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  • 这些客观规律性往往受到各种因素的影响,因此,为了减少数据分析结果的误差,同时提高准确性和精确性,合理的实验设计是必不可少的。如果实验设计不合理,不仅会增加实验次数,延长实验周期,造成人力、物力和时间的...

    自然界和人类社会中,很多现象和事物都不是独立存在的,它们往往纵横交错在一起。数据分析的其中一个重要目的就是研究事物之间的相互关系,发现事物或现象背后客观存在的规律性。这些客观规律性往往受到各种因素的影响,因此,为了减少数据分析结果的误差,同时提高准确性和精确性,合理的实验设计是必不可少的。如果实验设计不合理,不仅会增加实验次数,延长实验周期,造成人力、物力和时间的浪费,而且会导致预期的结果难以达到,甚至导致整个研究工作失败。

    实验设计应用的范围非常广,不仅应用在生物学以及医学领域,也应用在工农业生产、微生物试验、市场调查、心理学研究以及教学科研等各种不同领域。经常使用的实验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、交叉设计、析因设计、拉丁方设计、正交设计、嵌套设计、重复测量设计、裂区设计以及均匀设计等。不同的实验设计方法适用不同的情况。


    下面介绍的这几种实验设计方法只考虑因素的主效应作用,而不涉及因素间的交互作用。它们得到的试验数据往往不能提供对交互项的分析信息。

    完全随机设计
    完全随机设计只涉及一个处理因素,两个或多个水平,所以也称单因素设计。它是将样本中全部受试对象随机分配到各个处理因素的不同水平中(处理组中),分别接受不同的处理,然后进行对比观察。各个处理组样本含量可以相等,也可以不等,但是相等时分析效率较高。完全随机设计是最简单的实验设计方法,举个简单的例子:分析不同人种的智商差异,人种差异是处理因素,因素的水平可以是黄种人、白种人和黑人等。

    随机区组设计
    随机区组设计主要用于实验分析对象之间存在明显差异的情况,它通常将受试对象按性质(如病人的性别、年龄、体重和病情等非实验因素)差异分成N个区组,再将每个区组的受试对象分别随机分配到处理因素的不同水平组(处理组)中。随机区组设计的优点是每个区组内的受试对象有较好的同质性,排除了非实验因素对分析结果的影响,提高了分析效率。缺点是要求区组内的受试对象数目与处理组数目相等(每个处理组至少分到一个受试对象),实验结果中若有数据缺失,统计分析较麻烦。


    交叉设计
    交叉设计是一种特殊的自身对照设计,常用在临床试验中,在同一病人身上观察两种或多种处理水平的效应,消除不同病人之间的差异,减少误差。我们以两个阶段、两种处理水平为例说明操作步骤。首先将条件相近的观察对象进行配对,随机分配到两个实验组中。第一组先用处理方法A处理,然后再用处理方法B处理,处理顺序是AB;另一组则相反,先用处理方法B处理,再用处理方法A处理,处理顺序是BA。两种处理水平在全部实验过程中“交叉”进行。交叉设计实际上就是自身对照实验设计,通过“交叉”的方式将时间因素的影响分解出来,避免了时间因素对研究结果的干扰。因此该设计的最大优点是可控制时间因素及个体差异对处理方式的影响,故节约样本含量,效率较高。

    拉丁方设计
    拉丁方设计用于研究三个因素,各因素间无交互作用且每个因素的水平数相同的情况。其中有一个最重要的因素称之为处理因素,另外两个是需要加以控制的因素,分别用行和列表示。两个控制因素的水平将实验因素的r个水平随机地排列成r行r列的方阵,如下图:
     


    周次和星期是控制因素,处理因素的五个水平(ABCDE)被随机分配到方阵中。
    拉丁方设计可以从较少的实验数据中获得较多的信息,比随机区组设计更具优势。如果各因素间有交互作用,用拉丁方设计就不合适了。拉丁方设计要求每个因素的水平数必须相等,在数据采集时不能出现缺失值,否则将导致数据无法按原计划进行分析。

