Pb設(shè)計應(yīng)注意的問題

1、圖片： 圖片： 圖片： 請教:PB-design,最陡爬坡實驗,CCD等中的響應(yīng)面分析的相關(guān)問題0  請教:PB-design中的相關(guān)問題   在實驗設(shè)計的過程中,通過閱讀文獻了解到了很多的,但是同時也積累了很多問題解決不了,希望各位高手們指點一二不勝感激.      1 在PB設(shè)計中出現(xiàn)的dummy variable的具體含義到底是什么?是對照組嗎?如果不是應(yīng)該遵循什么樣的原則去設(shè)計呢?      2 在PB中實驗組數(shù)應(yīng)該是變量數(shù)加1,那么在相關(guān)的文獻中看到15個變量設(shè)計為:15+1

2、+4,其中4是dummy variable,但是表格中這4個變量也是有高低水平的變化的,那么設(shè)計時是作為15個變量來考慮還是19個呢?      3 想問問在最陡爬坡實驗中,步長的選擇有什么要求嗎?純經(jīng)驗還是有公式的?      4 在設(shè)計CCD試驗?zāi)堑臅r候是否要包括全因子實驗設(shè)計?      5 什么是中軸點?           各位高手幫幫忙啊,謝謝了小妹我也正在做這塊試驗，是培養(yǎng)基優(yōu)化的剛做完單因素

3、試驗正在想下面該怎么設(shè)計呢？是PB？還是最陡爬坡？還是兩個都要做？反正最后是要做響應(yīng)面的希望大蝦們多多多指點一下下另外，關(guān)于，我也在想，是不是必須要做空白項的呢？那么空白項里面的+1，-1是沒有具體的水平值的亞，那么在實驗中具體該怎么操作呢？謝謝各位不吝指教了我自己是怎么想的:單因子實驗只是為了保險使PB實驗的結(jié)果更加明顯而進行的預(yù)實驗,PB實驗本身就是有篩選單因子的功能,如果有把握是可以直接做PB的.而我的實驗是先進行單因子,然后是PB,根據(jù)PB的實驗分析數(shù)據(jù)做最陡爬坡實驗,否則不能很好的確定爬坡的方向以及步長.最陡爬坡實驗的步長的選擇:根據(jù)前面PB實驗的結(jié)果,做一階方程的法線,法線方向就是

4、爬坡方向,步長就根據(jù)回歸系數(shù)和規(guī)范變量的比值在通過自然變量來換算,算到的結(jié)果在綜合實際的情況就可以基本確定步長了這個是最近看文獻理解到的一些,希望哪位高手指點一下dummy variable 不是對照組。如果你的實驗次數(shù)為4的整數(shù)倍。那么看你考察的因素是多少個。比如你有9個，那么至少要使用 runs=12次 的PB設(shè)計。此時，有3個空列。一般的處理方法是，等間距空列。實在不行，你就隨機選吧。這并不妨礙你的實驗結(jié)果?？樟兄皇菫榱斯浪阏`差。2. 這樣吧，如果我這樣表述，看你是否能夠理解。我剛好有15個因素，想做PB，正好 runs=16 符合我的要求?？墒牵@樣一來，估算誤差呢？因為沒有多余空列了

5、。那么，再往上加列，只有再加4列。剛好19因素，20次實驗，其中有4個空列。你認為這多出來的一列（16-15=1），我想你是這樣算的吧。那你運行一下軟件，看看15因素的PB， runs=16，到底是15列，還是16列？列是因素，行是實驗次數(shù)。并不是列數(shù)=行數(shù)。描述：如何確定步長：圖片： 圖片： 描述：4 在設(shè)計CCD試驗?zāi)堑臅r候是否要包括全因子實驗設(shè)計?圖片： 看了這張圖，我想答案應(yīng)該是不言而喻了！描述：CCD各個設(shè)計點的作用：圖片： 綜合最后兩個問題.如有異議，歡迎繼續(xù)發(fā)帖，大家共同學習！幾篇用響應(yīng)面優(yōu)化培養(yǎng)基的文章！0這幾篇都是用響應(yīng)面優(yōu)化培養(yǎng)基的文章。響應(yīng)面現(xiàn)在是比較常用的優(yōu)化培養(yǎng)基的方

6、法，但是好多人（包括我在內(nèi)）都不是很清楚。由于最近我要進行培養(yǎng)基的優(yōu)化，所以找了很多文章來研究。一般的文章都是一帶而過，看了也不明白。這幾篇過程還算詳細，對理解有一定的幫助。希望對大家有所幫助。我在看文章的過程中，我總結(jié)出了優(yōu)化培養(yǎng)基的步驟。拿出來跟大家分享一下，共同學習和交流一下。有錯誤的話希望大家及時提出。第一步：在眾多實驗因素中找出主要因素。在這步實驗中你可以應(yīng)用正交試驗（因素比較少）和PB（Plackett-Burman）實驗。這兩種方法都可以找出主要因素。尤其是PB實驗，它可以在很多的因素中，用較少的實驗篩選出主要因素（一般選取大于90%）。通過PB實驗還可以看出各因素的作用效果，即

7、是增加還是減少濃度會使響應(yīng)值向最優(yōu)移動。第二步：是主要因素的取值逼近中心點，最陡爬坡實驗這步實驗不是必須做的，如果你確定你的實驗取值已經(jīng)逼近中心點，那么你可以直接進行第三步的分析。但是你要是不能確定或不相信這些取值那你就要進行最陡爬坡實驗。這步實驗根據(jù)第一步實驗進行。為了盡快逼近最優(yōu)值，增加步長通常取最大。我現(xiàn)在還沒找到取最大步長的公式，有誰知道的話麻煩發(fā)一下。細履平沙版主，幫忙解決一下，謝謝。這樣就能找到中心點。第三步：響應(yīng)面分析現(xiàn)在常用的有中心復(fù)合法和BB法（Box-Behnken）。在這步實驗時最好因素不要太多，因素太多直接影響到試驗次數(shù)，現(xiàn)在經(jīng)典的一般是三因素。通過這步分析可以的回歸方

