时，从4个班级随机选取32名学生，每个班8人，实验在星期三、四、五、六下午分4次进行。在这个研究中，考虑到班级的差异和实验的时间这两个无关变量都可能会影响到实验的结果，故实验实施前，研究者需要首先建构一个4×4的拉丁方格标准块，将每个班级的8名学生随机分配在拉丁方格中，每个方格中的两个学生接受完全相同的实验条件，然后将拉丁方格标准块随机化。

4.单因素重复测量实验设计实验中每个被试接受所有的处理水平，这种实验设计的目的是利用被试自己做控制，使被试的各个方面特点在所有的处理中保持恒定，以最大限度地控制由被试的个体差异带来的变异。但当处理实施对被试有长期影响时，如学习、记忆效应，不能使用重复测量设计。

例：继续以4种文章的生字密度对学生阅读理解的影响的研究为例。为了更好地控制被试变量，研究者用4名被试，每个被试阅读4篇生字密度不同的文章，并测他们对各篇文章的阅读理解分数。如果选用重复测量实验设计，必须考虑疲劳效应和顺序效应。为了减少疲劳效应，研究者决定将4篇文章在四个下午分4次施测，并采用随机顺序和拉丁方顺序平衡顺序效应。

二、多因素实验设计

1. 两因素完全随机设计：两因素的实验设计与单因素实验设计相比，一个明显的优点

就是它可以对两个或多个自变量之间的交互作用进行分析，从而获得更加丰富的信息。

如果一个自变量有p个水平，另一个自变量有q个水平，实验中含有P×q个处理结合，每个被试接受一个实验处理结合，共需要npq个被试。

例：研究者预期，当文章主题熟悉性不同时，生字密度对阅读理解的影响可能产生变化。研究者选择了两种类型的文章：主题是儿童不熟悉的如激光技术和主题是儿童非常熟悉的如春游。他使用的三种生字密度是5：1、10：1、20：1。这是一个两因素设计，实验中有6

种处理水平的结合。研究者选择了24名五年级学生，将他们随机分成6组，每组接受一种处理水平的结合。

2. 两因素随机区组设计：该设计使用了区组技术，在估计两个因素的处理效应及其交互作用的同时，还分离出一个无关变量的影响，前提是这个无关变量与自变量之间没有交互作用。

基本方法是：事先将被试在无关变量上进行匹配（如果这个无关变量是被试变量），然后将选择好的每组同质被试随机分配，每个被试接受一个实验处理的结合（研究中有两个自变量，每个自变量有两个或多个水平，实验中含有p×q个处理的结合）。每个区组则需要p ×q个同质被试。

如上一个例题中，如果研究者还想进一步分离学生的听读理解能力对阅读理解成绩的影响，可以把听读理解能力作为一个无关变量，做一个两因素随机区组实验设计。实验设计中一个自变量——文章主题熟悉性有两个水平，另一个自变量——生字密度有三个水平。他首先将随机选取的24名学生按其听读理解测验分数分为4个区组，然后随机分配每个区组6名学生，每个学生接受一种实验处理的结合。

3. 两因素混合设计：该设计是指一个实验设计中有两个自变量，一个自变量是被试内的，即每个被试要接受它的所有水平的处理，另一个自变量是被试间因素，即每个被试只接受它的一个水平的处理，或者它本身是一个被试变量，如年龄、智力、性别等。研究者更感兴趣于研究中的被试内因素的处理效应以及两个因素的交互作用，希望对它们估价更精确。

基本方法：首先确定研究中被试内变量与被试间变量，将被试随机分配给被试间变量的各个水平，然后使每个被试接受与被试间变量的某一水平相结合的被试内变量的所有水平。一个两因素混合设计所需的被试量是N=np。

如关于文章生字密度和主题熟悉性对阅读理解影响的研究中，研究者选择将生字密度作为一个被试内变量，有b1、b2、b3三个水平，将主题熟悉性作为一个被试间变量，有a1、a2两个水平。这是一个2×3两因素混合设计。8名五年级学生被随机分配为两组，一组学生每人阅读三篇生字密度不同的、主题熟悉的文章，另一组学生每人阅读三篇生字密度不同的、主题不熟悉的文章。实验实施时，阅读三篇文章分三次进行，用拉丁方平衡学生阅读文章的先后顺序。

4. 两因素被试内设计：该设计一种很好的实验设计，它能分离出所有由被试个体差异引起的变异，达到减少实验误差，提高结果精度的目的。它适用于研究中两个自变量都是被试内变量，每个被试都接受所有的实验处理的结合。实验刺激呈现给被试的先后次序是随机的或按拉丁方排序的。

在上面提到的研究中，我们可以把生字密度和主题熟悉性都作为被试内因素，主题熟悉性有两个水平，生字密度有三个水平，共有6个处理水平的结合。只用4名被试，每个被试阅读6篇文章。该实验设计的前提是假设被试阅读前一篇文章不会对阅读后一篇文章产生系统的影响，为了克服疲劳和顺序效应，实验分6次进行，每个被试每次阅读一篇文章，阅读顺序按拉丁方格平衡。

