试验设计和数据处理

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1、试验设计与数据处理***试验设计与数据处理的发展概况20世纪20年代，英国生物统计学家及数学家费歇（R．A．Fisher）提出了方差分析20世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化数学家华罗庚教授也在国内积极倡导和普及的“优选法”我国数学家王元和方开泰于1978年首先提出了均匀设计绪论本课程研究内容：研究如何合理地安排实验，有效地获得实验数据，然后对实验数据进行综合的科学分析，以求尽快达到优化实验的目的。本课程开设的目的：将数学的纯理论转向实际应用，利用数学工具解决实际的化学、化

2、工及环境专业问题，无论是对于目前大家即将面临的专业课学习、毕业论文实验，还是将来的生产实践，都是很有必要的。试验设计与数据处理所要解决的问题在自然界中，有很多的现象是没有一个特定的规律——即没有一个数学模型，是不能用我们以前所学的知识所能解决的，在我们化学研究领域更是如此。比如我们在材料研究中，要研制一种新型纳米材料，它是由许多种原材料配合，再通过一定的反应过程而成。可以用多少种材料来配料，需要什么样的反应条件，这都是未知数。而且没有一定的规律可言。那就需要我们进行大量的试验来寻找它的配方及反应条件。试验设

3、计所要作的工作就是用最少的试验次数，尽快找出这些参数的最佳范围。数据处理是对试验数据进行分析后，去掉那些对试验影响不大的因素，来确定最佳的试验方案。二、关于实验设计与数据处理本课程中主要应用的是数理统计中的统计方法理论，主要考虑的是与实验设计有关的分析并解释实验结果的统计方法。如误差检验、方差分析、回归分析等。。凡是涉及到数据的问题，只要数据中包含有相当大的实验误差，则获得满意结果的唯一稳妥的处理方法就是统计方法，除此之外别无他择。统计方法应当作为从事工业生产的科技人员所必须掌握的一门技术，用来有效地处理工业

4、生产中的各种问题。鉴于此，本课程重点讲授应用统计学理论来解决化学、化工及环境科学与工程中的遇到的实验问题。举例说明统计学在环境科学中的应用：“化工厂经常把有毒废弃物排放到附近的河流中，这些有毒化学品对栖息在河流中的动植物往往会产生有害的影响。众所周知的DDT就对鱼类特别有害。对生活在某河流中的鱼类进行DDT含量的调查曾是一项研究工作的一部分。该河流是一条东西流向的河流，穿过一个水库，生态学家担心受污染的鱼会从河口迁移到水库危及那里的依赖鱼类生存的其他野生动物。该河干流及其支流的鱼是否被DDT污染？受污染的鱼能

5、迁移到上游多远的地方？（提出了假设）为了回答这个问题，调查组沿着该河干流和支流进行了实地考察，在不同的地段采集鱼样共144条（由假设拟定抽样调查的方案）；对采集来的鱼样进行分类、称重、测量长度，然后用有机溶剂提取鱼肉中的DDT，测定鱼肉中的DDT含量（从调查和试验中获取数据）。很明显，这项调查并不是去捕捞河里所有的鱼，144个DDT测定值代表着从河中之鱼DDT含量这个总体中收集的一个样本，利用收集到的数据可以比较不同地段和不同鱼种之间鱼肉中DDT的含量，并确定鱼的长度和重量与DDT含量之间是否有定量关系等等（

6、分析数据——从样本推断总体）。此例题说明了对环境问题的分析程序是：提出假设——采样——获取数据——分析数据——从样本推断总体。涉及到的一些基本术语：总体：欲研究对象的全体，又称母体个体：组成总体的每个单元为个体（总体单位）样本：总体的一部分，即从总体中抽取的部分个体（子样）数据（data）：对研究对象进行调查和观察的结果。（定性数据、定量数据）变量（variable）：具有变异性的特征或性状的量变量：采集地点、鱼种、鱼长、鱼重、鱼中DDT的浓度定量数据：鱼长、鱼重、DDT浓度产生的数据定性数据：采集地点、鱼种

7、变量产生的数据试验设计与数据处理的意义试验设计的目的:合理地安排试验,力求用较少的试验次数获得较好结果例：某试验研究了3个影响因素：A：A1，A2，A3B：B1，B2，B3C：C1，C2，C3全面试验：27次正交试验：9次数据处理的目的通过误差分析，评判试验数据的可靠性；确定影响试验结果的因素主次，抓住主要矛盾，提高试验效率；确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系，并能对试验结果进行预测和优化；试验因素对试验结果的影响规律，为控制试验提供思路；确定最优试验方案或配方。实验可归纳为以下几种类型：（1）物化

8、性质研究：一般不常用统计方法；（2）产品、原料等的常规分析：系统误差大于随机误差，对误差需进行一定的设计，若想获得可靠的估计值，最好的方法就是采用统计方法；（3）材料特性试验：随机误差较大，为了获得可靠的估计值，必须从相当数量的观测值中取均值，凡是涉及此类实验的研究工作，均需采用统计法的合理设计；（4）过程研究：主要涉及的是各种实验条件的优化实验，需要对各种条件变化对过程的影响进行系统性研究，需要用