DOE和方差分析区别

1.区别：DOE为实验设计方法。方差为具体的实验算法。通过DOE可确定最佳试验条件，用方差分析算出各种试验条件下的响应值。
2.DOE用 处:减少实验次数、增加经济效益。作 用: 提高产量和质量、降低成本
3.DOE(试验设计)步骤
⑴筛选主要显著的因子。
⑵找出最佳之生产条件组合。
⑶证明最佳生产条件组合有再现性。
4.方差（Variance），应用数学里的专有名词，是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
5.方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。

药理学实验的设计原则是什么？

一、实验设计的基本原则
药理学研究的目的是通过动物实验来认识药物作用的特点和规律,为开发新药和评价药物提供科学依据.由于生物学研究普遍存在的个体差异,要取得精确可靠的实验结论必须进行科学的实验设计,因此必须遵循以下基本原则.
1、重复:
“重复”包括两方面的内容,即良好的重复稳定性(或称重现性)和足够的重复数,两者含意不同又紧密联系.有了足够的重复数才会取得较高的重现性,为了得到统计学所要求的重现性,必须选择相应的适当的重复数.
统计学中的显著性检验规定的P<0.05及P<0.01反映了重现性的高低;“P”表示不能重现的概率.在已达到良好的重现性的条件下,如果P值相同,重复数越多的实验,其价值越小.它说明实验误差波动太大,或是两药的均数相差太小.前者提示实验方法应予改进,后者提示两药药效的差别没有临床意义.可见,靠增加实验例数来提高重现性是有一定限度的.
1.1 实验重复数的质量
除了重复数的数量问题外,还应重视重复数的质量问题.要尽量采用精密、准确的实验方法,以减少实验误差.同时应保证每次重复都是在同等情况下进行.即实验时间、地点、条件,动物品系、批次,药品厂商、批号,临床病情的构成比或动物病理模型的轻重分布应当相同.质量不高的重复,不仅浪费人力和物力,有时还会导致错误的结论.
1.2 药理实验设计中的例数问题
实验结论的重现性与可靠性同实验例数有关,实验质量越高、误差越小,所需例数越少,但最少也不能少于“基本例数”.
实验动物的基本例数
(1)小动物(小鼠、大鼠、鱼、蛙):计量资料每组10例,计数资料每组30例.
(2)中动物(兔、豚鼠):计量资料每组6例,计数资料每组20例.
(3)大动物(犬、猫、猴、羊):计量计数资料每组5例,计数资料每组10例.
2、随机:
“随机”指每个实验对象在接受处理(用药、化验、分组、抽样等等)时,都有相等的机会,随机遇而定.随机可减轻主观因素的干扰,减少或避免偏性误差,是实验设计中的重要原则之一.
随机抽样的方案有以下几种:
2.1 单纯随机
所有个体(病人或动物)完全按随机原则(随机数字表或抽签)抽样分配.本法虽然做到绝对随机,但在例数不多时,往往难以保证各组中性别、年龄、病情轻重等的构成比基本一致,在药理实验中较少应用.
2.2 均衡随机
又称分层随机.首先将易于控制且对实验影响较大的因素作为分层指标,人为地使各组在这些指标上达到均衡一致.再按随机原则将各个体分配到各组.使各组在性别、年龄、病情轻重等的构成比上基本一致.该法在药理学实验中常用,如先将同一批次动物(种属、年龄相同)按性别分为2大组,雌雄动物总数应当相同(雌雄各半).每大组动物再分别按体重分笼,先从体重轻的笼中逐一抓取动物,按循环分组发分别放入各组的笼中,待该体重动物分配完毕后,从体重次轻的笼中继续抓取动物分组,…… 直至体重最重的笼中动物分配完毕. 2.3 均衡顺序随机
该法主要用于临床或动物病理模型的抽样分组.即对病情、性别、年龄等重要因素进行均衡处理,其他次要因素则仅作记录,不作分组依据.先根据主要因素画一个分层表,然后根据病人就诊顺序依次按均衡的层次交替进行分组.例如准备将病情及性别加以均衡的临床试验分组情况见下表(病人总数22人),最后分组结果达到在病情及性别基本均衡.