参考文献：舒华著.心理与教育研究中的多因素实验设计. 北京：北京师范大学出版社.1994年7月版

实验设计类型分析

常用医学实验设计

一、完全随机设计(completely random design) 完全随机设计将实验对象完全随机地分配到实验组与对照组（或多个处理组）中去进行实验观察。 完全随机设计亦称单因素设计，即只有1种处理因素，但可以有多个水平。 完全随机化分组方法 1.将受试对象依次编号; 2.用抽签法、随机数字表法、随机排列表法把受试对象随机分配到各处理组中去。 完全随机设计分析方法 ①当研究分为两组时，可以考虑两个样本率比较的u检验、χ2检验或Fisher’s精确概率法。 ②当研究分为多组且观察指标无序时，可采用χ2检验。 ③当研究分为多组且观察指标有序时，秩和检验(Kruskal Wallis法)或ridit分析。 优点： 简单易行。 实验中个别发生意外情况对实验结果影响不大。 缺点： 一次实验只能分析比较一个因素的实验效应。 没有控制混杂因素在各组的影响，实验效率较低。 要求样本含量相对较大 二、配对设计（paired design） 配对设计是将受试对象按某些特征或条件配成对子，然后分别把每对中的两个受试对象随机分配到实验组与对照组(或不同处理组)。 受试对象配对的特征或条件，主要是指年龄、性别、体重、环境条件等非实验因素，不要以实验因素作为配对条件。 根据受试对象来源的不同，分为同源配对(homogenetic matching)和异源配对(hetero-genetic matching)两种。 同源配对 (homogenetic matching) 又称同体配对(homobody matching),即试验和对照在同一受试个体身上进行观察的方法，分为4种类型： (1)同一受试对象处理前、后的数据； (2)同一受试对象两个部位的数据； (3)同一受试对象、同一样品用两种方法或仪器检测结果； (4)用同一方法或仪器检测同一受试对象不同标本的检测结果。 异源配对 (heterogenetic matching) 例如： 取同窝别、同性别、体重近似的2只动物配对； 将病种、病型、病情及其它影响疗效的主要因素一致的病人配成对子； 配对设计方法 1. 先将10对受试者编号，如第一对第1受试者编为1.1，第2受试者编为1.2，余仿此。

单因素实验设计报告

单因素实验设计报告 :因素实验报告设计单因素实验设计举例正交实验单因素实验设计方案篇一:实验报告单因素方差分析 5.1、实验步骤: 1(建立数据文件。 定义2个变量:PWK和DCGJSL，分别表示排污口和大肠杆菌数量。 2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。在对话 框左侧的变量列表中，选择变量“DCGJSL”进入“因变量”列表框，选择变量“PWK”进入“因子”列表框。 3(单击“确定”按钮，得到输出结果。 结果解读: 由以上结果可以看到，观测变量大肠杆菌数量的总离差平方和为460.438;如果仅考虑“排污口”单个因素的影响，则大肠杆菌数量总变差中，排污口可解释的变差为308.188，抽样误差引起的变差为152.250，它们的方差(平均变差)分别为102.729和12.6 88，相除所得的F统计量的观测值为8.097，对应的概率P值为0.003。在显著性水平α为0.05的情况下。由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的排污口对大肠杆菌数量产生了显著影响，它对大肠杆菌数量的影响效应不全为0。 因此，可判断各个排污口的大肠杆菌数量是有差别的。 5.2、实验步骤: 1(建立数据文件。 定义2个变量:Branch和Turnover，分别表示分店和日营业额。将Branch的值定义为1=第一分店，2=第二分店，3=第三分店，4=第四分店，5=第五分店。

2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。在对话 框左侧的变量列表中，选择变量“Turnover”进入“因变量”列表框，选择变量“Branch”进入“因子”列表框。 3(单击“确定”按钮，得到输出结果。 结果解读: 由以上结果可以看到，观测变量日营业额的总离差平方和为1187668.733;如果仅考虑“分店”单个因素的影响，则日营业额总变差中，分店可解释的变差为366120.900，抽样误差引起的变差为821547.833，它们的方差(平均变差)分别为91530.225和14937.233，相除所得的F统计量的观测值为6.128，对应的概率P 值近似为0。在显著性水平α为0.05的情况下，由于概率P值小于显著性水平α，则应拒绝零假设，认为不同的分店对日营业额产生了显著影响，它对日营业额的影响效应不全为0。 因此，在α,0.05的显著性水平下，“这五个分店的日营业额相同”这一假设不成立。 5.3、实验步骤: 1(建立数据文件。 定义3个变量:weight和method，分别表示幼苗干重(mg)和处理方式。将method的值定义为1=HCI，2=丙酸，3=丁酸，4=对照。 2. 选择菜单“分析?比较均值?单因素”,弹出“单因素方差分析”对话框。在对话 框左侧的变量列表中，选择变量“，method”进入“因变量”列表框，选择变量“weight”进入“因子”列表框。在“两两比较”选项中选择LSD、Bonferroni和Scheffe方法。 3(单击“确定”按钮，得到输出结果。

实验设计方法(1)

实验设计方法㈠ 统计学设计方法按因素分为： 单因素：完全随机，配对设计，序贯设计。 两因素：配伍组设计（随机区组设计），均衡不完全配伍组设计 配对设计，两层次分组设计。 三因素：拉丁方设计，尧敦方设计，裂区设计。 多因素：析因设计，正交设计，均匀设计。 嵌套设计，重复测量设计，调查设计，诊断试验。 一、完全随机设计(Complete random design) （一）概念 ?完全随机设计：又称简单随机分组设计，将受试的对象 随机地分配到各处理组（水平）进行试验，或从不同总 体中随机抽样进行观察。 ?是最简单、最易于掌握的设计方法。 ?可设置两个组，也可设置多个组，可设置2个以上的水平。 ?设计中未考虑非处理因素的影响。 （二）应用条件 １.应用条件： ①计数、计量、等级分组资料； ②适合于样本内个体变异较小的情况； ③注意各组的均衡和可比性。 ④各组样本含量可以不等，但最好是n1 = n2 2.缺点： 只能分析单因素。因工作量大，统计效率低。 （三）实验设计方法 ?单因素多水平完全随机设计：将符合实验要求的观察对象随机分配到n个水平组中。 ?单因素g水平组内完全随机设计：研究某药物治疗某疾病，比较该药物对不同年龄段病人的作用，可采用随机抽样，分别从该疾病的老中青三个总体中随机抽取所需要的样本，比较观察。完全随机设计多组试验 二、配对设计(matched-pairs design) 配对设计：是将条件相同或相近的受试对象按某些特征或条件配成对子，然后把每对中两个受试对象随机分配到不同研究组，这种设计称配对设计。可分为四种： (一)前后配对设计 (二)左右配对设计 (三)异体配对设计 (四) 配对设计与完全随机设计比较 (五)交叉配对设计 （一）前后配对设计 指同一批实验对象，施加一种受试因素后，观察某一实验指标在实验前后的变化。同一批标本接受两种不同测定方法的检查也这属类配对。 １.应用范围：主要应用于急性病与短期实验，但不是绝对不能用于慢性病（病情稳定的慢性

