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1.实验：科学研究的基本方法之一，从而认识一些现象、目的和规律。

试验：为了解某物的性能或事物的结果而进行的尝试性活动。

2.重复：在不同时间对实验进行相同试验，以检验试验重复性。

平行：在同时间同条件下进行多个实验。

3.真值：某一时刻某一状态下，某量的客观值或真实值。

均值：算数平均值加权平均值

4.随机误差：在一定试验条件下，以不可预知的规律变化着的误差，多次试验值的绝对误

差时正时负，绝对误差的绝对值时大时小。

系统误差：在一定试验条件下，由某个或某些因素按照某一确定的规律起作用而形成的

误差。

过失误差：因为实验人员操作的差异引起的误差。

5.X-test：中文称卡方检验，适用于一个总体方差的检验，即在实验数据的总体方差σ2已

知的情况下，对实验数据的随机误差或精密度进行检验。

F-test：适用于两组具有正态分布的试验数据之间的精密的比较也称方差比率检验、方差

齐性检验和联合假设检验。它对数据的正态性非常敏感，F检验还可以用于三组或者多

组之间的均值比较。

6.组间离差平方和（SSA）：反映了各组内平均值之间的差异程度，是由于因素A不同作用

造成的，所以组件离差平方和又称水平项离差平方和。

组内离差平方和（SSe）：反映了在各水平内，各试验值之间的差异程度，由于随机误差

产生的，所以组内平方又称误差项离差平方和。

7.一元回归：又称直线拟合。是处理两个变量之间关系的最简单模型。

多元回归：试验指标y与多个实验因素（自变量)xi之间的近函数关系。

8.散点图：用于表示两个变量间的相互关系。

折线图：表示因变量随自变量变化的线性关系

9.因素：影响试验结果的变量的因素，是自变量

水平：水平是因素的不同状态或内容，即自变量的每个特定取值。

10.正交试验的直观分析：通过极差分析和趋势图确定因素主次顺序和优方案

方差分析：方差分析简称ANOVA,是一种非常实用、有效的统计检验方法，能用于检验

试验过程中，有关因素对试验结果影响的显著性。

1.实验设计和数据处理

实验设计：按预定的目标设计恰当的实验方案，以统计分析的数学原理、实验者的专业

知识和实验经验为基础，同时考虑所要解决的问题的题型，在实验中突出具体的设计方

案的步骤和显示统筹的数据分析。

数据处理：对实验数据进行采集、加工和传输和统计学分析，对数据的可靠性、因素的

显著性、回归方程的建立、显著性和预测等问题进行统计学判断，可以是人工处理也可

以是自动化机械处理，数据处理的传递形式也可以是图表、文字等，实验中数据处理是

关键，是传达实验结果的最直观有效的信息。

2.随机化和区组化

随机化：是以完全随机的方式安排各次试验的顺序和或所用试验单元。可以防止出现未

知的但可能会对响应变量产生的某种系统影响。

区组化：在实验中，不是作为实验的主要因素，而是对实验结果有影响的因素为区组因

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素，对他们进行研究，遵循局部一致原则

3.误差和偏差

误差：测量得到的量减去参考量值即为误差，试验中获得的试验值与它的客观真实值在

数值上的不一致，

偏差：是指试验中获得的试验值与它的测定平均值在数值上的差值，用来衡量测定结果

的精密度高低。

4.精密度、精准度和正确度

精密度：在规定的条件下，对同一或类似被测对象重复测量所得示值或测得值间的一致