均衡顺序随机分组表
Balance ordering random grouping
均衡层次 开始组别 按就诊顺序分层交替分为A,B组 共计Total
Balance degree Group No.1 Grouped alternately as clinical ordering to A and B A B
病重 男(M) A 1A,2B,3A,4B,5A,6B,11A,13B 4 4
Bad 女(F) B 7B,15A,16B,17A,18B 2 3
病轻 男(M) B 8B,9A,10B,19A,20B,22A 3 3
Mild 女(F) A 12A,14B,21A 2 1
3、对照:
“对照”是比较的基础,没有对照就没有比较,没有鉴别.对照组的类型很多,将在后面加以介绍.对照应符合“齐同可比”的原则,除了要研究的因素(如用药)外,对照组的其他一切条件应与给药组完全相同,才具有可比性.
3.1 分组的类型
3.1.1 阴性对照组 即不含研究中处理因素(用药)的对照,应产生阴性结果.
(1)空白对照:不给任何处理的对照,多用于给药前后对比,两组对比时较为少用.
(2)假处理对照:经过除用药外的其它一切相同处理(麻醉、注射、手术等),所用注射液体在pH、渗透压、溶媒等均与用药组相同,可比性好,两组对比时常用.
(3)安慰剂对照:用于临床研究,采用外形、气味相同,但不含主药(改用乳糖或淀粉)的制剂作对照组药物,以排除病人的心理因素的影响.
3.1.2 阳性对照组:采用已肯定疗效的药物作为对照,应产生阳性结果.如果没有阳性结果出现,说明实验方法有待改进.
(1)标准品对照:采用标准药物或典型药物作为对照,以提供对比标准,便于评定药物效价.
(2)弱阳性对照:采用疗效不够理想的传统疗法或老药作为对照,可代替安慰剂使用.
3.1.3 实验用药组
(1)不同剂量:可阐明量－效关系,证明疗效确由药物引起;还可避免因剂量选择不当而错误淘汰有价值的新药.一般采用3～5个剂量组,离体平滑肌实验组间剂量比为10,整体脏器活动为3.16或2, 整体效应为1.78或1.41.
(2)不同制剂:将提取的各种有效组分、不同提取部分或不同方式提取的产物,同时进行药效对比,以了解哪种最为有效.
(3)不同组合:用于分析药物间的相互作用,多采用正交设计法安排组合方式.
3.2 对比的性质
3.2.1 自身对比:又称同体对比、前后对比,为同一个体用药前后、或身体左右侧用药的对比.可大幅度较少个体差异,但要注意前后两次机体状况是否有自然变异.
3.2.2 配对对比:采用同种、同窝、同性别、同体重的动物,一一配对.可减实验误差,提高实验效率,但要注意不可滥用.
3.2.3 组间对比:药理实验中应用最广的对比.注意非用药因素要尽可能一致,以减少误差.
下面几种对比是对比的特殊情况.
3.2.4 交叉对比:同一个体前后两次分别接受甲乙两药治疗.一组动物先用甲药,后用乙药,另一组动物先用乙药,后用甲药.两次用药期间可根据实验性质休息一定时间,以避免前药对后药的影响.动物实验或临床研究中均可应用,主要适用于病程较长的疾病或病理模型.
3.2.5 历史对比:利用个人既往经验、过去的病历记录或历史文献资料作为对比.可比性差,除癌症、狂犬病等难治疾病外,最好不用.
3.2.6 双盲对比:主要用于临床研究,可减少医师和病人两方面的心理因素影响.实验中病人和观察病情的医师都不知道谁是用药组,谁是对照组.只有主持研究者保留名单,以决定具体治疗措施和分析实验结果.为新药临床研究中必不可少的方法之一.
二、药理实验设计中的剂量问题
1、安全剂量的探索:
首先用小鼠作急性毒性实验, 求出最大耐受量(或LD1). 然后按等效剂量的直接折算法计算出实验中所用动物的最大耐受量;取其1/3－1/5作为较安全的试用量.