医学实验设计范例

医学实验设计范例 篇一：实验设计范例 4~6岁儿童风险决策中的损失规避效应研究 （实验设计参考） 1 前言（1500字以上） 1.1 问题提出 1.2 相关理论基础 1.3 前人研究 2 实验设想 2.1 实验目的 采用赌博任务，测查幼儿在一次赌博完成以后继续赌博的可能性，探讨4~6岁儿童风险决策中的损失规避效应的发展水平、规律及其机制。 2.2 实验方法 2.2.1 设计 本研究采用3 × 2多因素设计。自变量1为年龄，分为4岁、5岁、6岁三个水平，被试间变量。自变量2为赌注价值，分为重要和不重要两个水平，被试间变量。因变量为儿童继续进行赌博的可能性。 2.2.2 材料 糖果若干，卡通图片若干，玩具若干，一元钱的硬币1个。

2.2.3 被试 4~6岁儿童各60名，共180名，性别大致均衡。 2.2.4 程序 把幼儿平均分成2组，一组为赌注价值重要组（A组），另外一组为赌注价值不重要组（B组）。所有实验均为单独施测。主试作为赌博的另外一方参与游戏。每次正式实验之前都有一次预实验，直到幼儿完全明白规则以后才开始正式实验。正式实验持续两轮赌博，每轮赌博的赌注数量均由幼儿自行决定，主试记录幼儿每次的赌注数量。第一轮赌博结束后，清点幼儿的输赢情况，观察记录幼儿赌博后与赌博前表情变化，并询问幼儿是否想继续赌博。如果幼儿不想再继续，则询问为什么并记录其原因，然后结束实验；如果幼儿想继续，则询问为什么并记录其动机，然后继续下一轮赌博，最后记录幼儿的输赢情况。 预实验： 首先，拿出糖果、卡片和玩具各一件，问幼儿最喜欢哪样东西或者最不喜欢哪样东西（A组问最喜欢，B组问最不喜欢）。然后把幼儿选择的物品分发5件给幼儿。主试也拿出相应 数量的同样物品。这时，主试告诉幼儿游戏规则。指导语如下： 小朋友，今天我们来玩一个“抛硬币”的游戏好吗？现

常见的实验设计与计算举例

常见的实验设计与举例 一、单因素实验设计 单因素完全随机设计、单因素随机区组设计、单因素拉丁方实验设计和单因素重复测量实验设计是四种基本的实验设计，复杂的实验设计大多都是在这四种形式上的组合。研究者根据不同的研究假设、实验目的与条件使用不同的实验设计，但无论哪种实验设计都有一个共同的目标，即控制无关变异，使误差变异最小。 1.完全随机设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，采用随机化方法，通过随机分配被试给各个实验处理，以期实现各个处理的被试之间在统计上无差异，这种设计每个（组）被试只接受一个水平的处理。完全随机实验的方差分析中，所有不能由处理效应解释的变异全部被归为误差变异，因此，处理效应不够敏感。 例：研究阅读理解随着文章中的生字密度的增加而下降。自变量为生字密度，共有四个水平：5:1、10:1、15:1、20:1，因变量是被试的阅读理解测验分数。实验实施时，研究者将32名被试随机分为四个组，每组被试阅读一种生字密度的文章，并回答阅读理解测验中有关文章内容的问题。 完全随机实验设计实施简单，接受每个处理水平的被试数量可以不等，但需要被试的数量较大，且被试个体差异带来的无关变异混杂在组内变异中，从而使实验较为不敏感。完全随机实验数据的统计分析，如果是单因素两组设计，采用独立样本t检验；如果是单因素完全随机多组设计则采用一元方差分析（One -Way ANOV A）。 2.随机区组设计研究中有一个自变量，自变量有两个或多个水平，研究中还有一个无关变量，也有两个或多个水平，并且自变量的水平与无关变量的水平之间没有交互作用。当无关变量是被试变量时，一般首先将被试在这个无关变量上进行匹配，然后将他们随机分配给不同的实验处理。 例：仍以文章的生字密度对阅读理解影响的研究为例，但由于考虑到学生的智力可能对阅读理解测验分数产生影响，但它又不是该实验感兴趣的因素，于是研究者采用单因素随机区组设计，在实验实施前，研究者首先给32个学生做了智力测验，并按智力测验分数将学生分为8个区组，然后随机分配每个区组内的4个同质被试分别阅读一种生字密度的文章。

《实验设计方法》教案

教师教案( 2005 —2006 学年第 1 学期 ) 课程名称：试验设计方法 授课学时：32 授课班级：23034010-11 任课教师：何为 教师职称：教授 教师所在学院：微电子与固体电子学院电子科技大学

绪论 1学时 教学内容及要求 试验设计方法在科学研究中的作用 1. 科学研究的基本过程 2. 科学研究的基本方法 3. 试验设计方法的主要内容 ●试验设计方法在科学技术发展中的地位和作用。 ●试验设计方法的起源。 ●我国试验设计方法的发展和现状。 ●使用试验设计方法的目的、内容和应用。 ●试验设计方法是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。 ●教学内容：正交试验法、优选法基础、回归分析法、均匀设计法、单 纯形优化法 参考资料 ?项可风.试验设计与数据分析.上海科技出版社.1991年 ?陈宝林.最优化理论及算法.清华大学出版社.1990年 ?邓正龙.化工中的优化方法.化学工业出版社.1991年 ?陈魁.试验设计与分析.清华大学出版社.1996年 ? (日)田口玄一.实验设计法.魏锡,王世芳译.机械工业出版社.1987 ? Phadke, M.S. "Quality Engineering Using Robust Design" Prentice Hall, Englewood Cliff, NJ. November 1989 ? Taguchi, Genichi. "System of Experimental Design" Edited by Don Clausing. New York: UNIPUB/Krass International Publications, Volume 1 & 2, 1987 ? Montgomery, D. C.. Design and analysis of experiment. New York: Wiley.1997 ?杨德.试验设计与分析.中国农业出版社.2002 第一章正交试验基本方法 5学时 授课时数： 一、教学内容及要求 ●多因素试验问题、正交试验、正交表符号的意义。 ●因素、水平、自由度、试验指标、交互作用。均衡分散性、整齐可比

