试验设计与数据处理技能训练报告 (1)

1《试验设计与数据处理技能训练》课程训练报告专业：食品科学与工程班级：2012级（二）班学号：20124061214姓名：吕本月龙石霞黑龙江八一农垦大学食品学院2技能训练报告一训练场所图书馆训练组号7训练日期【训练内容】方差分析1、利用数据资料制作因素指标趋势图；2、单向分类资料的方差分析；【训练目标】1确定各种原因在总变异中所占的重要程度,处理效应与实验误差小相差不大说明实验处理对指标影响不大,相差较大及处理效应比实验误差大得多,说明实验处理影响很大.2、掌握因素指标趋势图的操作方法.步骤及图形的绘制3、了解并掌握单向分类资料的方差分析方法.【方法原理】（可用文字加图形、曲线、公式等形式阐述）单因素方差分析原理：在观测变量总离差平方和中，如果组间离差平方和所占比例较大，则说明观测变量的变动主要是由控制变量引起的，可以主要由控制变量来解释，控制变量给观测变量带来了显著影响；反之，如果组间离差平方和所占比例小，则说明观测变量的变动不是主要由控制变量引起的，不可以主要由控制变量来解释，控制变量的不同水平没有给观测变量带来显著影响，观测变量值的变动是由随机变量因素引起的。多因素方差分析：多因素方差分析用来研究两个及两个以上控制变量是否对观测变量产生显著影响。这里，由于研究多个因素对观测变量的影响，因此称为多因素方差分析。多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个控制因素的交互作用能否对观测变量的分布产生显著影响，进而最终找到利于观测变量的最优组合3【训练步骤】（用流程图阐述或用文字分条阐述，要求语言简练，层次分明）1、输入数据2选中数值区域→插入→图表类型→折线图→下一步→下一步→完成。45二、多重比较1、打开SPSS输入数据62单因素的方差分析选择分析→比较均值→单因素→单因素方差分析→两两比较→Duncan（D）→继续→输出。78【结果分析及讨论】（给出软件操作的步骤（包括数据输入过程），并对结果的正确性进行讨论）步骤选择分析→比较均值→单因素→单因素方差分析→两两比较→Duncan（D）→继续→输出。结果显著性分析：因为P=0.000α=0.05,所以差异显著，即豆渣粉添加了量对胶黏性的影响显著。多重比较结果：1a2a3b4bc5c【训练体会及建议】（谈本次技能训练的收获，并对如何更好地开展技能训练谈看法）1、对Excel的使用和spss的使用较为熟练，但还要加强练习。2、对spss的结果分析也较明确。9技能训练报告二训练场所图书馆训练组号10训练日期5.28【训练内容】正交试验设计1.试验方案的设计；2.直观分析法处理数据；3.方差分析法处理数据。【训练目标】1掌握试验方案设计的方法；明确试验操作的步骤。2掌握直观分析法处理数据和方差分析法处理数据在实际上的应用。3通过试验操作，数据处理，锻炼分析问题解决问题的能力。【方法原理】（可用文字加图形、曲线、公式等形式阐述）在试验中，每个试验因素在变化的范围内选几个水平，就好比是在试验空间（选优区）内打上网格，如果网上的每个交点都做实验，就叫做全面试验。例如，3个因素的试验空间，可以用一个立方体表示，3个因素各取3个水平，把立方体划分成27个网格点，若27个网格点都做实验，就是全面试验。全面试验自然能反映试验空间内的全面情况，但实验的点数往往太多，这在试验中常常是不可能做到的。而正交设计就是这样一种既可以用少量的试验点在试验空间中铺开而又保持全面试验中的某些特点。例如，下表就是从27个试验点中挑选出来的9个试验点。B1B2B3A1A2A3A1B1C1A2B1C2A3B1C3A1B2C2A2B2C3A3B2C1A1B3C2A2B3C1A3B3C2上述选择，保证了每两个因素的各个水平在试验中各搭配一次。对于A、B、C3个因素来说，是在27个全面试验点中只做了9个试验，仅仅是全面试验的三分之一。9个试验点均衡分布，具有很强的代表性，能够比较全面的反应试验空间内的大致情况。10【训练步骤】（用流程图阐述或用文字分条阐述，要求语言简练，层次分明）一、用Excel进行极差分析并输入数据一二、各因素各水平求和11三、求极差四．排列主次顺序并找出优水平和优组合12五.各因素与指标的直观分析图13六用SPSS进行方差分析1415八.用SPSS输出的结果16【结果分析及讨论】（给出软件操作的步骤（包括数据输入过程），并对结果的正确性进行讨论）步骤输入数据→分析→一般线性模型→单变量→模型→主效应→继续→两两比较→Duncan(D)→继续→确定17一、极差分析得到的结果二、方差分析得到的结果【训练体会及建议】（谈本次技能训练的收获，并对如何更好地开展技能训练谈看法）1、对Excel的使用和SPSS的使用较为熟练。2、对SPSS的结果分析也较明确。