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试验设计与统计分析:项目三概念

时间:2023-09-26 理论教育 版权反馈
【摘要】:试验设计和统计分析互为前提和条件。试验设计的目的是为了认识试验条件与试验结果之间的规律性。运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。统计分析的具体方法有很多,重要而常用的方法有差异显著性检验,亦即假设检验。

试验设计与统计分析:项目三概念

试验设计与统计分析是以概率论数理统计线性代数为理论基础,结合一定的专业知识和实践经验,经济地、科学地安排试验和分析处理试验结果的一门应用科学。试验设计和统计分析互为前提和条件。研究者只有在掌握了专业知识的情况下,并在实践中运用统计分析原理和方法,才能正确无误地设计试验。只有在试验设计正确的基础上,通过对试验所获取的数据资料进行正确的统计分析,才有可能揭示事物的本质特性及内在联系,得出可靠的结论,进而正确地指导实践。因此,正确地进行试验设计并科学合理地整理分析所收集的数据资料是本门课程的基本任务。

一、试验设计

试验设计(design of experiment,简称DOE),也称为实验设计,是以概率论和数理统计为理论基础,经济地、科学地制定试验方案的一项技术。试验设计的目的是为了认识试验条件与试验结果之间的规律性。研究者在进行试验研究工作前应用生物统计原理,制定试验方案,选择试验样品,合理分组,可以使人们利用较少的人力、物力和时间,获得多而可靠的信息资料,得出科学的结论。通过对数据资料进行正确的整理分析可以揭示事物的本质特性及内在联系,进而使我们得以能动地认识世界和改造世界。生物统计与试验设计是不可分割的两部分,试验设计需要以统计的原理和方法为基础,而正确设计试验又为统计方法提供了丰富可靠的信息,两者紧密结合推断出较为客观的结论。试验设计分为广义的试验设计和狭义的试验设计。

1.广义的试验设计

广义的试验设计是指整个试验研究课题的设计,亦即整个试验计划的拟订。进行任何一项科学试验,在试验前必须制定一个科学、全面的试验计划书,以便使该项研究工作能够有计划、有目的地顺利开展,从而保证试验任务的完成。虽然科研项目的种类、大小有所不同,但试验计划的内容一般可概括为以下几个方面:课题名称、试验目的,研究依据、内容及预期达到的经济技术指标,拟采取的试验设计方法及试验方案,试验结果的分析、研究成果的经济或社会效益估算,研究所需要的条件,试验记录的项目与要求,已具备的基础条件和研究进度安排,参加研究人员的分工,试验的时间、地点和工作人员,成果鉴定及发表学术论文。

2.狭义的试验设计

生物统计中的试验设计主要指狭义的试验设计。狭义的试验设计主要是指试验单位(试验处理的独立载体)的选取、重复数的确定、试验单位的分组和试验处理的安排。正确的试验设计能控制和降低试验误差,消除系统误差,提高试验的精确性和正确性,为统计分析获得的处理效应和试验误差的无偏估计以及揭示所研究事物的内在规律提供必要而充分的数据资料。食品科学生物工程试验研究中常用的试验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、正交设计、均匀设计回归设计和混料设计等。

二、统计分析

统计分析(statistical analysis)指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数据资料进行数理统计和分析,在定量与定性上运用数学方式建立数学模型,从而认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势,借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作,是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下,集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。(www.xing528.com)

统计分析方法是目前广泛使用的现代科学方法,是一种科学、精确和客观的测评方法。运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。因为世间任何事物都有质和量两个方面,认识事物的本质时必须掌握事物的量的规律。随着统计方法的普及,不仅统计工作者可以搞统计分析,各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的要求。这已成为自然科学和社会科学研究中不可缺少的研究法。

统计分析可以分为5个步骤:

(1)描述要分析的数据性质。

(2)研究基础群体的数据关系。

(3)创建一个模型,总结数据与基础群体的联系。

(4)证明(或否定)该模型的有效性。

(5)采用预测分析来预测将来的趋势。

统计分析的具体方法有很多,重要而常用的方法有差异显著性检验,亦即假设检验。通过抽样调查或控制试验获得的是具有变异的资料。产生变异的原因是什么?是由于企图比较的处理间(如不同原料、不同工艺、不同配比)有实质性差异,还是由于无法控制的偶然因素所致?显著性检验的目的就在于承认并尽量排除偶然因素的干扰,以一定的置信度将处理间是否存在本质差异揭示出来。常用的显著性检验方法有t检验、μ检验、F检验和χ2检验等。还有一类统计分析方法叫非参数检验法,这类分析方法不考虑资料的分布类型,也不需事先对有关总体参数进行估计。当通常的检验方法对某些试验或调查资料无能为力时,这类方法则正好发挥作用。具体内容在本书其他章节再进行详述。

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