8、程，進而得到最優(yōu)培養(yǎng)基。并且還能得到因素相互作用對響應(yīng)值的影響。在這里我對x，即+1、1的取值還不太清楚，的取值也不是很清晰，希望大家?guī)兔獯鹨幌?。這是我最近的學習結(jié)果，希望大家批評和指正。 此貼被細履平沙在2008-06-05 18:55重新編輯 附件： (180 K) 下載次數(shù):4 需要經(jīng)驗值:20 附件： (908 K) 下載次數(shù):4 需要經(jīng)驗值:20 附件： (213 K) 下載次數(shù):4 需要經(jīng)驗值:20 附件： (217 K) 下載次數(shù):5 需要經(jīng)驗值:20關(guān)于培養(yǎng)基的優(yōu)化試驗套路0正交試驗和均勻設(shè)計方法進行培養(yǎng)基優(yōu)化已取得諸多成功的例子。  正交試驗適合因子較多而因子水平

9、不多的試驗設(shè)計，從試驗次數(shù)上看，是至少為因子數(shù)的平方。  均勻設(shè)計適合于因子少，而水平多的試驗，從試驗次數(shù)看，至少是因子數(shù)的兩倍。  兩種方法雖然多從拉丁方設(shè)計衍生而來，不過效率卻更高。  現(xiàn)如今，大多流行響應(yīng)曲面設(shè)計來優(yōu)化培養(yǎng)基。  首先，我們要從眾多培養(yǎng)基成分及影響的環(huán)境因素中篩選出具有主效應(yīng)的因子。這時，通常采用篩選試驗。主要有全因子因析設(shè)計和PlackettBurman設(shè)計。兩種篩選試驗，各有千秋，但都能以最少的試驗次數(shù)篩選出主效應(yīng)因子。其中全因子設(shè)計能夠表現(xiàn)出因子的三級以上交互作用，而PlackettBurman設(shè)計由于是兩水平設(shè)計，所以交互作

10、用只在二級交互作用。另外還有部分因子因析設(shè)計。  篩選到了主效應(yīng)因子，我們就可以開始進行下一步優(yōu)化試驗。此時，主要有中心復(fù)合設(shè)計和Box-Behnken設(shè)計。  中心組合設(shè)計是一種國際上較為常用的響應(yīng)面法，是一種5水平的實驗設(shè)計法。采用該法能夠在有限的實驗次數(shù)下，對影響生物過程的因子及其交互作用進行評價，而且還能對各因子進行優(yōu)化，以獲得影響過程的最佳條件。  Box- Behnken設(shè)計是另一種國際上較為常用的響應(yīng)面法，是一種3水平的實驗設(shè)計法。同樣具有響應(yīng)面法的優(yōu)點。近年來利用該法進行生物過程優(yōu)化的文獻比用中心組合設(shè)計法的明顯地少。  通常以上說的響應(yīng)

11、曲面設(shè)計和數(shù)據(jù)分析，都可以通過一些統(tǒng)計軟件來運行，十分簡便。  為此，我將本人一直在使用的Mintab綠色軟件上傳，希望大家能夠好好利用，搞好試驗設(shè)計，節(jié)省人力無力，為經(jīng)濟帶來騰飛（別忘了日本很大程度上就是因為田口宏一的正交設(shè)計表，在二戰(zhàn)后迅速崛起?。┲x謝西風，看你的回復(fù)我很有同感，我當時剛開始做RSM也是摸不到頭腦，沒辦法，只有看文獻一步一步的摸索過來的。為了不讓帖子沉了，也為了有需要的戰(zhàn)友節(jié)省時間，心中對試驗設(shè)計有個大概的框架，我先拋磚引玉，簡單講下我做培養(yǎng)基優(yōu)化的一點體會?？赡苡行?zhàn)友認為，試驗設(shè)計優(yōu)化培養(yǎng)基就是找?guī)追N培養(yǎng)基成分放在一起做幾個組合進行試驗就行了，其實這樣做往往是

12、得不到最適的結(jié)果的，尤其在做響應(yīng)面分析（RSM）的時候，試驗得到的圖形可能不是一個完美的曲面圖，我見過一些別人發(fā)的文章，它的曲面圖是一個扭曲的圖形，高點根本沒有出現(xiàn)在圖形中，那試驗得到的根本不是最適的培養(yǎng)基組分，當然這種文章一般不會出現(xiàn)在核心期刊上的。這種情況一般都是沒有在做RSM前，做“爬坡試驗”的結(jié)果，“爬坡試驗”的目的在于找出RSM設(shè)計的中心點，保證結(jié)果的準確性。另外一點需要提出的是RSM的一個缺點就是分析的因素不能太多，經(jīng)典的是三因素的試驗設(shè)計，如果你的因素比較多，那不妨試試方開泰的均勻設(shè)計。要做RSM就要先找出有顯著影響的因素，剔除一些對結(jié)果影響不顯著的因素，所以在“爬坡試驗”之前還

13、需要一個PB試驗，PB能從眾多因素中很簡單的找出對試驗結(jié)果影響最為顯著的因素，排除一些影響不顯著的因素，降低后續(xù)試驗的工作量，又能保證結(jié)果的準確性。PB和“爬坡試驗”對于剛接觸試驗設(shè)計的戰(zhàn)友，比較陌生點，加上發(fā)表文章中很少，全面的把整個試驗設(shè)計寫出來的，一般的都是只寫RSM這部分，也有幾篇文章是PB+RSM的，還有先做RSM后做“爬坡試驗”的。我個人認為PB-“爬坡試驗”-RS，這種試驗設(shè)計的思路比較符合邏輯，又比較全面。如果做畢業(yè)論文的培養(yǎng)基優(yōu)化部分，可以使內(nèi)容比較豐富。當然如果是做畢業(yè)論文的話，在綜合試驗設(shè)計之前，還有個更基礎(chǔ)的工作，就是單因素試驗，那種放棄單因素試驗的想法也完全錯誤的，尤

14、其是沒有一個基礎(chǔ)配方的時候。我做的菌種是我自己從本實驗室菌種庫篩出來，然后又做了誘變育種，所以是沒有合適的培養(yǎng)基的，所以做了很多工作，用單因素試驗首先大致確定C、N、P、無機鹽、微量元素的種類及水平。大致講了一下，說的比較散亂，或許不太好明白。希望大家把問題提出來，我們一起針對具體問題具體分析。講得不錯，都是很好的心得。先用PB進行顯著性分析是一個很好的建議。另外可以從歷史數(shù)據(jù)中找到合適的數(shù)據(jù)，然后再用軟件進行分析，就可以不用再做實驗就可找到影響顯著的因素和水平范圍。響應(yīng)面分析，其實用我們常見的軟件就可以做出來。首先對各個單因素的試驗結(jié)果進行歸納，后選擇變量的變化區(qū)間還變化間隔就可以，常見的軟