单因素实验设计

单因素试验设计是指只有一个因素（或仅考查一个因素）对试验指标构成影响的试验。单因素试验设计要求对试验水平进行布局和优化，是一种水平试验设计。 单因素试验设计方法可分为两类：同时试验设计和序贯试验设计。同时试验设计就是一次给出全部试验水平，一次完成全部试验并得到最佳试验结果，如穷举试验设计。序贯试验设计要求分批进行试验，后批试验需根据前批试验结果进一步优化后序贯进行，直到获取最佳试验结果，如平分试验设计、黄金分割试验设计。 一、试验范围与试验精度 （一）试验范围 试验范围指试验水平的范围。试验设计时需预先确定试验范围，一般采用两种方法：○ 1经验估计。可凭经验估计试验范围，并在试验过程中作调整。○2预先试验。要求在较大范围 内进行探索，通过试验逐步缩小范围。 （二）试验间隔与试验精度 试验间隔是指试验水平的间距，试验精度是指试验结果逼近最佳水平的程度。显然，试验间隔与试验精度是一对矛盾，试验间隔越大，试验精度越低。在保证试验精度的条件下，试验水平变化而引起的试验结果变动必须显著地超过试验误差。 （三）试验顺序 在确定试验顺序时，往往习惯于按照试验水平高低依次做试验。这样，随着试验的进行，有些因素会发生缓慢变化甚至影响试验结果。因此，正确的做法是采用随机化方法来确定试验顺序。在试验工作量较少或者试验准确度要求较低时，也可以采用按水平高低或者选取中间试验点的方法来进行试验排序。 需强调指出，以上不仅对单因素试验设计，而且对所有试验设计方法都适用。 二、单因素试验设计 （一）平分试验设计 平分试验设计就是平分试验范围，把其中间点作为新试验点，然后不断缩小试 验范围直到找到最佳条件。当试验结果呈单向变化时，也就是说最佳试验点只可能在试验中间点的一侧，可采用平分试验设计。该方法简便易行，但要注意单向性特征。 （二）穷举试验设计与均分试验设计 穷举试验设计是将所有可能的试验点在一批试验中全部进行试验。均分试验设 计是根据试验精度要求，均分整个试验范围以获得所有试验点。显然，均分试验设计不仅充分体现了穷举试验设计的思想，而且也明确了具体试验设计方法。 如试验起始点为a ，终点为b ，试验点的间隔区间为L ，则均分试验设计的试 验点数n 为 1L a b n +-= （1-1） 该试验设计的特点是对所试验的范围进行“普查”，试验点数量较多，宜用于 对目标函数性质没有掌握或很少掌握的情况。 （三）黄金分割试验设计 黄金分割试验设计就是在预定试验范围内采用0.618黄金分割原理安排新试验 点，直到找到最佳试验结果为止，因而又称0.618试验设计。黄金分割就是在特定范围内寻求黄金分割点（k ）及对称点（1-k ）。在0~1的试验范围内，黄金分割点（k ）为0.618，其对称点（1-k ）为0.382。 黄金分割点试验设计涉及两个层面，一是已知试验范围内的黄金分割点的寻 求，二是新试验范围的确定与进一步寻优。如图1-1所示，首先在试验范围（a ，b ）内，按照0.618黄金分割原理安排两个试验点x 1、x 2；然后根据试验结果确定进一

单因素实验设计

单因素实验设计 单因素实验设计是指在实验中只有一个研究因素，即研究者只分析一个因素对效应指标的作用，但单因素实验设计并不是意味着该实验中只有一个因素与效应指标有关联。单因素实验设计的主要目标之一就是如何控制混杂因素对研究结果的影响。常用的控制混杂因素的方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。 一、完全随机设计 1.概念与特点 又称单因素设计或成组设计，是医学科研中最常用的一种研究设计方法，它是将同质的受试对象随机地分配到各处理组进行实验观察，或从不同总体中随机抽样进行对比研究。该设计适用面广，不受组数的限制，且各组的样本含量可以相等，也可以不相等，但在总体样本量不变的情况下，各组样本量相同时的设计效率最高。 例如：为了研究煤矿粉尘作业环境对尘肺的影响，将18只大鼠随机分到甲、乙、丙3组，每组6只，分别在地面办公楼、煤炭仓库和矿井下染尘，12周后测量大鼠全肺湿重（g），通过评价不同环境下大鼠全肺平均湿重推断煤矿粉尘对作用尘肺的影响，具体的随机分组可以如下实施： 第一步：将18只大鼠编号：1，2，3， (18) 第二步：可任意设置种子数，但应作为实验档案记录保存（本例设置spss11.0软件的种子数为200）； 第三步：用计算机软件一次产生18个随机数，每个随意数对应一只老鼠（本例用spss11.0软件采用均匀分布最大值为18时产成的18个随机数）； 第四步：最小的6个随机数对应编号的大鼠为甲组，排序后的第7个至第12个随机数随因编号为乙组，最大的6个随机数对应编号的大鼠为丙组（结果见表1）。 表1 分配结果 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 3.75 8.75 16.29 11.12 5.49 3.98 13.64 16.71 1.69 随机 数 组别甲乙丙乙乙甲丙丙甲 编号10 11 12 13 14 15 16 17 18 13.62 16.36 2.12 4.74 11.54 3.98 0.13 17.35 16.38 随机 数 组别丙丙甲乙乙甲甲丙丙 2.随机数的产生方法 （1）随机数字表：如附表13（马斌荣，医学统计学，第4版），这是一个由0～9十个数字组成60行25列的数字表。说这些数字是随机的，是因为十个数字出现的频率近似相同，且出现的次序也没有规律。欲获得随机数，则事先根据研究性质确定随机数的位数，然后任意指定行和列，按事先确定的方向和方法读取随机数。如：将符合实验要求的20只动物随

