实验设计与R语言应用：数据收集、统计方法分析与有意义结论

实验设计是数理统计学的一个重要分支，是进行科学研究的重要工具。它与生产实践和科学研究紧密结合，在理论上和方法上不断地丰富和发展，广泛应用于各个领域。在生产和科学研究中，为了革新生产工艺，开发新产品，寻求优质、高效、低耗的方法等，经常要进行各种实验。实验设计的好坏直接影响实验的结果和实验效率，所以实验工作前有必要对实验进行良好设计。实验设计需要考虑实验所要解决的问题类型、对结论赋予何种程度的普遍性、希望以多大功效做检验、实验单元的齐性、每次实验的耗资耗时等方面，选取适当的因子和相应的水平，从而给出实验实施的具体程序和数据分析的框架。

实验设计的任务就是以概率论与数理统计知识为理论基础，结合专业知识和实践经验，经济的、科学的、合理地安排实验；有效地控制实验干扰；力求用较少的人力、物力、财力和时间，最大限度地获得丰富而可靠的资料；充分利用和科学地分析所获取的实验信息，从而达到能明确回答研究项目所提出的问题和尽快获得最优方案的目的。

实验设计的过程包括收集的数据，进行适合的统计方法分析，得出有效的和客观的结论。如果想从数据做出有意义的结论，用统计方法做实验设计是必要的。当问题涉及受实验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。因此任一实验问题就存在两个方面：实验的设计和数据的统计分析。两个方面是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。通过实验设计能达到如下目的：

●通过实验设计可以分清各实验因素对实验指标的影响大小顺序，找出主要因素，抓住主要矛盾；

●通过实验设计可以了解因素与水平指标间的规律性，即每个因素水平改变时，指标是怎样变化的；(www.xing528.com)

●通过实验设计可以了解各实验因素之间的相互影响情况，即因素间的交互作用；

●通过实验设计可以迅速地找出最优生产条件或工艺条件，确定最优方案，并能预估在最优生产条件下或工艺条件下的实验指标值及其波动范围；

●通过实验设计可以正确估计和有效控制、降低实验误差，从而提高实验精度；

●通过对实验结果的分析，可以明确进一步实验的研究方向。