15、件如DPS就可以了。用這個軟件可以完成你所需的所有工作，要是想讓你的響應(yīng)面好看，用MATLAB也可以，三維，四維的都可以，在MATLAB區(qū)中有我寫的現(xiàn)成的用MATLAB語句實現(xiàn)第四維的表示方法，很好用。另外用SARS軟件也是可以的，不過語句能比MATLAB復(fù)雜一點點。EXCEL也可以，不過做出的響應(yīng)面，美觀程度差一點點。我有個想法，能不能在初始時用正交實驗確定出中心點的范圍，然后將數(shù)據(jù)用SAS中的主成份分析，得到影響最顯著的幾個因素，然后用RSM做，這樣主要影響因素有了，中心點也有了。做起來也好做，不會PB等軟件的戰(zhàn)友也可以輕松操作。不知這樣可不可行？希望大家討論討論PB實驗設(shè)計的數(shù)據(jù)處理0我

16、使用SAS進行試驗設(shè)計的，11個因素+4個dummy variables，做16次實驗。PB實驗設(shè)計的數(shù)據(jù)已經(jīng)出來了，但是怎么分析不了。用AnalysistStatisticsRegressionLinear分析出來的結(jié)果像圖里面這樣，怎么回事呢？后面幾列的Standard Error, t  value 以及p值都沒有。我給試驗設(shè)計的表也列出來吧，請各位高手分析一下，到底是哪方面原因?qū)е碌摹１碇蠿2，X4，X8，X15這4列是dummy variables，沒有賦值，其余11個是考查的因素。y是考查指標（轉(zhuǎn)化率%）上面是圖片，順便給表格放在word里面，以附件傳上來，請大家?guī)头治龇?/p>

17、析。想知道的幾個問題：1.試驗設(shè)計有沒有問題？2.就按照表中設(shè)計的試驗做了16次實驗，沒有將每次重復(fù)3遍取平均值，是不是可以？3.這些數(shù)據(jù)該怎么處理，怎么用SAS處理會出現(xiàn)上面的情況，沒有標準誤差，t值以及p值？謝謝了先附件： (7 K) 下載次數(shù):5很想問一下，那個虛擬變量如何設(shè)置啊 一般多少個還有最重要的是 實驗過程中到底如何進行啊  小妹真的沒有概念虛擬變量好像一般設(shè)個三個左右實驗次數(shù)都為四的的倍數(shù)，如果你要測定8個因素，實驗次數(shù)仍為12，那么就可以設(shè)三個虛擬變量。8311<12記住k個因素和實驗次數(shù)之間的關(guān)系是  K小于或等于n1具體實驗過程中，我個人覺得就是

18、高低水平都為，就是什么都不加，只是增加了實驗次數(shù)，控制誤差的作用。實驗過程中控制誤差可以通過重復(fù)試驗達到。而實驗誤差的計算可以通過增加中心點次數(shù)實現(xiàn)。如果不能進行誤差分析，那么就談不上數(shù)據(jù)分析了。我也是剛剛起步，幸虧有發(fā)酵人，大家可以一起交流！一般來說，試驗設(shè)計的時候k次實驗的話，（考查因素+虛擬變量）=k1。比如，次實驗，考查個因素，那么剩下的個變量就可以不賦值，仍為。不過這種dummy variables選擇國內(nèi)期刊和國外期刊有所不同：國內(nèi)的：如版友們所說，隨機選擇的比較多。外文期刊：1.沒有標出dummy variables，比如12次實驗，設(shè)計表就列出了8個考查因素，而3個dummy

19、variables沒有標出；         2.標出了，但是給dummy variables都列在一塊，比如就放最后幾列。    3.也看到就根本沒有設(shè) dummy variables的，比如12次實驗就考查11個因素的。初學求教：什么是PB實驗和爬坡實驗啊0什么是PB實驗和爬坡實驗啊剛開始做實驗，什么都不知道，萬望各位賜教！pb是plackett-Burman的縮寫，是一種篩選試驗。就是從眾多影響因素中篩選出具有主效應(yīng)的因子。至于最陡爬坡我也不太清楚。我也想知道。額要點名了，細履平沙斑竹，指點一下吧。謝謝了！斑竹，給大家

20、講解一下吧，我也特別想知道什么是最陡爬坡，我看過你的帖子，知道你是試驗設(shè)計的行家。望斑竹不吝賜教。最陡爬坡實驗它能最快逼近最大響應(yīng)面區(qū)域,確定中心組合實驗的中心點,能保證響應(yīng)面分析結(jié)果的準確有效性.我只知道這么一點吧.還望樓下的人能補充細化一下呢.一般都會作，但是如果實驗結(jié)果由方差分析發(fā)現(xiàn)選取的水平已接近最大響應(yīng)區(qū)域，那么就可以不再進行最陡爬坡實驗，最后用中心復(fù)合設(shè)計及響應(yīng)面分析來確定主要影響因子的最佳濃度。你可以看看有關(guān)資料.一般是先作部分因素實驗(FFD),再做最陡爬坡實驗.再利用中心組合實驗確定中心點,如果采用PB實驗,一般不作最陡爬坡實驗,直接用中心組合實驗確定中心點.具體原理我不記不

21、清了.明天我上傳一個這個方面的資料吧.上傳一篇文章.可能對你有幫助. 此貼被細履平沙在2008-06-08 15:02重新編輯 附件： (358 K) 下載次數(shù):63 需要經(jīng)驗值:30 怎么又方差分析看所選水平是否已經(jīng)接近最大響應(yīng)區(qū)域呢？謝謝！PB試驗可以用來篩選培養(yǎng)基中不同成分對試驗結(jié)果的影響，通過PB試驗得到影響較大的試驗因素；爬坡試驗就是從PB試驗的中心點開始，根據(jù)PB試驗的得出的每種因子的系數(shù)來確定爬坡方向以及步長，爬坡試驗主要目的是逼近主要試驗因子的最適添加水平；之后根據(jù)爬坡試驗的結(jié)果就可以做相應(yīng)面了，也就可以最后確定每種重要因子的添加量了。嘿嘿，我也是初學者，希望這些能對你有幫助請