2、剂量递增方案:
对于非致死性毒性反应较明显的药物,可先采用较小的剂量(例如LD1的1/50)作预试,以策安全.试用后如未出现药效,也无任何不良反应,可将药物剂量递增.每次增幅由100％递减至30％左右,直至出现明显药效或产生明显不良反应.具体方案见下表:
剂量递增表:
The Increasing of dosage
实验次数(Experiment No) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
剂量倍数(Dosage Times) 1 2 3.3 5 7 9 12 16 21 28 38 50
3、不同种属动物间的剂量换算:
对于文献中有在其它种属动物使用剂量的药物, 可通过剂量换算过渡到实验需用动物上来.以往常用的标准动物的等效剂量折算系数法,简便适用,但不宜用于体重不标准的动物.
不同种属标准体重动物整体(只)剂量折算倍数K
Times(K)of Dosage Conversion Between Various Standard Weight Animals
动物种属 小鼠 大鼠 豚鼠 兔 猫 猴 犬 人
Animal sorts mouse rat cavy rabbit cat monkey dog human
小鼠mouse(20g) 1 7.0 12.25 27.8 29.7 64.0 124 388
大鼠rat(200g) 0.14 1 1.74 3.9 4.2 9.2 17.8 56.0
豚鼠cavy(400g) 0.08 0.57 1 2.25 2.4 5.2 9.2 31.5
兔rabbit(1.5kg) 0.04 0.25 0.44 1 1.08 2.4 4.5 14.2
猫cat(2.0kg) 0.03 0.23 0.41 0.92 1 2.2 4.1 13.0
猴monkey(4.0kg) 0.016 0.11 0.19 0.42 0.45 1 1.9 6.1
犬dog(12kg) 0.008 0.06 0.10 0.22 0.23 0.52 1 3.1
人human(70kg) 0.0025 0.018 0.031 0.07 0.078 0.16 0.32 1
整体动物剂量(Dosage of a whole animal): DB ＝ DA×KB/KA
现介绍一种对任何体重动物都适用的“等效剂量直接折算法”:后面的表列出了不同动物的公斤体重剂量折算的有关系数和标准体重整体剂量折算倍数,供计算时使用.
不同种属动物单位体重(kg)剂量折算系数
动物种属 小鼠 大鼠 豚鼠 兔 猫 猴 犬 人
剂量折算系数K 1 0.71 0.62 0.37 0.30 0.32 0.21 0.11
动物体型系数R 0.059 0.09 0.099 0.093 0.082 0.111 0.104 0.1
标准体重(kg) 0.02 0.2 0.4 1.5 2 4 12 70
标准体重动物: DB ＝ DA×KB/KA
非标准体重动物: DB ＝ DA×RB/RA×(WA/WB)1/3
三、药理实验设计中的预试问题
在正式实验前应充分重视预实验的重要性,它可大大提高实验的效率,避免盲目性.通过预试应建立并改进实验方法、选择最佳实验对象、条件及指标.通过预试应对于干扰实验的因素有明确的了解.通过预试应尽可能提高实验的稳定性和灵敏性.
1、实验的稳定性及其选择
实验稳定性通常可用同一样本重复实验结果的变异系数CV表示:CV＝SD / X
实验变异系数小于0.05表示稳定性好, 大于0.2 则表示波动太大, 需改进实验方法.药理实验中可利用CV的测定选择适当的动物模型.
2、实验的灵敏性及其选择
用药剂量稍有变化,反应强度即出现明显差异,说明灵敏度较高.灵敏度可用因变系数C.C.表示:C.C.＝|(R1－R2)/(log D1－log D2)|
式中R1、R2为反应强度,D1、D2为相应的药物剂量.
药理实验中可利用CV和C.C.的测定选择最佳的实验动物、实验脏器或实验条件.
3、预试的任务及预试结果的意义
预试中应有计划地查明与保证正式实验成功有关的各种重要信息, 如: 动物品种、脏器类型、实验条件、实验方法、药物用量、观察指标等等.用于预试所得数据是在逐步改进的过程中陆续收集的,时间差异较大,一般不宜将预试结果并入正式实验结果.
