数据处理和检验.ppt

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1、大学生科研论文写作入门,山西大学 李瑞金,学术论文一般包括以下部分: 题名 引言 前置 作者信息 主体 正文 部分 摘要 部分 结论 致谢 关键词 参考文献 作者简介,科研论文写作的结构,科技论文的主体结构,主体结构： 引言 （你要作什么？做了什么？为什么做？） 材料与方法 （你怎样做的） 结果 （你发现了什么？） 讨论 （你对所获结果的解释） 结论 （由结果得出的结论） 建议 （你的建议） 致谢 （谁帮助了你） 参考文献,参考文献,参考文献要求 亲自阅读过，与论文关系密切，有启示或帮助 最新文献 已公开发表，或待发表 以原文、原著为主，未找到原文者，可引用被公开发行的文摘期刊录用的文献 一般

2、论文引用的参考文献数为1015条，综述应超过20条,两种标注法,1.顺序编码制：按论文正文部分引用文献出现的先后顺序连续编码，将序号置于方括号中。例如： 关于青海家畜的红细胞钾型，张才钧等曾对绵羊1,2、山羊3做过研究。 2.“著者出版年”制：论文正文部分引用的文献在引文后标注“著者”和发表“年份”，并用圆括号括起。引用多个著者的文献时，只需标注第一著者的姓，其后加“等”字。 例如： 最大规模的实验是在三个托儿所中进行的；观察了在膳食中分别补充鱼肝油（李明星,1941）和有紫外线照射过的麦角固醇（schout et al.,1942）对于龋齿发生的影响。,参考文献格式,参考文献的格式 （GB7

3、71487文后参考文献著录规则） 连续出版物：序号作者题名刊名，出版年份，卷号（期号）：引文所在的起始或起止页码 J 专著： 序号作者书名版本（第1版不标注） 出版地：出版者，出版年引文所在的起始或起止页码 M 论文集：序号作者题名见（英文用In）：主编论文集名出版地：出版者，出版年引文所在起始或起止页码 C 学位论文：序号作者题名：博士或硕士学位论文保存地点：保存单位，年份 D 专利：序号专利申请者题名专利国别，专利文献种类，专利号出版日期 P 技术标准：序号起草责任者标准代号标准顺序号一发布年标准名称出版地：出版者，出版年 S 会议文献、科技报告的著录项目与著录格式均可按专著著录,导入新课

4、,科研的前期准备工作结束后，收集了一些有用的实验或调查数据，这些数据哪些是可靠的？哪些是可疑的？数据怎样进行分析处理？怎样进行统计检验？这些是制作图表的依据，是写论文之前必须完成的。 那么，有哪些方面的内容呢？,第五章 数据处理和检验,一、有效数字 二、平均数和标准偏差 三、可疑值的舍去 四、常用检验方法 1. t检验 2. 方差检验,一、有效数字,在科学实验中，为了得到准确的测量结果，不仅要准确地测定各种数据，而是还要正确地记录和计算。所以，记录实验数据和计算结果应保留几位数字是一件很重要的事，不能随便增加或减少位数。例如用重量法测定硅酸盐中的SiO2时，若称取试样重为0.4538克，经过一

5、系列处理后，灼烧得到SiO2沉淀重0.1374克，则其百分含量为： SiO2 % =(0.1374/0.4538)100%30.277655354%,上述分析结果共有11位数字，从运算来讲，并无错误，但实际上用这样多位数的数字来表示上述分析结果是错误的，它没有反映客观事实，因为所用的分析方法和测量仪器不可能准确到这种程度。那么在分析实验中记录和计算时，究竟要准确到什么程度，才符合客观事实呢？这就必须了解“有效数字”的意义。,有效数字的意义及位数,有效数字是指在分析工作中实际上能测量到的数字。记录数据和计算结果时究竟应该保留几位数字，须根据测定方法和使用仪器的准确程度来决定。在记录数据和计算结果

6、时，所保留的有效数字中，只有最后一位是可疑的数字或者不定数字。,例如： 坩埚重18.5734克 六位有效数字 标准溶液体积24.41毫升 四位有效数字 由于万分之一的分析天平能称准至0.0001克，滴定管的读数能读准至0.01毫升，故上述坩埚重应是18.57340.0001克，标准溶液的体积应是24.410.01毫升，因此这些数值的最后一位都是可疑的，这一位数字称为“不定数字”。在分析工作中应当使测定的数值，只有最后一位是可疑的。,例如: 1.0005 五位有效数字 0.5000；31.05% ；6.023102 四位有效数字 0.0540；1.8610-5 三位有效数字 0.0054；0.4