22、教一下：響應(yīng)曲面1.414到-1.414中間5個水平的步長如何設(shè)計？0還需要看回歸系數(shù)嗎？設(shè)計的時候憑經(jīng)驗還是有具體的公式？緊急求救0是中間，1如果相當于中間偏大2.0水平，那么1.414就相當于中間偏大2.828水平.我是這么理解的，這個不能靠經(jīng)驗，而是根據(jù)程序要求。關(guān)于PB設(shè)計中的t檢驗和P檢驗0請問各位大俠，PB設(shè)計中的t 檢驗和P檢驗的功能是否是一樣的？如何通過t 檢驗來認定顯著因素？另外，某因子的顯著性大于90%或80%等是如何判斷的？感謝賜教P的意思是概率，不是P檢驗，是根據(jù)T值查到的概率和F值查到的概率。樓主可能沒有學習過數(shù)理統(tǒng)計。進行實驗設(shè)計，一些數(shù)學基本知識還是要具備的。關(guān)于

23、最陡爬坡（最速上升）的問題0我下了發(fā)酵人上的“Path of steepest ascent /descent”。在學習中有些地方不明白，希望大蝦能給予幫助。在設(shè)計中需要編寫一個“最速上升宏”命令，請問這個“最速上升宏”在Minitab15這個版本中有沒有，如果有在哪里？（本人愚鈍，如果翻譯錯誤望大蝦指出以便更正）還有我點擊“編輯器（D）啟動命令（E）”然后按照minitab技術(shù)支持文件上所給出的方法在會話窗口里輸入以下命令：ascent y x.1-x.n;sore u.1-u.j;step s;base b;descent;runs r.然后回車出現(xiàn)“* 錯誤* 未知 Minitab 命令

24、: ASCEMTB > ”我不知道這個命令應(yīng)該在哪里輸入。望高手指點?。∽疃概榔卤仨氁斎朊畈拍芡瓿蓡?？可不可以像pb一樣直接用minitab軟件現(xiàn)有的程序就可以完成設(shè)計和分析？最陡爬坡實驗我覺得最陡爬坡實驗不需要軟件分析的，直接觀察數(shù)據(jù)變化的趨勢，找到極點值，附近找到因子參數(shù)范圍再做下一步的響應(yīng)面實驗和分析就可以了。可以參考http:/www.faPB試驗設(shè)計0外文資料里面dummy variables要么沒有列出來，有些就根本沒有設(shè)（比如8次試驗就做7個因素），要么所有的dummy variables就全部都列在一起，只有看到國內(nèi)的文章才是將dummy variables隨機的列出

25、來。在版上也看到說要有dummy variables，并且要隨機的選擇。那么dummy variables到底要不要，要的話是不列出來，還是所有的就放最后幾列呢？我認為dummy variables的位置 不影響分析結(jié)果。但是這個參數(shù)應(yīng)該有。有道理，另外，每一組試驗只做一次，還是做個重復(fù)比如同一組做3次，然后取他們的平均值呢？要是只做一次會不會誤差比較大，影響試驗結(jié)果？重復(fù)多次可以減少某些異常點引入的誤差，減少噪音，提高模型顯著性。有兩種方法，一種是在程序中設(shè)置3個重復(fù)，實驗結(jié)果都輸入實驗表，也可以在程序中設(shè)1個duplication，然后將數(shù)值平均后輸入實驗表。 從pb到最陡爬坡，

26、如何設(shè)計步長，求救啊0pb做完了，也做了重復(fù)，現(xiàn)在真是不會確定步長真的是很笨，希望高手指點一下求救啊細心看看以前的貼子，有詳細的介紹。一個參數(shù)（A）根據(jù)自己的經(jīng)驗確定，其它參數(shù)根據(jù)PB試驗公式中的系數(shù)來確定。具體找貼子吧?？聪旅娴馁N子，topmit有介紹。99&keyword=%E7%88%AC%E5%9D%A1做了響應(yīng)曲面分析，圖形不對，麻煩大家看看哪里出了問題0圖片： 我是先單因素-pb-最陡爬坡-響應(yīng)曲面的結(jié)果很不如意啊，想聽聽大家的意見，修改一下，繼續(xù)向前挺進呵呵大家多提意見啊hope59你好，我想請教一下你爬坡實驗怎么設(shè)計的，是用minitab設(shè)計的嗎？關(guān)于爬坡步長0我看了些

27、文獻，關(guān)于爬坡步長的說法不一。  有文獻這樣確定最陡爬坡的，步長公式=e×j ×bj, 其中bj為一次回歸的回歸系數(shù)，j為變化半徑這樣看來，回歸系數(shù)越大，步長應(yīng)該越大啊。  而有的文獻又說回歸系數(shù)越大，步長應(yīng)該越小。我覺得這種說法也對，因為回歸系數(shù)大，說明對響應(yīng)值的影響越大啊，響應(yīng)值對因素變化非常靈敏，所以步長取值應(yīng)該小點，以免錯過最優(yōu)點。不知我的理解對不對，請大家指教。求助：可不可以用pb方法進行非培養(yǎng)基優(yōu)化的發(fā)酵實驗啊0小女子剛接觸發(fā)酵實驗，對很多東西不是太了解，最近查文獻資料發(fā)現(xiàn)PB方法進行實驗優(yōu)化很方便，但是所查的資料都是關(guān)于培養(yǎng)基優(yōu)化的，很想知

28、道是不是可以用PB進行其他非培養(yǎng)基優(yōu)化的實驗？比如說有很多因素像溫度、PH、鈣離子濃度等。如果可以用PB法優(yōu)化，那在進行“確定因素水平”階段是不是也可以用“最陡爬坡實驗”進行非培養(yǎng)基優(yōu)化的實驗?zāi)?？希望高手給予解決，小女子不勝感激沒有問題，可以用。但是進行試驗之前，要考慮好試驗的目的，不能只是為了試驗而試驗，而要考慮試驗的結(jié)果是不是能夠達到某種效果和實驗條件能不能實現(xiàn)。優(yōu)化包括：培養(yǎng)基優(yōu)化（碳源，氮源，無機鹽等），培養(yǎng)條件優(yōu)化（溫度、PH、轉(zhuǎn)速，裝液量等）實驗設(shè)計：根據(jù)需要，自由組合，可以同時優(yōu)化眾多因素，不必拘泥于是培養(yǎng)基還是培養(yǎng)條件。響應(yīng)面設(shè)計的三個階段0It is possible to