通过预备实验,可拟出实验记录的内容,以保证正式实验能有条理、按顺序进行,不致遗漏重要的观察项目,便于对结果进行统计分析.实验记录一般包括以下内容
(1)实验标本的条件:如动物的种类、来源、体重、性别、编号等.
(2)实验药物的情况:如药物的来源、批号、剂型、浓度、剂量及给药途径等.
(3)实验的环境条件:如实验日期、时间、温度、湿度等.
(4)实验进度、步骤及方法的详细记录.
(5)观察指标的变化情况:包括原始记录和相关描记图纸或照片.
(6)资料整理、数据统计分析及其结果.
(7)实验中存在的问题、改进措施,需要进一步探讨的问题.
每次实验都必须随时记录,每一阶段结束时,都要对及时进行分析结果、整理数据,并画出必要的统计图表,作出结论,写出报告.

求有关学生管理系统的国内外研究现状

一． 毕业论文选题的意义 目前我国的教育体制正处在不断改革，创新的阶段，随着社会的发展和经济时代的到来，还有学校的教学质量的提高，生源不断扩大。尤其是自从国家实施大众化教育，实行高考扩招以来，我国高校学生数量急剧增大。学校管理就成了一个现实问题摆在了人们面前。学校如同企业，如果没有好的管理和来竞争力？在国际社会飞速发展的今天，我国也已成功加入世贸组织的今天，不得不让我们认真对待每一个问题。 学生成绩管理是学校管理中异常重要的一个环节，作为学校，除了育人，就是育知，学生成绩管理的计算机化是整个学校教务管理中的重要一部分，能否实现这一步关系到学校办学整体效率的高低，介与它的重要性，学生成绩管理系统的开发与应用就逐渐提入议程，并占着越来越重要的份量。 运用学生成绩管理系统可以减轻学院教学人员的工作量，加快查询速度，加强管理，以及国家各部门关于信息化的步伐，使各项管理更加规范化。还有就是缩小开支，提高工作效率与准确率。可以使学生能够合理安排时间，能够尽快的知道自己的考试成绩，投入新的课程的学习或复习这次没有考过的课程。并且学生成绩管理系统的应用也为今天的高校教育在未来市场的竞争力的提高达下坚实的基础。 在现代，高科技的飞跃发展，人们工作习惯的改变，特别是电脑的大量普及，人们生活节奏越来越快，怎样提高工作效率是人们首先考虑的问题。学生成绩管理是一个非常繁琐与复杂的一项工作，一个原因就是工作量大，不好管。对于一个学校而言，更应该运用一些本地资源，提高管理的力度，对学生负责，对自己的重任负责。 二． 本题目国内外研究现状 学生成绩管理是各大学的主要日常管理工作之一，涉及到校、系、师、生的诸多方面，随着教学体制的不断改革，尤其是学分制、选课制的展开和深入，学生成绩日常管理工作及保存管理日趋繁重、复杂。迫切需要研制开发一款功能强大，操作简单，具有人性化的学生成绩管理系统。 在国外高校，与国内不同，他们一般具有较大规模的稳定的技术队伍来提供服务与技术支持。而国内高校信息化建设相对起步较晚。在数字校园理论逐步应用的过程中，各高校一方面不断投资购建各种硬件、系统软件和网络，另一方面也不断开发实施了各类教学、科研、办公管理等应用系统，形成了一定规模的信息化建设体系。但是，由于整体信息化程度相对落后，经费短缺，理论体系不健全等原因，国内高校教务管理系统在机构设置、服务范围、服务质量及人员要求上与国外高校相比都有一定的差距。 纵观目前国内研究现状，在安全性和信息更新化方面存在有一定的不足，各现有系统资料单独建立，共享性差；在以管理者为主体的方式中，信息取舍依赖管理者对于信息的认知与喜好，较不容易掌握用户真正的需求，也因此无法完全满足用户的需求。因此，教务管理软件应充分依托校园网，实现教务信息的集中管理、分散操作、信息共享，使传统的教务管理朝数字化、无纸化、智能化、综合化的方向发展，并为进一步实现完善的计算机教务管理系统和全校信息系统打下良好的基础。 三。 主要设计内容、设计思想及工作流程 1. 设计研究内容（要实现的系统功能简介） 本系统包括以下功能模块： 2. 设计思想： 首先，最大限度地减轻学校管理人员的工作负担。