【最新2018】医学实验设计范例-范文word版 (10页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 医学实验设计范例 篇一：实验设计范例 4~6岁儿童风险决策中的损失规避效应研究 （实验设计参考） 1 前言（1500字以上） 1.1 问题提出 1.2 相关理论基础 1.3 前人研究 2 实验设想 2.1 实验目的 采用赌博任务，测查幼儿在一次赌博完成以后继续赌博的可能性，探讨4~6岁儿童风险决策中的损失规避效应的发展水平、规律及其机制。 2.2 实验方法 2.2.1 设计 本研究采用3 × 2多因素设计。自变量1为年龄，分为4岁、5岁、6岁三个水平，被试间变量。自变量2为赌注价值，分为重要和不重要两个水平，被试间变量。因变量为儿童继续进行赌博的可能性。 2.2.2 材料 糖果若干，卡通图片若干，玩具若干，一元钱的硬币1个。 2.2.3 被试 4~6岁儿童各60名，共180名，性别大致均衡。

2.2.4 程序 把幼儿平均分成2组，一组为赌注价值重要组（A组），另外一组为赌注价值 不重要组（B组）。所有实验均为单独施测。主试作为赌博的另外一方参与游戏。每次正式实验之前都有一次预实验，直到幼儿完全明白规则以后才开始正 式实验。正式实验持续两轮赌博，每轮赌博的赌注数量均由幼儿自行决定，主 试记录幼儿每次的赌注数量。第一轮赌博结束后，清点幼儿的输赢情况，观察 记录幼儿赌博后与赌博前表情变化，并询问幼儿是否想继续赌博。如果幼儿不 想再继续，则询问为什么并记录其原因，然后结束实验；如果幼儿想继续，则 询问为什么并记录其动机，然后继续下一轮赌博，最后记录幼儿的输赢情况。 预实验： 首先，拿出糖果、卡片和玩具各一件，问幼儿最喜欢哪样东西或者最不喜欢哪 样东西（A组问最喜欢，B组问最不喜欢）。然后把幼儿选择的物品分发5件给幼儿。主试也拿出相应 数量的同样物品。这时，主试告诉幼儿游戏规则。指导语如下： 小朋友，今天我们来玩一个“抛硬币”的游戏好吗？现在你手里有5个X（X表示物品，单位随物品而变化，下同），它们都是你的了。老师也有5个X。接 下来，老师要和你做一个游戏，看看游戏完了以后谁的X多。这个游戏就是 “抛硬币”。看，这个硬币有两个面，一面是一朵花，另外一面是一个数字。 当老师把这个硬币往上抛之后（主试示范），我们来猜猜它掉下来的时候会是 哪面向上，花还是数字。如果你猜对了，老师就给你X；如果老师猜对了，你 就给老师X。我们先拿几个X出来，随便你拿几个，你拿多少，老师就拿多少。谁猜对了，就可以把这些X全部拿走。明白了吗？好了，我们来试一下吧。你 先拿X出来，多少个？好，老师也拿N个（N表示主试拿出与幼儿同样多的数量）。好，下面，老师开始抛硬币了，你猜猜它掉下来会是什么，花还是数字？嗯，老师猜它是F（F表示花或数字，主试让被试先猜，然后主试说与幼儿相反的一面）。看，小朋友真聪明，猜对了，这些X全是你的了，来，给你（主试 把X给幼儿。如果幼儿输了，主试就说：噢，你猜错了，这些X是老师的了， 然后把X从幼儿那里拿走）。小朋友，知道怎么做了吗？（知道了就直接进入 正式实验；如果幼儿还没有理解，则再向幼儿讲解和演示，直到幼儿明白为止。） 正式实验： 指导语：（第一轮）好了，现在我们开始正式比赛了。你出多少个X？好，老 师也出N个X（主试拿出与幼儿一样多的X，并在记录单上记下该数量）。老师要开始抛硬币了，你猜猜它掉下来会是哪面向上，花还是数字？嗯，老师猜它 是F（主试让被试先猜，然后主试说与幼儿相反的一面）。看，小朋友真聪明，猜对了，这些X全是你的了，来，给你（主试把X给幼儿。如果幼儿输了，主 试就说：噢，你猜错了，这些X是老师的了，然后把X从幼儿那里拿走）。小 朋友，我们来看看，你现在有多少X啊？（观察记录幼儿赌博后与赌博前表情

常用实验设计方法-析因设计

常用实验设计方法（三） 六.析因设计（f a c t o r i a l d e s i g n） ◆析因设计是一种多因素试验设计。 ◆可将两个或多个因素的各个水平进行排列组合，交叉分组进行全面实验。 ◆总的实验方案(组合)是各因素水平的乘积。 例如： 2×2析因设计（两个因素，每个因素均为2个水平，常可写成22析因设计） A因素（A1、A2）和B因素（B1、B2）共4种实验方案或组合（A1B1、A1B2、A2B1、A2B2） 3×3析因设计（两个因素，每个因素均为3个水平，常可写成23析因设计） A因素（A1、A2、A3）和B因素（B1、B2、B3）共9种组合 （A1B1、A1B2、A1B3、A2B1、A2B2A2B3、A3B1、A3B2A3B3）2×3×3析因设计（三个因素，一个因素为2个水平，余均为3个水平）共18种组合 1.特点 ①研究的因素个数m≥2，各因素的水平数≥2； ②各因素在实验中同时实施且所处的地位基本平等。 ③每个因素水平相互组合的实验方案，至少进行2次及以上独立重复实验。 ④因素间存在交互效应。例如，一级（两个因素间）或二级交互（三个因素间）效应。 ⑤统计学分析时，各因素及交互项所用误差项是相同的。 ◆优点： ?可分析各因素的主效应(m a i n e f f e c t s)（某因素各水平间的平均效应差异） ?因素间的交互效应(i n t e r a c t i o n)(一个因素的水平改变会影响另一个因素的效应) ?寻找最优方案或最佳组合 ?可允许数据缺失（完全随机分配情况下） ◆缺点： ?当因素较多或水平数较多时，所需实验次数过多。 ?一般来说，因素数最好不要多于6个，水平数亦不要过多，一般为2或3个。