29、separate an optimization study using RSM into three stages. The first stage is the preliminary work in which the determination of the independent parameters and their levels are carried out. The second stage is the selection of the experimental design and the prediction and verification of the model

30、 equation. The lastone is obtaining the response surface plot and contour plot of the response as a function of the independent parameters and determination of optimum points. 三個階段。1，準備階段，決定獨立變量及其水平。2，實驗設(shè)計的選擇及模型的驗證3，根據(jù)響應(yīng)面來確定優(yōu)化條件。求救：pb試驗我做了好幾次，總是找不到影響顯著的因子0我做了好幾次pb試驗，可是總也找不到影響顯著的因子，就是大于95%的兩個到三個因子，我的

31、基本都在80%左右，很是郁悶啊備受打擊，但是郁悶完了，還是想找找問題，調(diào)整濃度繼續(xù)篩選不知道大家有沒有遇到類似的問題？都從哪里入手調(diào)節(jié)？對了，我看很多文獻上都說，高水平一般是低水平的1.25倍，這個很固定嗎我都是按照1.25倍做的，不會是這里有問題吧還是要focus到上面的問題，遇到顯著性不高的問題，應(yīng)該如何調(diào)整？希望高手多多指教！試試高水平是低水平的1.5倍看看生物過程存在嚴重的交互作用，而PB實驗次數(shù)少，因此在交互作用解決上有一定的問題。所以在生物領(lǐng)域先進行單因素考察，然后再進行組合試驗是有一定道理的。我感覺也可以先進行PB實驗多考察一些因素，然后再減少因素并進一步探索因素間的交互作用。首

32、先：你考察的是幾個因素？如果存在交互作用，確實會存在上述情況。第二：你的響應(yīng)量是什么，該數(shù)據(jù)是否可靠？  比如，我們做糖的，響應(yīng)量就是胞外多糖，胞內(nèi)多糖。測糖的方法是濃硫酸苯酚法。如果實驗設(shè)計者對該方法掌握不好，就算是同一個樣品，測定結(jié)果差別甚大，那么，這就不是實驗設(shè)計分析本身的錯誤，而是實驗設(shè)計者的錯誤！只要大于就行了我是以生物量作為指標，用涂平板檢測的我用了七個因子，用minitab設(shè)計的12次試驗，經(jīng)過分析，只有一個因子的可性度在90%以上在此之前，我做過比較全面的單因子試驗，但是由于單因子試驗用的是化合物能清楚的知道碳濃度、氮濃度等詳細的參數(shù)現(xiàn)在做工業(yè)發(fā)酵，用的都是豆餅粉之類

33、的，所以在量上還是需要摸索后期要做響應(yīng)面，所以pb試驗做的比較謹慎，怕后期出現(xiàn)更大的錯誤。我這周重復(fù)一下上次的試驗，再把倍數(shù)擴大到1.5試試看非常感謝大家這么熱心的幫助我，真是很感動哦不知道我現(xiàn)在的設(shè)計有沒有什么地方不合適?希望大家多多批評指正！不知道樓主，為什么7個因子要用12次實驗設(shè)計呢？minitab上自動生成的啊還有就是每次生成的圖表都不一樣呢，很是奇怪版主是不是覺得我的設(shè)計有問題啊我剛準備瓶子，準備做了，呵呵，看樣子是有問題了哦我回去再看看，晚上再做吧，版主加我qq吧 43787903可能需要和您好好討論一下呢謝謝，我在線等首先：7個因子，做8次實驗足夠。不知道你設(shè)計過程中是否有哪一

34、步?jīng)]選好。其次：低水平和高水平的倍數(shù)，一般在1.5左右，多了少了并沒太大關(guān)系。只要不是認為的胡亂加大水平值，PB篩選還是比較可靠的。再次：我實驗室是不準安裝QQ等聊天軟件的。所以，只能我回家加你了。關(guān)于爬坡實驗的疑問！0爬坡試驗需要軟件設(shè)計嗎？我剛做完pb試驗，篩選完重要因子，然后是不是應(yīng)該以高水平為中心，上下篩選幾個濃度(一般也要七八個濃度吧），這時候步長設(shè)計有什么要求嗎？濃度個數(shù)設(shè)置有要求嗎？需要軟件設(shè)計嗎？版主快來指導(dǎo)一下吧！最爬坡試驗最后要達到什么要求才能進一步進行響應(yīng)曲面試驗？爬坡試驗需要或者能用minitab設(shè)計嗎？ 我看到的論文上好像只是將得到的數(shù)據(jù)比較產(chǎn)量高低呢？puzzled

35、 and help！你做完了PB從分析的數(shù)據(jù)上就可以看出每個因子的影響是正還是負！所以設(shè)計的時候一定注意不要搞錯了！步長的設(shè)置也要看你自己實驗本身，不能套用！所選擇幾個比較好，能達到你的實驗?zāi)康?，就是逼近最有的響?yīng)區(qū)域！越逼近越有利于下一步的實驗！回歸與相關(guān)0回歸與相關(guān)-一、直線回歸分析直線回歸是用直線回歸方程表示兩個數(shù)量變量間依存關(guān)系的統(tǒng)計分析方法，屬雙變量分析的范疇。1. 直線回歸方程的求法 （1）回歸方程的概念:直線回歸方程的一般形式是Ý（音y hat）=a+bx，其中x為自變量，一般為資料中能精確測定和控制的量，Y為應(yīng)變量，指在x規(guī)定范圍內(nèi)隨機變化的量。a為截距，是回歸直線與

36、縱軸的交點，b為斜率，意為x每改變一個單位時,Ý的變化量。(2)直線回歸方程的求法確定直線回歸方程利用的是最小二乘法原理，基本步驟為：1）先求 b，基本公式為b=lxy/lxx=SSxy/SSxx ,其中l(wèi)xy為X,Y的離均差積和，lxx為X的離均差平方和；2）再求a，根據(jù)回歸方程 a等于Y的均值減去x均值與b乘積的差值。(3)回歸方程的圖示:根據(jù)回歸方程，在坐標軸上任意取相距較遠的兩點，連接上述兩點就可得到回歸方程的圖示。應(yīng)注意的是，連出的回歸直線不應(yīng)超過x的實測值范圍.2. 回歸關(guān)系的檢驗回歸關(guān)系的檢驗又稱回歸方程的檢驗，其目的是檢驗求得的回歸方程在總體中是否成立，即是否樣本代表

