单因素实验设计报告

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划单因素实验设计报告　　、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

2、总离差平方和为；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，抽样误差引起的变差为，它们的方差分别为和88，相除所得的F统计量的观测值为，对应的概率P值为。在显著性水平α为的情况下。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。　　、实验步骤：1．建立数据文件。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专

3、业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　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．

4、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；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，抽样误差引起的变差为，它们的方差分别为和，相除所得的F统计量的观测值为，对应的概率P值近似为0。在显著性水平α为的情况下，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＝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。　　、实验步骤：1．建立数据

5、文件。　　定义3个变量：weight和method，分别表示幼苗干重和处理方式。将method的值定义为1=HCI，2=丙酸，3=丁酸，4=对照。目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　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

6、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。　　单因素试验设计是指只有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

7、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　　试验范围　　1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：○　　2预先试验。经验估计。可凭经验估计试验范围，并在试验过程中作调整。○要求在较大范围目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　内进行探索，通

8、过试验逐步缩小范围。　　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。　　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