医学机能学实验学生创新性实验设计题目大全

医学机能学实验---学生创新性实验设计题目汇编饮食控制对AD大鼠学习、记忆能力的影响 Nm23-H1基因对宫颈癌转移的影响 雄性素对大鼠心肌却血型损伤的保护作用 比较不同血管生成抑制剂对抗肿瘤效果 一氧化氮对肿瘤的作用 芹菜提取物对肾性高血压大鼠血管重构的影响 盐是天然的抗抑郁剂（探究实验） 绿茶对家兔急性心力衰竭模型的保护和治疗作用 咖啡对大鼠学习记忆的影响 氨基比林咖啡因片（脑清片）致死性研究及对其有效成分进行配比优化 芦荟与治疗高血压的相关性探究 银杏叶对高血压左心肥厚逆转作用 氨茶碱对小鼠心肺复苏的作用 注射用碟脉酮对垂体后叶素诱发大鼠心肌缺血的影响 血红素加氧酶1对哮喘的抗炎作用 新型利尿药托拉塞米的利尿作用 探究阿司匹林对高血压的治疗作用 大蒜素对小鼠结肠癌抗肿瘤作用 茶多酚对心律失常的作用 口服异丙酚与部分常用麻醉药效果比较的研究

高盐饮食对家兔血压和心肝肾组织中自由基的影响实验 Ⅱ型高血压时交感神经活性及其相应受体敏感性的变化 艾叶油对离体豚鼠气管平滑肌的影响 白术对在体小鼠胃肠运动的作用及其机制的探讨 不同比例的高渗盐溶液对失血性休克家兔的抢救效果 丹参注射液、参麦注射液和大蒜素对大鼠心肌缺血再灌注的保护作用的对比实验 毒蕈碱对离体大鼠心肌缺血再灌注损伤的保护作用 急性右心衰竭与ANP在急性心力衰竭治疗中的作用 决明子对家兔的降血脂作用的研究 咖啡因对大鼠工作记忆促进作用的定性研究 硫化氢和胃肠道疾病——硫化氢对胃肠道的扩张及其机制的简单探讨 迷迭香对小鼠脑缺血再灌注的影响 纳洛酮对家兔失血性休克血压的影响 生姜汁的降血糖作用 生姜油对病毒性肝炎小鼠肝损伤的预防作用研究 生姜油对豚鼠气管平滑肌的作用研究 酸樱桃提取物软膏剂镇痛抗炎作用的初步研究 探究腺苷在大鼠心肌缺血后适应中的保护作用

常用几种实验设计统计分析方法的正确选择一完全随机设计资料的统计分析方法

读者作者编者 常用几种实验设计统计分析方法的正确选择&一’ 完全随机设计资料的统计分析方法 闫丽娜e杨海涛e高霞 河北医科大学流行病与卫生统计教研室河北石家庄050017> 关键词:统计学e医学;方法;数据收集 中图分类号:R195.1 文献标识码:A 文章编号:1004-583X(2013)03-N-02 d o i:10.3969/.i s s n.1004-583X.2013.03.045 在医学科学研究中要实现完整而准确的统计分析首先要确定实验设计的类型详见本刊2013年28卷第2期医学科研中常用实验设计方法其次分清资料的类型根据数据资料类型分为定量资料和定性资料两种定量资料是通过一定的度量衡方法对观察单位测得的数据有度量衡单位医学上常见的各种生理学生化学指标如血压脉搏血红蛋白白细胞血清胆固醇等都为定量资料进行统计描述时若为正态分布常用平均值标准差I S>表示若为非正态分布常用[中位数四分位数距>][M G R>]表示定性资料是将观察单位按某种属性或类别分组然后清点各组的观察单位数如性别血型某病的治愈未愈人数等都为定性资料进行统计描述时常用例>构成比相对比表示再者应该考虑各种统计方法的适用条件现将完全随机设计资料中常用的统计分析方法介绍如下 1数据资料为定量资料 1.1两样本之间进行比较一般应用统计软件先对其正态性和方差齐性进行检验检验水准常取0.10如果两资料满足正态分布同时方差齐选择两独立样本I检验[1]如果只满足正态分布而方差不齐则应用I H检验如果不服从正态分布或既不是正态分布又不能满足方差齐性应选用两独立样本比较的秩和检验W i l c o x o n秩和检验>[2]常见错误=不考虑I 检验和检验的适用条件一律采用I检验 1.2多样本之间比较首先也要考虑是否满足正态性和方差齐性方法同前如满足选用完全随机设计方差分析若P＞ 0.05认为多个总体均值之间无差别若P＜0.05认为多个总体均值总的来说有差别还需进一步做两两比较常用 S N K检验G检验>L S D-I检验B o n f e r r o n i检验[3]S N K 检验G检验>适用于所有各组两两间的比较即探索性研究例如3种抗癌药物的治疗效果两两之间是否有差别事先未知任何信息需要用S N K检验去探索性分析到底哪两组有差别L S D-I检验适用于证实性研究中事先计划好的某几对均值间的比较例如两个试验组如某新药不同的两个剂量组>与对照组比较是否有差异可采用L S D-I检验分别对两剂量组与安慰剂进行检验B o n f e r r o n i检验是多重比较中应用最多的方法该方法优点是简单适用范围广但结果较为保守例如3组间两两比较共需比较3次初始检验水准为0.05调整后的检验水准为0.05/3=0.017两两比较所得P 值要与0.017比较从而得出结论如不满足则选用多个样本 比较的秩和检验K r u s k a l-W a l l i s~检验>当P＜0.05时常采用扩展的I检验进行两两比较常见错误=不考虑方差分析后两两比较的适用范围方差分析后一律采用S N K检验 2数据资料为无序定性资料 2.1两样本之间进行比较t若为两分组结局变量为两水平即普通2X2四格表见表1结局变量为有效和无效当n j40且四个格子理论频数T>j5时选用四格表检验;当n j40但存在有格子的理论频数1＜T t5时选用校正o2检验;当n t40或存在理论频数T t1时不宜采用o2检验选用F i s h e r确切概率法;当P。a时选用四格表资料的F i s h e r确切概率法＠若仍为两分组结局变量为三水平及以上即2X C表见表2结局变量为A型B型A B型O型>要比较两者的构成比是否有差别时若不存在超过1/5以上的格子理论频数1＜T t5或不存在任何一个格子的理论频数T t 1选用RXC表o2检验的方法否则选用F i s h e r确切概率法常见错误=四格表资料不考虑例数和理论频数等适用条件一律采用四格表o2检验;2XC表资料不计算各个格子的理论频数导致不考虑是否有1/5以上的格子理论频数1＜T t5或有任何一个格子的理论频数一律采用RXC表o2检验 表1两种药物治疗脑动脉硬化的疗效[例>] 组别例数有效无效新药组444193.2>36.8> 传统药物组241875.0>625.0> 表2患者与健康输血员血型分布例> 组别例数A型B型A B型O型合计 疾病组239476********* 健康组18752541962187 2.2多样本之间进行比较如果比较多组之间率或构成比有无差别或推断两种分类变量有无关联性适用条件同2X C表选用RXC表o2检验RXC表o2检验如果有差异还需采用率的多重比较进一步推断哪两个总体率间有差别一般选用S c h e f f e'可信区间法及B o n f e r r o n i检验水准调整法[4] 3数据资料为有序定性资料 3.1两样本之间进行比较即单向有序资料如分组变量为两药物组结局变量为显效有效无效>选用两独立样本 W i l c o x o n秩和检验常见错误=不考虑结局变量是否有序一律选用RXC表o2检验 3.2多样本之间进行比较t若分组变量如年龄各阶段>有序而结局变量无序可视为双向无序采用RXC表检验; (下转正文第244页) N<临床荟萃>2013年3月5日第28卷第3期C l i n i c a l F o c u s M a r c h52013V o l28N o.3万方数据