37、的總體也有直線回歸關(guān)系。方法有以下兩種：(1)方差分析 其基本思想是將總變異分解為SS回歸和SS剩余，然后利用F檢驗來判斷回歸方程是否成立。(2)t檢驗其基本思想是利用樣本回歸系數(shù)b與總體均數(shù)回歸系數(shù)ß進行比較來判斷回歸方程是否成立，實際應(yīng)用中因為回歸系數(shù)b的檢驗過程較為復(fù)雜,而相關(guān)系數(shù)r的檢驗過程簡單并與之等價,故一般用相關(guān)系數(shù)r的檢驗來代替回歸系數(shù)b的檢驗。3. 直線回歸方程的應(yīng)用(1)描述兩變量之間的依存關(guān)系； 利用直線回歸方程即可定量描述兩個變量間依存的數(shù)量關(guān)系(2)利用回歸方程進行預(yù)測； 把預(yù)報因子（即自變量x）代入回歸方程對預(yù)報量（即因變量Y）進行估計，即可得到個體Y值的

38、容許區(qū)間。(3)利用回歸方程進行統(tǒng)計控制 規(guī)定Y值的變化，通過控制x的范圍來實現(xiàn)統(tǒng)計控制的目標。如已經(jīng)得到了空氣中NO2的濃度和汽車流量間的回歸方程，即可通過控制汽車流量來控制空氣中NO2的濃度。4. 應(yīng)用直線回歸的注意事項(1)做回歸分析要有實際意義；(2)回歸分析前,最好先作出散點圖；(3)回歸直線不要外延。二、直線相關(guān)分析1. 直線相關(guān)的概念直線相關(guān)分析是描述兩變量間是否有直線關(guān)系以及直線關(guān)系的方向和密切程度的分析方法。用以描述兩變量間相關(guān)關(guān)系的指標是相關(guān)系數(shù)（常用r表示），兩變量間相關(guān)關(guān)系的種類有正相關(guān)（0<r<1）、負相關(guān)（-1<r<0）、零相關(guān)（r=0）、完

39、全相關(guān)(|r|=1)等。相關(guān)分析對資料的要求是兩變量（x,y）均是符合正態(tài)分布的隨機變量。2. 相關(guān)系數(shù)的計算相關(guān)系數(shù)是x,Y的離均差積和lxy除以X的離均差平方和lxx與Y的離均差平方和lyy之積的算術(shù)平方根的商。故此相關(guān)系數(shù)又被稱為積差相關(guān)系數(shù)。3.相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗相關(guān)系數(shù)檢驗的目的是判斷兩變量的總體是否有相關(guān)關(guān)系，方法有t檢驗和查表法，t檢驗法是樣本與總體的比較，查表法是直接查相關(guān)系數(shù)界值表得到相應(yīng)的概率p。三、直線相關(guān)與回歸的區(qū)別與聯(lián)系區(qū)別：1. 相關(guān)說明相關(guān)關(guān)系，回歸說明依存關(guān)系；    2. r與b有區(qū)別；    3. 資料要求不同。聯(lián)系：

40、1. r與b值可相互換算；    2. r與b正負號一致；    3. r與b的假設(shè)檢驗等價；    4. 回歸可解釋相關(guān)。相關(guān)系數(shù)的平方r2(又稱決定系數(shù))是回歸平方和與總的離均差平方和之比，故回歸平方和是引入相關(guān)變量后總平方和減少的部分。四、等級相關(guān)分析等級相關(guān)分析適用于資料不是正態(tài)雙變量或總體分布未知，數(shù)據(jù)一端或兩端有不確定值的資料或等級資料。常用的Spearman等級相關(guān)系數(shù)rs是利用x，Y的秩次來進行直線相關(guān)分析的。因此當x，Y的相同秩次較多時，計算出的rs需矯正。同樣的，等級相關(guān)系數(shù)rs也需要進行假設(shè)檢驗。五、相關(guān)分析應(yīng)用

41、中的注意事項1. 相關(guān)分析要有實際意義；2. 相關(guān)關(guān)系不一定都是“因果”關(guān)系；3. 相關(guān)系數(shù)r假設(shè)檢驗中p的大小不能說明相關(guān)的密切程度；4. 直線相關(guān)和等級相關(guān)有各自不同的適用條件方差分析0方差分析-一、方差分析的基本思想1. 方差分析的概念  方差分析（ANOVA）又稱變異數(shù)分析或F檢驗，其目的是推斷兩組或多組資料的總體均數(shù)是否相同，檢驗兩個或多個樣本均數(shù)的差異是否有統(tǒng)計學意義。我們要學習的主要內(nèi)容包括單因素方差分析即完全隨機設(shè)計或成組設(shè)計的方差分析和兩因素方差分析即配伍組設(shè)計的方差分析。2. 方差分析的基本思想  下面我們用一個簡單的例子來說明方差分析的基本思想：

42、60; 如某克山病區(qū)測得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下，患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87  問該地克山病患者與健康人的血磷值是否不同？  從以上資料可以看出，24個患者與健康人的血磷值各不相同，如果用離均差平方和（SS）描述其圍繞總均數(shù)的變異情況，則總變異有以下兩個來源：（1）組內(nèi)變異，即由于隨機誤差的原因使得各組內(nèi)部的血磷值各不相

43、等；（2）組間變異，即由于克山病的影響使得患者與健康人組的血磷值均數(shù)大小不等。  而且：SS總=SS組間+SS組內(nèi) v總=v組間+v組內(nèi)  如果用均方（即自由度v去除離均差平方和的商）代替離均差平方和以消除各組樣本數(shù)不同的影響，則方差分析就是用組內(nèi)均方去除組間均方的商（即F值）與1相比較，若F值接近1，則說明各組均數(shù)間的差異沒有統(tǒng)計學意義，若F值遠大于1，則說明各組均數(shù)間的差異有統(tǒng)計學意義。實際應(yīng)用中檢驗假設(shè)成立條件下F值大于特定值的概率可通過查閱F界值表（方差分析用）獲得。3. 方差分析的應(yīng)用條件應(yīng)用方差分析對資料進行統(tǒng)計推斷之前應(yīng)注意其使用條件，包括：（1）可比性，若資