    有交互作用的实验设计方法
    因素之间没有交互作用的情况毕竟是少数,更多的情况是存在因素之间的交互作用。下面几种实验设计方法适用于有交互作用的情况。


    析因设计
    析因设计是将两个或两个以上因素及其各种水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它可以研究单个因素多个水平的效应,也可以研究因素之间是否有交互作用,同时找到最佳组合。例如,现在有两个处理因素,一个因素有2个水平,另一个因素有三个水平,那么就进行2*3=6次实验;如果有三个处理因素,每个因素都有5个处理水平,那么就进行5*5*5=125次实验。析因分析的原理就是对每个因素的每个水平都进行实验,这样能够照顾到所有的因素和水平。

    正交设计
    正交设计是析因设计的高效化。当析因设计要求的实验次数太多时,一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中,选择一部分有代表性水平组合进行试验,而正交设计就能满足这个要求。


    均匀设计
    均匀设计是一种多因素多水平的试验设计,它放弃了正交表的整齐可比性,是在正交设计的基础上进一步发展而成的。均匀设计进一步提高了试验点的“均匀分散性”。均匀设计的最大优点是可以使因素的水平数很大,而试验次数又最节省。与正交设计一样,可以通过均匀设计表设计实验。

    特殊实验设计方法
    下面介绍三种特殊的实验设计方法:嵌套设计、重复测量设计和裂区设计。
    嵌套设计
    如果处理因素之间存在层次性结构,或处理因素之间有主次之分,这时就需要用到嵌套设计。例如,研究催化剂和温度两个处理因素对化学反应速度的影响就是典型的例子。如果催化剂因素有三个水平(三种催化剂),反应温度也有三个水平,那么它们的实验设计可以整理成下面的表格。
     


    在主因素催化剂种类的三个水平下,又可以分别嵌套上次因素(温度)的三个水平。

    重复测量设计
    重复测量设计广泛应用于各种科学研究中,它的显著特点就是在不同的实验条件下,从同一个受试对象身上采集到多个数据,也就是同一个受试者在不同实验条件下进行数次实验,以获得更多信息。这里的数次实验需要考虑的就是“时间因素”。最常见的重复测量设计是在药物的临床试验中,例如,比较两种不同药物的疗效,将病人随机分成两组,分别给予不同的药物,然后在不同时间作病人的动态观察。

    裂区设计
    最后介绍的这种实验设计方法是裂区设计。裂区设计最初用在农业实验中,例如,进行两因素的裂区设计,按照A因素的水平将试验田分成k大块,按照A因素的不同水平处理;然后再根据B因素的水平将每大块土地再分为z小块,每小块按照B因素的不同水平处理。

    以上介绍的这些实验设计方法基本上都采用方差分析进行数据分析得到结果。每种实验设计方法的设计思路、原理和数据分析步骤都将在后面一一详细介绍。从事科学研究的朋友千万不要错过,实验设计方法的合理是得到正确科学研究成果的基础和第一步。

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  • 但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1、聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象...

    对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

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    1、聚类分析(Cluster Analysis)

    聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。

    2、因子分析(Factor Analysis)

    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

    3、相关分析(Correlation Analysis)

    相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。

    4、对应分析(Correspondence Analysis)

    对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

    5、回归分析

    研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,„,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

    6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

    又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

    列表法

    实验数据的处理自然离不开绘制成表。那么,常见的实验数据处理表格体现方式分为两种:列表法和作图法。

    列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到:

    (1)表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。

    (2)表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

    (3)表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

    (4)表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

    作图法

    作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是:

    (1)根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。

    (2)坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。

    (3)描点和连线。根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出,以免混淆。连线时,要顾及到数据点,使曲线呈光滑曲线(含直线),并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧,且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核,属过失误差的应剔去。

    (4)标明图名,即做好实验图线后,应在图纸下方或空白的明显位置处,写上图的名称、作者和作图日期,有时还要附上简单的说明,如实验条件等,使读者一目了然。作图时,一般将纵轴代表的物理量写在前面,横轴代表的物理量写在后面,中间用“~”联接。

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  • 科研常用的实验数据分析与处理方法对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、...