医学科研设计基本内容(临床实验设计)

（社区干预试验设计可参照） 临床科研是以病人为研究对象，因此，在进行临床科研设计时应注意：①人有社会属性，受精神因素、心理因素影响，要注意临床科研要符合医学伦理要求； ②必须设立对照（设立对照的注意问题附后）；③随访的起点和止点应有明确的定义； ④注意影响实验研究结果的因素，并适当控制（具体内容附后）。 “”科研设计 承担单位、科研负责人 1．国内外研究现状、水平、发展趋势（简要介绍与本课题有关研究的国内外现状、水平、发展趋势等，写明本课题提出的依据及本课题研究目的；简要介绍预试验内容及结果。）。 2．研究对象： （1）具体诊断标准（用公认的或统一的，并阐明出处；如没有统一的标准也应写明是自定标准。）、制定入选（纳入）标准及排除标准； （2）研究对象选择范围（包括对照组）及选样和分组方法（使用正确的随机方法选样和分组；在实验对象的分组和施加因素分配实验组、对照组上，都 要随机化）； （3）样本含量。（说明确定样本含量的依据） 3．处理因素：（详细写） 处理因素设置要求：①抓住主要因素；②找出非处理因素（混杂因素）；③处理因素标准化。 （1）设备（或试剂或药物）生产厂家（来源）及型号（剂量）； （2）治疗方法及操作程序（包括对照组）； （3）操作过程中的质量控制（包括方法、人员、设备三统一及实验质控手段等）；（4）技术关键。 4．研究结果： 确定研究效应的测量指标及测定方法，要考虑与待评价的结果有关联性、客观性、灵敏性、特异性及实用性等。 （1）疗效判断标准（用公认的或统一的，并阐明出处；如没有统一的标准也应写明是自定标准。）； （2）（近期、远期）观察指标（各组观察指标应一致）及观察方法； （3）科研记录表格及汇总表格式样； （4）统计方法及指标确定，预计结果； （5）科研质量控制措施（包括科研全过程的各环节，如预试验工作、分组、施加处理因素、临床观察及随访、原始资料的记录及收集、资料整理等方面质量控制措施）。 5．创新设想（本研究的）： 6．工作时间安排（包括调研、设计、研究、统计分析、总结鉴定等）： 7．研究人员分工（包括姓名、性别、年龄、职称、工作单位及在本研究中的详细分工）： 8．经费的筹措及使用计划： 9．存在（可能出现）的问题、困难及解决办法：

【推荐】实验设计方案四篇

【推荐】实验设计方案四篇 实验设计方案篇1 发展节水型水产养殖、种植模式，进化水质节约用水，清除鱼池中有机质带来的污染，绿化池塘有效提高池塘利用率，把池塘效益最大化除了优化水产品的品种结构外，还可以开发利用水面及水面以上的空间。这是未来池塘养殖的发展趋势。利用池塘养殖空间，水下养鱼，水面种菜，是发展水池养殖与种植相结合的方向之一。鱼的生存生长产生的废物，恰好是水生蔬菜所必须的营养。精养鱼池的肥水实际上是无土栽培的营养液。在池塘蔬菜种植和水产养殖的结合中，要根据重庆地区池塘养殖的模式和特点，结合当地的气候季节变化，如何因事利导，趋利避害，因地制宜，选择合适的品种搭配采取相适应的种养技术，是我们鱼菜共生实验成功的关键。根据上述思路制定设计方案如下： 一、设计目标 我场位于璧山县城与狮子镇之间，养殖水源已严重污染，河水无法使用。其净化池水水质减少循环已成头等大事。 1。鱼菜共生池全年不因养鱼投饲料污染水质而换水（确因天旱池水枯竭，只能适当补给）。利用蔬菜汲取池中氨、氮、磷等多余元素净化水质达到不换水的目的。 2。鱼产量1000公斤/亩、蔬每亩500公斤。