44、料中各組均數(shù)本身不具可比性則不適用方差分析。（2）正態(tài)性，即偏態(tài)分布資料不適用方差分析。對偏態(tài)分布的資料應(yīng)考慮用對數(shù)變換、平方根變換、倒數(shù)變換、平方根反正弦變換等變量變換方法變?yōu)檎龖B(tài)或接近正態(tài)后再進行方差分析。（3）方差齊性，即若組間方差不齊則不適用方差分析。多個方差的齊性檢驗可用Bartlett法，它用卡方值作為檢驗統(tǒng)計量，結(jié)果判斷需查閱卡方界值表。二、方差分析的主要內(nèi)容根據(jù)資料設(shè)計類型的不同，有以下兩種方差分析的方法：1. 對成組設(shè)計的多個樣本均數(shù)比較，應(yīng)采用完全隨機設(shè)計的方差分析，即單因素方差分析。2. 對隨機區(qū)組設(shè)計的多個樣本均數(shù)比較，應(yīng)采用配伍組設(shè)計的方差分析，即兩因素方差分析。兩類

45、方差分析的基本步驟相同，只是變異的分解方式不同，對成組設(shè)計的資料，總變異分解為組內(nèi)變異和組間變異（隨機誤差），即：SS總=SS組間+SS組內(nèi)，而對配伍組設(shè)計的資料，總變異除了分解為處理組變異和隨機誤差外還包括配伍組變異，即：SS總=SS處理+SS配伍+SS誤差。整個方差分析的基本步驟如下：（1） 建立檢驗假設(shè)；    H0：多個樣本總體均數(shù)相等。    H1：多個樣本總體均數(shù)不相等或不全等。    檢驗水準為0.05。（2） 計算檢驗統(tǒng)計量F值；（3） 確定P值并作出推斷結(jié)果。三、多個樣本均數(shù)的兩兩比較  經(jīng)過方差分析若拒絕

46、了檢驗假設(shè)，只能說明多個樣本總體均數(shù)不相等或不全相等。若要得到各組均數(shù)間更詳細的信息，應(yīng)在方差分析的基礎(chǔ)上進行多個樣本均數(shù)的兩兩比較。1. 多個樣本均數(shù)間兩兩比較  多個樣本均數(shù)間兩兩比較常用q檢驗的方法，即 Newman-kueuls法，其基本步驟為：  建立檢驗假設(shè)->樣本均數(shù)排序->計算q值->查q界值表判斷結(jié)果。2. 多個實驗組與一個對照組均數(shù)間兩兩比較  多個實驗組與一個對照組均數(shù)間兩兩比較，若目的是減小第II類錯誤，最好選用最小顯著差法（LSD法）；若目的是減小第I類錯誤，最好選用新復(fù)極差法，前者查t界值表，后者查q界值表。t檢驗和u

47、檢驗0t檢驗和u檢驗-簡而言之，t檢驗和u檢驗就是統(tǒng)計量為t,u的假設(shè)檢驗，兩者均是常見的假設(shè)檢驗方法。當樣本含量n較大時，樣本均數(shù)符合正態(tài)分布，故可用u檢驗進行分析。當樣本含量n小時，若觀察值x符合正態(tài)分布，則用t檢驗（因此時樣本均數(shù)符合t分布），當x為未知分布時應(yīng)采用秩和檢驗。一、樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗實際上是推斷該樣本來自的總體均數(shù)µ與已知的某一總體均數(shù)µ0（常為理論值或標準值） 有無差別。如根據(jù)大量調(diào)查，已知健康成年男性的脈搏均數(shù)為72次/分，某醫(yī)生在一山區(qū)隨即抽查了25名健康男性，求得其脈搏均數(shù)為74.2次/分，標準差為6.0

48、次/分，問是否能據(jù)此認為該山區(qū)成年男性的脈搏均數(shù)高于一般成年男性。上述兩個均數(shù)不等既可能是抽樣誤差所致，也有可能真是環(huán)境差異的影響，為此，可用t檢驗進行判斷，檢驗過程如下：1. 建立假設(shè)H0：µ=µ0=72次/分，H0：µ>µ0，檢驗水準為單側(cè)0.05。2. 計算統(tǒng)計量進行樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗時t值為樣本均數(shù)與總體均數(shù)差值的絕對值除以標準誤的商，其中標準誤為標準差除以樣本含量算術(shù)平方根的商。3. 確定概率，作出判斷以自由度v(樣本含量n減1)查t界值表，0.025<P<0.05，拒絕H0，接受H1，可認為該山區(qū)成年男性的脈搏均

49、數(shù)高于一般成年男性。應(yīng)注意的是，當樣本含量n較大時，可用u檢驗代替t檢驗。二、配對設(shè)計的t檢驗配對設(shè)計是一種比較特殊的設(shè)計方式，能夠很好地控制非實驗因素對結(jié)果的影響，有自身配對和非自身配對之分。配對設(shè)計資料的t檢驗實際上是用配對差值與總體均數(shù)“0”進行比較，即推斷差數(shù)的總體均數(shù)是否為“0”。故其檢驗過程與樣本均數(shù)與總體均數(shù)比較的t檢驗類似，即：1. 建立假設(shè)H0：µd=0，即差值的總體均數(shù)為“0”，H1：µd>0或µd<0，即差值的總體均數(shù)不為“0”，檢驗水準為0.05。2. 計算統(tǒng)計量進行配對設(shè)計t檢驗時 t值為差值均數(shù)與0之差的絕對值除以差值標準誤

50、的商，其中差值標準誤為差值標準差除以樣本含量算術(shù)平方根的商。3. 確定概率，作出判斷以自由度v(對子數(shù)減1)查t界值表，若P<0.05，則拒絕H0，接受H1，若P>=0.05，則還不能拒絕H0。三、成組設(shè)計兩樣本均數(shù)比較的t檢驗成組設(shè)計兩樣本均數(shù)比較的t檢驗又稱成組比較或完全隨機設(shè)計的t檢驗，其目的是推斷兩個樣本分別代表的總體均數(shù)是否相等。其檢驗過程與上述兩種t檢驗也沒有大的差別，只是假設(shè)的表達和t值的計算公式不同。兩樣本均數(shù)比較的t檢驗,其假設(shè)一般為：H0：µ1=µ2，即兩樣本來自的總體均數(shù)相等，H1：µ1>µ2或µ1<