7、0% 两位有效数字 0.5 ； 0.002% 一位有效数字 在1.0005克中的三个“0”，0.5000克中的后三个“0”，都是有效数字；在0.0054克中的“0”只起定位作用，不是有效数；在0.0540克中，前面的“0”起定位作用，最后一位“0”是有效数字。同样，这些数值的最后一位数字，都是不定数字。,数字修约规则 “四舍六入五留双”,具体的做法是，当尾数4时将其舍去；尾数6时就进一位；如果尾数为5而后面的数为0时则看前方：前方为奇数就进位，前方为偶数则舍去；当“5”后面还有不是0的任何数时，都须向前进一位，无论前方是奇还是偶数。“0”则以偶数论。,有效数字修约举例,0.536640.536

8、6 0.583460.5835 18.0650118.07 10.275010.28 16.405016.40,有效数字的运算规则,(一)加减法 当几个数据相加或相减时、它们的和或差的有效数字的保留，应以小数点后位效最少，即绝对误差最大的的数据为依据。例如0.0121、25.64及1.05782三数相加，若各数最后一位为可疑数字，则25.64中的4已是可疑数字。因此，三数相加后，第二位小数已属可疑，其余两个数据可按规则进行修约、整理到只保留到小数后2位。,0.0121+25.64+1.05782 =0.01+25.64+1.06 =26.71 0.0121+25.64+1.05782 =0.0

9、12+25.64+1.057 （多保留一位，安全数字） =26.709 =26.71,(二) 乘除法 几个数据相乘除时，积或商的有效数字的保留，应以其中相对误差最大的那个数，即有效数字位数最少的那个数为依据。 例如求0.0121、25.64和1.05782三数相乘之积。 第一个数是三位有效数字，其相对误差最大，以此数据为依据，确定其他数据的位数，即按规则将各数都保留三位有效数字然后相乘： 0.012125.61.06 = 0.328 若是多保留一位可疑数字时，则 0.012125.641.058 = 0.3282 然后再按“四舍六入五留双”规则，将0.3282，改写成0.328。,有效数字的运

10、算规则小结 1根据分析仪器和分析方法的准确度正确读出和记录测定值，且只保留一位可疑数字。 2在计算结果之前，先根据运算方法确定欲保留的位数，然后按照数字修约规则对各测定值进行修约，先修约，后计算。,二、平均数和标准偏差,1. 平均数 2. 标准偏差,基本术语,1. 总 体 研究对象的全体，总体数目N。 2.样本 自总体中随机抽出一部分样品， 通过样品推断总体的性质。 3.样本容量 样本中所含个体的数目，n,平均值,样本容量为n，其平均值为：,偏差,偏差d=测定值xi平均值x 平均偏差=（xi-x）n,样本标准偏差,f = n-1， 自由度：n个测定数据能相互独立比较的是n-1个。 引入n-1是

11、为了校正以样本平均值代替总体平均值引起的误差。,相对标准偏差,(relative standard deviation-RSD) 又称变异系数 (coefficient of variation-CV),例1：重铬酸钾法测得中铁的百分含 量为：20.03%, 20.04%, 20.02%, 20.05%和20.06%。计算分析结果的平均值，标准偏差和相对标准偏差。,举例,1.Excel（打开excel表第五章） 2.SPSS软件,SPSS结果与excel计算的一样。,三、常用的检验方法,1.t-检验（T-tests ）：与均值相联系，比较两个样本的均值差异性，要求服从正态分布或者t分布。 2.

12、单因素方差分析：（One-way analysis of variance）单因素方差检验，用于多个样本均数的显著性检验。,t检验,由于研究中不可能把总体中所有的样本都进行测定，比如总体有1000个个体，我们可以选择50个组成样本，测定样本的均值来反映总体的均值。但是由于取样的问题，可能抽到一些数值较大或者较小的个体，从而使得样本的均值和总体参数的均值之间有所不同，那么有一个问题：这个样本参数均值是否能代表总体均值？均值不等的样本个体是否能代表总体呢？另外，两组样本参数的均值是来自相同的总体还是不同的总体？它们之间是否有不同？这就需要进行t检验。,t 检验的类型,1.单一样本t检验（One-S

13、ample T Test）：检验单个变量的均值是否与给定的标准或者常数之间是否存在差异。 2.独立样本t检验（Independent Sample T Test）：用于检验两组来自独立总体的样本，其独立总体的均值是否有差异。 3.配对样本t检验（Paired-Sample T Test）： 用于检验两个相关或配对的样本是否来自具有相同均值的总体。,配对样本t检验,比如考查同一组人在参加一年的长跑锻炼前后的心率是否有显著差异。这里，每个人一年前的心率和一年后的心率是相关的，心率较快的人锻炼后仍相对其他人较快。所以，检验这样的成对总体的均值不能使用独立样本t检验的办法，因为独立条件不再满足。要用配