18技能训练报告三训练场所图书馆训练组号10训练日期5.28【训练内容】标准曲线的制作1、利用数据资料做出散点图；2、回归方程的建立和显著性检验。3、相关系数的计算【训练目标】1.学会如何制作标准曲线2.掌握标准曲线的制作步骤【方法原理】（可用文字加图形、曲线、公式等形式阐述）设x是一个自变量，y是一个可观测其值得随机变量，设队（x,y）做了n次观测，为求出y与x间的关系在直角坐标系中描绘出(x,y)的图形1.根据因变量和自变量的个数来分类：一元回归分析；多元回归分析；2.根据因变量和自变量的函数表达式来分类：线性回归分析；非线性回归分析19【训练步骤】（用流程图阐述或用文字分条阐述，要求语言简练，层次分明）1输入数据2.插入图表3.X值域Y值域204.xy轴标题5.增加趋势线6清除背景及网线格217进行显著性分析.8xy值域22结果分析及讨论】（给出软件操作的步骤（包括数据输入过程），并对结果的正确性进行讨论）步骤插入---图表---散点图---确定xy值区域---写出xy轴标题标出单位----右键----添加趋势线----工具----数据分析----回归---xy值区域确定---确定结果一（1）由图中可知蔗糖的质量分数x与糖度y的关系式为y=0.5269x+0.0171（2）拟合度为0.9918结果二23（1）.从回归统计上看拟合度为0.991843,偏离度为0.036956,线性现行相关程度为0.995913.（2）.P0.01所以差异极显著【训练体会及建议】（谈本次技能训练的收获，并对如何更好地开展技能训练谈看法）体会1.excel表中,通常由一些常用的工具,但是每次使用时到菜单中找比较麻烦,要制作一个自己的工作条2.表中图形的使用,尽量减少框线让图形更加突出.建议1.我们可以多看一些关于excel的书并且多加练习.2.在制作过程中要认真小心,仔细记录每个数据.24技能训练报告四训练场所图书馆训练组号10训练日期5.28【训练内容】1、配对资料的t检验【训练目标】1.掌握成对双样本的分析方法2.学会如何用excel分析配对资料的t检验【方法原理】（可用文字加图形、曲线、公式等形式阐述）1单样本t检验也称为样本均数与总体的比较的t检验,用于从正态总体的获得含量为n的样本,算得均数和标准差,判断其总体均数是否与某个一直总体均数相同。2假设检验的原理假设检验：统计学中的一种推论过程，通过样本统计量得出的差异作为一般性结论，判断总体参数之间是否存在差异假设检验的实质是对可置信性的评价，是对一个不确定问题的决策过程，其结果在一定概率上正确的，而不是全部（1）两类假设对于任何一种研究而言，其结果无外乎有两种可能,即是否符合我们预期。一般来说证伪一件事情比证实一件事容易，在行为科学的研究中，由于我们无法了解总体中除样本以外的个体情况，因此尝试拒绝虚无假设的方法优于证明备择假设。备则假设：因变量的变化、差异却是是由于自变量的作用往往是我们对研究结果的预期，用H1表示。虚无假设：实际上什么也没有发生，我们所预计的改变、差异、处理效果都不存在观察到的差异只是随机误差在起作用，用H0表示。（2）小概率原理小概率原理：小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的至于什么就算小概率事件，那就是我们在计算前明确的决策标准，也就是显著性水平α。在检验过程中，我们假设虚无假设是真实的，同时计算出观测到的差异完全是由于随机误差所致的概率。之后将其与我们实现界定好的显著性水平比较，从而考虑是否依据小概率原理来拒绝虚无假设。（3）两类错误（本部分内容请参照实心信号检测论对照来看。——MJ注）Ⅰ型错误：当虚无假设正确时，我们拒绝了它所犯的错误，也叫α错误，研究者得出了处理有效果的结论，而实际上并没有效果，即所谓“无中生有”Ⅱ型错误：当虚无假设是错误的时候，我们没有拒绝所犯的错误，也叫β错误，假设检验未能侦查到实际存在的处理效应，即所谓“失之交臂”两类检验的关系α+β不一定等于1；在其他条件不变的情况下，α与β不可能同时减小或增大。253【训练步骤】（用流程图阐述或用文字分条阐述，要求语言简练，层次分明）1.数据分析2.确定变量1,2的区域3得出t-检验:成对双样本均值分析26【结果分析及讨论】（给出软件操作的步骤（包括数据输入过程），并对结果的正确性进行讨论）步骤.1工具—2数据分析—3选择t-检验,成对二样本分析—4选择变量的区域---5选择输出区域.结果通过上表分析得出结论：因为P=0.045567ɑ=0.05（双尾概率），所以否定无效假设，差异显著，即处理前后含脂率的平均值有显著变化。【训练体会及建议】（谈本次技能训练的收获，并对如何更好地开展技能训练谈看法）体会1.用excel分析双样本更加简洁，方便快速.2.分析过程中要仔细认真，细心记录每一个数据.建议1.熟练掌握菜单栏每个工具的应用.2.弄清检验的基本原理是成功的基础.