    科研常用的实验数据分析与处理方法

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    对于每个科研工作者而言,对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是,常见的数据分析方法有哪些呢?常用的数据分析方法有:聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

    1、聚类分析(Cluster Analysis)

    聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程,所以同一个簇中的对象有很大的相似性,而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。

    2、因子分析(Factor Analysis)

    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如重心法、影像分析法,最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法,是以相关系数矩阵为基础的,所不同的是相关系数矩阵对角线上的值,采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中,因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。

    3、相关分析(Correlation Analysis)

    相关分析(correlation analysis),相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系,例如,以X和Y分别记一个人的身高和体重,或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量,则X与Y显然有关系,而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这就是相关关系。

    4、对应分析(Correspondence Analysis)

    对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析,通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。

    5、回归分析

    研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1,X2,„,Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

    6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

    又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,一是不可控的随机因素,另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手,研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

    列表法

    实验数据的处理自然离不开绘制成表。那么,常见的实验数据处理表格体现方式分为两种:列表法和作图法。

    列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到:

    (1)表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。

    (2)表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

    (3)表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

    (4)表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。

    作图法

    作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是:

    (1)根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。

    (2)坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。

    (3)描点和连线。根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出,以免混淆。连线时,要顾及到数据点,使曲线呈光滑曲线(含直线),并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧,且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核,属过失误差的应剔去。

      (4)标明图名,即做好实验图线后,应在图纸下方或空白的明显位置处,写上图的名称、作者和作图日期,有时还要附上简单的说明,如实验条件等,使读者一目了然。作图时,一般将纵轴代表的物理量写在前面,横轴代表的物理量写在后面,中间用“~”联接。

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  • 一旦没有清楚了解所需用到写作方法有哪些要点,就很难做到灵活运用,也就无法体现应有作用,我们都知道,实验法是硕士论文常用写作方法一种,但是具体怎么用,有哪些要点,不少学生并不了解,下面笔者就来具体...

      硕士论文写作是每一个学生都要完成的任务,在写作过程中我们不仅要规范好格式要求,还要掌握并运用好必要的方法。一旦没有清楚了解所需用到的写作方法有哪些要点,就很难做到灵活运用,也就无法体现应有的作用,我们都知道,实验法是硕士论文常用写作方法的一种,但是具体怎么用,有哪些要点,不少学生并不了解,下面笔者就来具体讲讲。

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      实验法的概念意义

      实验法是研究者有意改变或设计的社会过程中了解研究对象的外显行为。实验法的依据是自然和社会中现象和现象之间相当普遍存在着的一种相关关系――因果关系。实验法有实验室实验法与自然实验法两种。实验室实验法便于严格控制各种因素,并通过专门仪器进行测试和记录实验数据,一般具有较高的可信度。自然实验法比较接近人的生活实际,易于实施。

      实验法的运用

      实验法严格地控制实验条件,可以尽可能排除无关因素干扰而引起的误差,得到的数据比较精确;不仅可以观察到被试的外部反应如谈话、表情和行为,还可借助各种仪器精确测量和记录其内部生理反应;在实验中由实验者主动控制、创造研究条件,引起需要研究的心理现象,可以反复进行实验。比如研究者可以通过改变某些条件,而使另一些条件保持不变,以发现或揭示心理现象的原因。或者是通过控制条件,使某些心理现象在同一被试或不同被试身上重复出现,以判断被研究者的心理现象的典型性和偶然性。但实验室实验法耗资大,实验室的使用率大多不高;并且通过这种方法得出的结论常常受人质疑。因为实验室的条件带有很大的人为性,常常只能把复杂的问题简单化才能做到精确设置所需环境。其得出的结果就与真实的生活有差距。因为生活中的心理现象是受许多内部因素和外部因素的影响,而实验室却尽量控制多变量,使变量单一化。因此,其实验设计越精密,离真实社会环境差距就越远,其研究结论能否应用于解释社会生活中的心理现象也就越成问题。

      实验法的一般步骤

      实验法是生物研究的主要方法.是利用特定的器具和材料,通过有目的、有步骤的实验操作和观察、记录分析,发现或验证科学结论.

    一般步骤:(1)发现并提出问题;(2)收集与问题相关的信息;(3)作出假设;(4)设计实验方案;(5)实施实验并记录;(6)分析实验现象;(7)得出结论.故答案为:(1)发现并提出问题;(2)收集与问题相关的信息;(3)作出假设;(4)设计实验方案;(5)实施实验并记录;(6)分析实验现象;(7)得出结论.

