Diseño experimental
La obtención de los datos requeridos a través de experimentos es una fuente directa de recopilación de datos sobre fenómenos naturales e investigaciones científicas.
Para mejorar la calidad de los resultados de la investigación científica, las cuestiones de diseño experimental deben considerarse cuidadosamente durante todo el proceso del experimento en función del propósito del experimento, combinado con los requisitos de las estadísticas. Un diseño experimental cuidadoso y completo puede organizar razonablemente varios factores experimentales y controlar estrictamente los errores experimentales, maximizando así la adquisición de datos ricos y confiables con menos mano de obra, recursos materiales y tiempo. El diseño experimental científico y razonable es la base del proceso experimental y el requisito previo para el procesamiento de datos experimentales y para garantizar la calidad experimental. Por otro lado, si hay deficiencias en el diseño experimental, puede causar un desperdicio indebido y restar valor a los resultados de la investigación.
1. Principios del diseño experimental
Algunos diseños experimentales pertenecen a aspectos profesionales y otros a aspectos estadísticos. Desde una perspectiva estadística, se deben considerar principalmente cuestiones como la aleatorización, el control y la repetición. Estos son los llamados tres principios del diseño experimental.
(1) Principio aleatorio. Es decir, utilice una "tabla de números aleatorios" para lograr la aleatorización; utilice una "tabla de disposición aleatoria" para lograr la aleatorización; utilice una computadora para generar "números pseudoaleatorios" para lograr la aleatorización; Intente utilizar conocimientos estadísticos para diseñar sus propios experimentos y reducir la interferencia de factores externos y humanos.
(2) Principio de comparación. Establecimiento de un grupo de control en blanco Sólo mediante el establecimiento de un grupo de control podemos ver claramente el papel de los factores experimentales. Cuando algunos tratamientos se mezclan con factores importantes ajenos al tratamiento, también es necesario establecer un grupo experimental que contenga sólo los factores ajenos al tratamiento como grupo de control experimental. También es posible establecer grupos de control históricos o chinos y extranjeros. o que coexistan una variedad de formas de control.
(3) Repetir principio. El principio de repetición significa que se deben realizar múltiples experimentos repetidos e independientes bajo las mismas condiciones experimentales. Generalmente se cree que los experimentos repetidos más de 5 veces tienen mayor confiabilidad.
2. Contenidos básicos del diseño experimental
(1) Formular un proceso de comparación mutua. El tratamiento se refiere a ciertos factores que se aplican a los sujetos en una investigación experimental.
(2) Determinar los objetos experimentales y la cantidad. Esto se refiere a animales o muestras de tejido vivo utilizados en experimentos. En el diseño experimental, de acuerdo con el propósito y contenido de la observación experimental, es necesario definir claramente qué tipo de objetos experimentales utilizar, y las condiciones y requisitos que debe tener cada unidad experimental en los objetos experimentales para asegurar la consistencia de los objetos de prueba.
(3) Determinar los principios para asignar cada unidad experimental a varios tratamientos. Se trata principalmente de una cuestión de asignación aleatoria o aleatorización.
(4) Desarrollar elementos de observación y formularios de registro. De acuerdo con el propósito y las tareas de la investigación, se deben seleccionar los elementos de observación que sean más significativos para explicar las conclusiones experimentales y que tengan cierta especificidad, sensibilidad y objetividad. No se deben omitir los elementos necesarios y los datos deben estar completos; no es necesario configurar los elementos irrelevantes para evitar consumir mano de obra y recursos materiales y retrasar todo el experimento.
(5) Formular un plan de recopilación y análisis de datos. Esto significa que debe tener una idea preliminar de antemano sobre cómo organizar los datos que se obtendrán, qué indicadores estadísticos calcular y qué métodos de análisis estadístico utilizar.