14、对样本t检验 。,配对样本t检验,又如想知道饲料中缺乏维生素E对大鼠肝中维生素A含量有无影响，实验选择8对16只大鼠，每对大鼠一只喂给正常饲料，另一只喂给维生素E缺乏饲料。考查正常饲料组和维生素E缺乏饲料组的结果有无差异时，也需要用配对样本t检验 。,t检验中的P值,t检验中的P值就是用于判断均数差异存在大小的可能性或者概率。 概率P值在0与1之间，P越接近于1，表明某事件发生的可能性越大，P越接近于0，表明某事件发生的可能性越小。习惯上将P0.05，或P0.01，成为小概率事件，表示某事件发生的可能性很小。,t 检验法公式,平均值与标准值的比较 进行t检验时，首先按下式计算出t值 若t计算t

15、,f，即P值0.05时则没有显著性差异。 通常以95%的置信度为检验标准，即显著性水准为5%。,t检验常用软件,1. Excel 2. SPSS 各举例分析,1.Excel 中t检验的2种方法,1） 双侧检验 2） 单侧检验,双侧检验和单侧检验,双侧检验：一般不知道数据的变化趋势时，默认为双侧检验。 单侧检验：主要关心带方向性或趋势性的检验问题。分两种情况：一种是我们所考察的数值越大越好。例如某机构购买灯泡的使用寿命，轮胎的行驶里程数，等等。另一种是数值越小越好，例如废品率、生产成本等等。,双侧检验和单侧检验,若对同一资料进行双侧检验也进行单侧检验时，同一资料双侧检验与单侧检验所得的结论可能相

16、同也可能不相同。 一般，双侧检验显著，单侧检验一定显著；但单侧检验显著，双侧检验未必显著。,2. SPSS中的统计检验,T检验 单因素方差分析,T检验,t检验有2种： 单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。 配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形，1，两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；2,同一受试对象接受两种不同的处理；3，同一受试对象处理前后。 要求： 当样本含量较小时（n30），理论上要求样本为来自正态分布总体的随机样本； 当两小样本均数比较时，要求两总体方差相等（即方差齐性）。,T检验,单因素方差检验,在科学实验中

17、常常要探讨不同实验条件或处理方法对实验结果的影响。通常是比较不同实验条件下样本均值间的差异。 方差分析是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的一种方法。例如 医学界研究几种药物对某种疾病的疗效； 农业研究土壤、肥料、日照时间等因素对某种农作物产量的影响 不同饲料对牲畜体重增长的效果等 都可以使用方差分析方法去解决。,方差分析的方法很多，本章只介绍单因素方差分析（One way ANOVA）。,单因素方差分析,该法是对二组以上的均值进行比较。如对照和几个实验组。 检验由单一因素影响的一个分析变量由该因素各水平组的均值之间的差异与对照组相比是否有统计意义。 并可以进行两两组间均值的比较，称作组

18、间均值的多重比较，还可以对该因素的若干水平分组中哪些组均值不具有显著性差异进行分析。,注意的问题,One-Way ANOVA过程要求因变量属于正态分布总体，方差齐性。如果因变量的分布明显的是非正态，方差不齐，就要用方差不齐的检验模式或非参数检验，不能还用齐性的检验模式。 Significance 选择项，各种检验的显著性概率临界值，默认值为0.05，可由用户重新设定。 检验方法的区别。,方差齐性时 (Equal Variances Assumed),LSD (Least-significant difference) 最小显著差数法，用t检验完成各组均值间的配对比较。对多重比较误差率不进行调整

19、。 Bonferroni (LSDMOD) 用t检验完成各组间均值的配对比较，但通过设置每个检验的误差率来控制整个误差率。 Tukey (Tukeys，honestly signicant difference) 用Student-Range统计量进行所有组间均值的配对比较，用所有配对比较误差率作为实验误差率。 Dunnett 指定此选择项，进行各组与对照组的均值比较。默认的对照组是最后一组。选择了该项就激活下面的“Control Category”参数框。展开下拉列表，可以重新选择对照组。单侧和双侧检验。,Tamhanes T2, t检验进行配对比较。 Dunnetts T3，与对照组进行比较。 Games-Howell，该方法较灵活。 Dunnetts C，采用基于学生氏极值的成对比较法。 有人认为这些方法不稳定，建议当方差不齐时，采用SPSS非参数检验。,方差不齐性时 (Equal Variances not Assumed),SPSS单样本非参数检验,SPSS单样本非参数检验是对单个总体的分布形态等进行推断的方法，其中包括卡方检验、二项分布检验、K-S检验以及变量值随机性检验等方法。,思考题：,1. 平均值和标准偏差的计算公式及其意义？ 2. t检验中如何判断两组均值之间有显著性或极显著性差异？ 3. 如何进行单因素方差检验或t检验？,谢谢,