      实验法的具体步骤

      1.材料与方法

      (1) 实验对象

      实验对象为动物时。应该写明动物名称、种类(品种、品系)、微生物控制级别、数量、来源、性别、年龄、身体长度、体重、健康状况、分组方法与标准;临床研究需要提供病例的来源、病例数、性别、年龄、职业、病程、病因、病理诊断依据、选择标准、诊断分型标准等。

      特殊的实验需要特殊记录,如研究生物节律需要记录每次实验或取材的时间点等。

      (2)实验仪器

      要标明生产厂家、型号、批次、精度、操作方法等。若因实验需要而对实验仪器做出了改进,应当加以说明。

      (3)实验材料

      应写明实验所用药品和试剂的名称、成分、规格、纯度、来源、出厂时间、型号、批号、使用效价、浓度和剂量、配制方法和过程、临床使用剂量和次数、给药方法和途径。若是自制药品,需要更详细的说明。

      (4) 实验方法与条件

      需要写明实验动物的感染接种方法、手术与标本制备过程、实验与记录的手段、观察步骤、记录指标及注意事项;病例的观察方法、指标、治疗方法、药物的名称、剂量、剂型、使用方法及疗程。所用的方法如果是公知公认的,只需要写明其方法名称即可;引用他人的方法应该注明出处,对新的或有实质性改进的方法,需要说明采用这些方法的理由,并详述其改进部分,做出详细的介绍,以便他人重复。

      如果使用统计学方法,则应详细介绍具体使用了哪种统计方法,统计学软件及版本。

      2. 结果

      实验结果是论文的核心价值,是作者的研究结晶,是最关键的部分。全文的结论由实验结果得出,最终的讨论由此引发,判断推理和建议也因此产生。此部分需要体现作者的研究成果及论据,是评价该论文的重要依据。

      (1)数据和图表

      应当如实、具体、准确的写出经过统计学处理过的实验观察数据资料,不需要罗列全部原始数据。对于仅用数据不足以说明实验结果的情况,需要使用图表。插图和表格能直观的显示变化的规律性,有利于进行对比,因此在表达实验结果时,大多采用图表来表示。另外需要用文字来对数据和图表加以详细分析说明。

      (2)结果写作要求

      根据实验事实,分为若干节、段来进行安排,可以使用小标题,使得研究结果具备一定的逻辑性围绕文章的中心思想展开。结果的写作需要遵守实事求是的要求,不论结果是成功还是失败,只要是真实的,就有价值。不能随意舍去不符合主观设想和实验预期的数据和结果,这样做将失去真实性。结果部分是自己的研究成果,不能把前人的工作夹杂进去。这一部分纯属实验结果,而不是分析和推理,因此叙述完毕后不需要综合说明,因为综合说明是归于讨论部分的内容。

      3.讨论和结论

      (1)讨论

      讨论是作者对研究、实验、观察中得到的材料进行归纳、概括和探讨,并作出理论分析,是对自己课题的不足的分析,也是对自己研究结果的升华。需要说明实验的结果是否与有关假设相符,说明预期以外的现象,并与其他相似实验所得出的结果进行综合分析,分析异同和可能原因,提出自己的见解并评价其意义。

      讨论大概分为以下几个部分:对实验观察过程中各种数据或现象的理论根据或解释、实验结果的理论依据及其应用价值、作用机制或变化规律的的探讨、同类课题国内外研究动态与本文关系、实验结果与前人结果的比较、作者自己的经验和体会、对未来类似研究的建议。

      (2)结论

      论文的结论是作者对全文的概括与总结,应该根据自己的实验结果,并参照前人的结果得出。结论不是成果的罗列,它是作者的深入认识,应终点阐述研究结果说明了什么问题,得出了什么规律,解决了什么实际问题,有什么新的见解,不足之处和尚未解决的问题等。用词需要准确,不能似是而非。当结论的内容较多时,可分条并标出序号,但不能加小标题。一些重要的数据也可以作为结论,如果没有得出明确结论,可以不写结论部分或只写小结。 “结论”也可以与“讨论”合并为“讨论和结论”。

      实验法的运用起到了很好的作用,使得硕士论文写作的研究观点得到数据支撑和结果印证,而不再是单纯的对观点进行阐述,那样的话,会显得没有说服力,作用性如此明显,大家更要掌握好,然后运用在日后的论文写作中,希望笔者分享的内容学生们看完能够有所收获。

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    2020-05-30 13:09:58
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    2020-05-19 23:40:37
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常用的实验方法有哪些