51、;µ2，即兩樣本來自的總體均數(shù)不相等，檢驗水準為0.05。計算t統(tǒng)計量時是用兩樣本均數(shù)差值的絕對值除以兩樣本均數(shù)差值的標準誤。應(yīng)注意的是當樣本含量n較大時（如大于100時）可用u檢驗代替t檢驗，此時u值的計算公式較t值的計算公式要簡單的多。四、t檢驗的應(yīng)用條件和注意事項兩個小樣本均數(shù)比較的t檢驗有以下應(yīng)用條件：（1）兩樣本來自的總體均符合正態(tài)分布，（2）兩樣本來自的總體方差齊。故在進行兩小樣本均數(shù)比較的t檢驗之前，要用方差齊性檢驗來推斷兩樣本代表的總體方差是否相等，方差齊性檢驗的方法使用F檢驗，其原理是看較大樣本方差與較小樣本方差的商是否接近“1”。若接近“1”，則可認為兩樣本代表的

52、總體方差齊。判斷兩樣本來自的總體是否符合正態(tài)分布，可用正態(tài)性檢驗的方法。若兩樣本來自的總體方差不齊，也不符合正態(tài)分布，對符合對數(shù)正態(tài)分布的資料可用其幾何均數(shù)進行t檢驗，對其他資料可用t檢驗或秩和檢驗進行分析。實驗設(shè)計基本概念0實驗設(shè)計-一、實驗設(shè)計的概念、特點和分類1.實驗設(shè)計的概念  將一組隨機抽取的實驗對象隨機分配到兩種或多種處理組，觀察比較不同處理的效應(yīng)，這種研究稱為“實驗研究”.  “實驗設(shè)計”是為實驗研究做的周密計劃。2.實驗研究的特點  （1）能有效地控制誤差，節(jié)省人、財、物力，提高效率。  （2）研究者能人為地設(shè)置處理因素。  （

53、3）受試對象接受何種處理及處理因素的水平是隨機分配的。3.實驗研究的分類  （1）動物實驗：在動物身上進行的實驗研究。  （2）臨床實驗：在臨床患病人群中進行的試驗研究。  （3）社區(qū)干預(yù)實驗：在某地區(qū)所有人群中進行的試驗研究。二、實驗設(shè)計的基本要素1.處理因素  又稱研究因素，一般是外部施加的因素，確定處理因素時應(yīng)注意：  （1）抓住實（試）驗中的主要因素。  （2）確定和控制非處理因素。  （3）處理因素要標準化。2.受試對象  即研究的對象，一般有人和動物兩類。  人的選擇：要注意病人和正常人的正確

54、區(qū)分，診斷要明確，受試對象依從性要好等。  動物選擇：注意所選動物的種類、品系、年齡、性別、窩別、體重等。3.實驗效應(yīng)  即處理因素的效果，應(yīng)注意：  （1）正確選用觀察指標來反映實驗效應(yīng)。所選指標要靈敏、精確、客觀，最好選用定量指標。  （2）指標觀察時應(yīng)避免偏性，可采用盲法。三、實驗設(shè)計的基本原則  1.對照原則：即實（試）驗要設(shè)立對照，使得除實驗因素外，對照組與實驗組其余因素保持一致，常用的對照有：空白對照、安  慰劑對照、標準對照、實驗對照、自身對照和歷史對照等。  2.重復(fù)原則：即研究對象要有一定的數(shù)量，或者說樣本

55、含量應(yīng)足夠。根據(jù)每個具體研究，可有不同的方法來進行樣本含量估計。  3.隨機化原則：即應(yīng)保證每個實驗對象都有同等機會進入實驗或接受某種處理。常用方法有查隨機數(shù)字表和隨機排列表等。隨機化是保證均衡性的重要手段。  4.均衡原則：即各處理組非實驗因素的條件基本一致，以消除其影響。四、常用的實驗設(shè)計方法  1.完全隨機設(shè)計  將實驗對象隨機分配至兩個或多個處理組去進行實驗觀察，又稱單因素設(shè)計、成組設(shè)計。  優(yōu)點：操作簡單、應(yīng)用廣泛。  缺點：效率低，只能分析單因素的效應(yīng)。  資料處理方法：t，u檢驗，方差分析、秩和檢驗、卡方檢驗等

56、。  2.配對（伍）設(shè)計  將受試對象配成對子或配伍組，以消除非實驗因素的影響。配伍設(shè)計又稱隨機區(qū)組設(shè)計。配對有自身配對和不同個體配對，配  伍實際上是配對的推廣。  優(yōu)點：所需樣本數(shù)和效率均高于成組設(shè)計，而且很好地控制了混雜因素的作用。  缺點：配對條件不宜滿足。  資料處理方法：配對t, u檢驗，秩和檢驗、配伍組方差分析、配對四格表卡方檢驗等。  3.其它實驗設(shè)計方法：  （1）交叉設(shè)計：在配對設(shè)計基礎(chǔ)上再加入時間因素，可分析不同階段的效應(yīng)。  （2）析因設(shè)計、拉丁方設(shè)計和正交設(shè)計等。實驗設(shè)計的意義、

57、原則與基本內(nèi)容<轉(zhuǎn)>0實驗設(shè)計的意義、原則與基本內(nèi)容   一、實驗設(shè)計的意義 實驗設(shè)計是科學研究計劃內(nèi)關(guān)于研究方法與步驟的一項內(nèi)容。在醫(yī)學科研工作中，無論實驗室研究、臨床療效觀察或現(xiàn)場調(diào)查，在制訂研究計劃時，都應(yīng)根據(jù)實驗的目的和條例，結(jié)合統(tǒng)計學的要求，針對實驗的全過程，認真考慮實驗設(shè)計問題。一個周密而完善的實驗設(shè)計，能合理地安排各種實驗因素，嚴格地控制實驗誤差，從而用較少的人力、物力和時間，最大限度地獲得豐富而可靠的資料。反之，如果實驗設(shè)計存在著缺點，就可能造成不應(yīng)有的浪費，且足以減損研究結(jié)果的價值。總之，實驗設(shè)計是實驗過程的依據(jù)，是實驗數(shù)據(jù)處理的前提，也是提高科研成果質(zhì)量的一個重要保證。二、實驗設(shè)計的原則實驗設(shè)計有屬于專業(yè)方面的，有屬于統(tǒng)計方面的。從統(tǒng)計方面說，主要應(yīng)當考慮對照、重復(fù)、隨機化等問題，這就是所謂實驗設(shè)計的三原則。其具體內(nèi)容我們將