再者，本系统拥有灵活的权限，用户权限可以定义到每个子模块的三种权限级别(最高级、普通用户、拒绝访问)。其次，在成绩管理方面，各任课老师、教学秘书等人员分别拥有不同维护权限，系统日志更是详细记录了更相关人员的操作历史。本系统以学校教务处或系办公室为主控制中心，其它部门（如各专业、班等）作为工作站，在主控制中心的授权下可以对数据进行录入、修改、查询、统计、打印等操作。最后，该系统在硬件配置上，最低配置CPU：P4 3.0以上，内存：512M，硬：160G就足够，在成本上不是很高，有很强的普遍性。 3.开发工具的选择 4. 工作流程： 本系统是一个面向学校教务管理人员、教师和学生，为其提供成绩管理服务的管理系统。教务人员通过本系统完成所有的日常教务工作。从学生入学开始到毕业离校，其在学校内的所有学科成绩与学分都通过本系统进行管理。 ① 需求分析： ② 概念结构设计： ③ 逻辑结构设计：]④ 物理设计： ⑤ 过程实现及维护： 四．毕业设计（论文）进度安排 1． 寒假期间：资料搜集与软件学习 2. 3月1日---3月31日：需求分析与构造原型 3. 4月1日---4月20日：概要设计 4. 4月21日--5月15日：系统实现 5. 5月16日--5月31日：毕业论文书写 6. 6月：系统与毕业论文完善

统计学中,统计数据来源渠道有哪些

一、数据的来源
从使用者的角度看，统计数据资料的来源主要有两种渠道：
一种是通过直接的调查或实验获得的原始数据，这是统计数据的直接来源，一般称为原始或第一手统计数据。
另一种是别人调查的数据，并将这些数据进行加工和汇总后公布的数据，通常称为次级数据或第二手间接的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而来的。
二、数据的直接来源——原始数据
搜集数据最基本的形式就是进行统计调查或进行实验活动，统计调查或进行实验就是统计数据的直接来源。
1、统计调查
统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务，运用科学的方法，有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调查得到的数据，一般称为观测数据。
2、实验法
实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的数据就是实验数据。
三、数据的间接来源有：
1、公开出版的统计数据。
主要来自官方的统计部门和政府、组织、学校、科研机构。
2、尚未公开发表的统计数据。
如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果数据。
需注意的是，如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所有者的同意，同时要为自己发布的数据负责。

扩展资料：
1，要注意每种统计分析方法的适用范围。许多分析方法对数据的要求很高，如果样本的分布不符合要求，样本量数量不足，或者存在大量的伪样本，都会造成最后结果的偏差甚至是完全错误。
2，在选择一种分析方法的同时，要按照方法的要求整理数据库。错误的数据库格式对于研究有时是灾难性的。我们在使用任何研究模型之前，都要考虑数据的适用性。同样，数据的合理转换也很重要。
3，如果必要，可以使用不同的研究方法对同一问题进行解释，来互相验证结论的真伪。如果出现互相矛盾，一定要找到矛盾的原因，去伪存真。任何的分析模型和方法都有其使用的局限性，在一定场合会失效。
4，数据分析结果要使用通俗易懂的语言或图表进行描述，繁琐高深的公式和过程不应该经常成为最终研究报告的一部分。
5，数据分析需要耐心和细致，不能出现任何疏漏。哪怕是一点点的失误，都可能产生“蝴蝶效应”，让研究报告变的一钱不值。
6，统计分析方法高级不一定是最好的，简单有效能够解决问题才是最好的。
参考资料：搜狗百科-统计数据