3。对比池鱼产量1000公斤/亩。 二、设计方案 由于该实验在重庆地区属初试，在全国也没有完全成熟的经验可以借鉴，所以在种植蔬菜的浮床用材方面，既要考虑浮力，又要与就地取材、低成本原则相结合考虑：1。浮床： ①用竹子做浮筐，在浮筐上用聚乙烯网布作浮床的面和底。使其面、底中空高度在10cm左右、面部开孔植菜，底部透水供菜营养、并防鱼吃菜根。 ②用塑料管做浮筐，其他同①。 ③用板房填充泡沫作浮床开孔植菜，但下部分需网布防鱼吃菜根。 ④利用竹块定型，同样用网布上下隔两层，然后在四角用竹棍定植在池中，靠四角竹棍支撑重量，成本最低。 2。植菜的品种：适应水生的品种。 ①空心菜：生长期4—10月，时间长、产菜期长。 ②水芹菜：生长期10—来年3月，有效利用冬季延续空心菜的产量。 ③丝瓜：需大水大肥、可搭架立体利用水面以上的空间。 3。池鱼放养模式：结合当地养殖习惯，不回避草鱼。 4。种植面积不超过养鱼水面的20%、不低于15%。 三、实验场地

准实验研究设计方法

准实验研究设计方法 从研究设计的思想和要求来推论，可以认为准实验设计是一种降低了控制标准的类似真实验的研究方法，因此准实验研究设计的方法在许多方面与真实验有相同之处，常用的准实验设计方法有不相等实验组控制组前后测准实验设计、不相等区组后测准实验设计、单组前测后测时间系列准实验设计、多组前测后测时间系列准实验设计、修补法准实验设计等五种。 （一）不相等实验组控制组前后测准实验设计 这种准实验设计方法通常应用的情况是：需要安排两组被试作为实验组和控制组进行研究，但又不能按照随机化原则重新选择被试样本和分配被试。这是一种典型的准实验设计方法，用于针对不同被试组在一开始就不相等时，进行实验组和控制组后测结果的比较，实验程序安排如表7-6所示： 表7-6 不相等实验组控制组前测后测准实验设计程序 不相等实验组控制组前后测准实验设计在进行过程中要注意两个问题。

⑴进行前测是用于检验在实验要考证的问题上实验组和控制组原有的近似程度，而不考虑其它因素。只有当两个组在考证问题上原有水平相接近时，才能进行该种准实验研究。 ⑵对结果进行分析时，要对R3和R4之间的差异进行统计检验，而非简单比较平均分、方差等，通过检验确定进行实验后两个组之间是否存在差异，差异程度如何。 [例6-1] 某一课题要研究利用多媒体计算机辅助物理教学后学生的学习效果，应用准实验方法进行研究，设计方案如下： 第一步：选取实验对象。 为保证正常教学的进行，在某个年级中选择两个现成的整班参加实验。 为了保证参加研究的两个班物理学习的原始水平相似，对该年级所有的班进行前测以检测起始水平，从中选出两个水平接近的整班参加研究，保证选出的两个班在物理学习上总体水平相同或相近。然后从中随机确定一个班作为实验组，接受多媒体计算机辅助物理教学；同时另一个班作为控制组按照原有教学计划和教学方式进行学习。 第二步：经过同一进度的教学活动后，同时对两个班级的物理课学习成绩进行考核，考核的结果进行后测。 第三步：将两个班的后测成绩分别减去各自的前测成绩，并用独立样本的t检验对这两个差值的差别显著性进行统计检验，最后判断实验组和控制组在进行实验前后是否有明显的差异，从而得出结论。 在这种准实验设计方法中，实验的情况通常可用图7-4表示：

试验设计方法

对试验设计方法的一些探究 试验设计概述： 试验研究可分为试验设计、试验的实施、收集整理和分析试验数据等步骤。而实验设计是影响研究成功与否最关键的一个环节，是提高试验质量的重要基础。试验设计是在试验开始之前，根据某项研究的目的和要求，制定试验研究进程计划和具体的试验实施方案。其主要内容是研究如何安排试验、取得数据，然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的。如果试验安排得合理，就能用较少的试验次数，在较短的时间内达到预期的试验目的；反之，试验次数既多，其结果还往往不能令人满意。试验次数过多，不仅浪费大量的人力和物力，有时还会由于时间拖得太长，使试验条件发生变化而导致试验失败。因此，如何合理安排试验方案是值得研究的一个重要课题。 目前，已建立起许多试验设计方法。如我们大家比较熟悉的，常用单因素实验设计方法的有黄金分割法、分数法、交替法、等比法、对分法和随机法等，这些方法为多因素试验水平范围的选取提供了重要的依据，并在生产中取得了显著成效。而多因素试验设计方法有正交试验设计、均匀实验设计、稳健试验设计、完全随机化设计、随机区组试验设计、回归正交试验设计、回归正交旋转试验设计等。下面通过以下几种方法进行探究。 一、单因素试验设计 在其他因素相对一致的条件下，只研究某一个因素效应的试验，就叫单因素试验。常用的单因素试验设计方法有黄金分割法、分数法、交替法、等比法、对分法和随机法等。单因素试验不仅简单易行，而且能对被试验因

素作深入研究，是研究某个因素具体规律时常用而有效的手段。同时还可结合生产中出现的问题随时布置试验，求得迅速解决。单因素试验由于没有考虑各因素之间的相互关系，试验结果往往具有一定的局限性。 单因素试验只研究一个因素的效应，制定试验方案时，根据研究的目的要求及试验条件，把要研究的因素分成若干水平，每个水平就是一个处理，再加上对照（有时就是该因素的零水平）就可以了。 例如硫酸铵加量对微生物生长的影响试验，硫酸铵的用量分 p、1p、2p、 p四个水平。 3 在设计单因素试验方案时，应注意数量水平的级差不能过细。过细，试验因素不同水平的效应差异不明显，甚至会被试验误差所掩盖，试验结果不能说明问题。但单因素试验设计方法为多因素试验设计水平范围的选取提供了重要的依据，并在生产中取得了显著的成效。下面通过几种方法来看一下。 1.分数法 由菲波那契(Fibonacci)数列： 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, … 得出分数数列： 1/2 , 2/3, 3/5, 5/8, 8/13, 13/21, 21/34, 34/55, 55/89, …用分数数列来安排试验点的优选法称为分数法。 分数法适用场合：试验点只能取整数的情况；受条件限制只能做几次试验的情况。

单因素实验优秀论文模板

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)