试验设计的三个基本要素是什么？三个基本原则是什么
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发布时间：2022-04-22 03:37
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时间：2024-01-05 02:54
【基本要素】
1.受试对象：是处理因素作用的客体，根据受试对象不同，实验可以分为三类：动物实验、临床试验、现场试验。
2.处理因素：是研究者根据研究目的而施加的特定的实验措施，又称为受试因素。
3.实验效应：是处理因素作用下，受试对象的反应或结局，它通过观察指标来体现。
【基本原则】
1 科学性原则
实验是人为控制条件下研究事物(对象)的一种科学方法；是依据假设，在人为条件下对实验变量的变化和结果进行捕获、解释的科学方法。 。
2.可行性原则
在实验设计时，从原理、实验实施到实验结果的产生，都实际可行。
3.简便性原则
实验设计时，要考虑到实验材料要容易获得，实验装置简单，实验药品较便宜，实验操作较简便，实验步骤较少，实验时间较短。
4.可重复性
重复、对照、随机是保证实验结果准确的三大原则。任何实验都必须有足够的实验次数才能判断结果的可靠性，设计实验只能进行一次而无法重复就得出“正式结论”是草率的。
5.单一变量原则
不论一个实验有几个实验变量，都应确定一个实验变量对应观测一个反应变量，这就是单一变量原则，它是处理实验中的复杂关系的准则之一。
6.对照性原则 实验中的无关变量很多，必须严格控制，要平衡和消除无关变量对实验结果的影响，对照实验的设计是消除无关变量影响的有效方法。
【基本思路】
首先，应认真研究实验课题，依据科学的实验思维方法，找出其中的实验变量和反应变量，理解题目已知条件所隐含的意义。明确实验目的、实验原理及实验要求的基本条件。
其次，充分利用所给器材和试剂，构思实验变量的控制方法和实验结果的捕获方法。—般情况下，题目中所指定的器材、试剂，任何一种都应在实验的相关步骤中出现，避免遗漏或自行增加某种器材或试剂。精心策划实验方法、严格设计实验过程、合理设置对照或变量，并引入科学的测量方法
最后再选择适宜的实验材料(实验对象)，在注意实验步骤关联性的前提下表述实验步骤，并从不同的角度分析实验结果。实验步骤的关联性需要考虑步骤排列的顺序性和实验主体(生物个体、器官、组织、细胞等)活性的维持；更高层次的关联，是认识探究过程的关联和递进，不断地淘汰、修正、检验假设，最终接近正确结论。这也是实验科学最基本的原则和要求。最后，能够做到有效预测实验结果、科学描述实验结果，并得出科学的实验结论。
【设计方法】
一份完整的实验设计方案，应该包括：实验名称，实验目的，实验原理，实验对象，实验条件，实验材料、用具和装置，实验步骤，实验现象，实验结果的假设和预期，实验结果的分析和讨论。
【基本内容】
实验名称：是关于一个什么内容的实验。
实验目的：要探究或者验证的某一事实。
实验原理：进行实验依据的科学道理。
实验对象：进行实验的主要对象。
实验条件：完成该实验必需的仪器、设备、药品条件。
实验方法与步骤：实验采用的方法及必需操作程序。
实验测量与记录：对实验过程及结果应有科学的测量手段与准确的记录。
实验结果预测及分析： 能够预测可能出现的实验结果并分析导致的原因。
实验结论： 对实验结果进行准确的描述并给出一个科学的结论。
【设计步骤】
观察现象
这里的观察是指在处于自然常态条件下进行的积极主动行为。观察时必须仔细而周详，且要作相应的记录，更为重要的是观察时要保持客观的态度，要避免产生定势思维和经验幻想，以确保观察的真实可靠性。
2.提出问题
对事物作慎密观察以后会因疑问想作进一步了解而提出问题，但是，一般只有有意义的问题才值得去探讨。因此，研究时，不仅要提出问题，更要提出确切的问题，并保证问题的叙述要清楚且正确。例如“蚯蚓如何借助肌肉的收缩与舒张而移动身体的?”
3.作出假设
所谓假设，就是对可见现象提出一种可以检测的解释，提出假设后应寻找证据，如果符合事实则假设成立。假设实际上是对所提出的问题所作出的参*。在检测假设之间，常先提出实验的预期结果，如果预期没有实现，则假设不成立。一般来说假设的形成可分为两步：首先依据发现的事实材料或已知的科学原理，通过发散性思维，提出涵盖各种可能的初步假定；之后，依据假定进行推理、排除并综合分析，得出具体的假定性结论。例如：“动物激素饲喂小动物的实验”，其假说是：“甲状腺激素对动物的生长发育有影响”，假定性结论是“用适量的甲状腺激素饲喂蝌蚪，生长发育加速”。
4.设计、进行实验
实验是实现验证假说和解决问题的最终途径。科学的实验过程必须要注意以下内容。
5.平衡控制
平衡控制主要是针对无关变量与额外变量的控制。因为实验中的无关变量很难避免，只能设法平衡和抵消它们的负面影响。
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时间：2024-01-05 02:54
实验设计的三个要素
作为一种特定的研究方式，实验法有着三对基本要素。分别是：
·实验组与控制组；
·前测与后测；
·自变量与因变量。
任何一项实验研究，一般都会涉及到这些基本要素。可以说，实验研究的这三种基本要素，构成了实验研究所具有的独特的语言。
（1）自变量与因变量
自变量是引起其他变量变化的变量，故也称作原因变量。而因变量则称作结果变量。在实验研究中，自变量又称作实验刺激(experimental stimulus)，而因变量则往往是研究所测量的变量。实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系，其基本内容是考察自变量对因变量的影响，即考察实验剌激对因变量的影响。与一般意义上的自变量有所不同的是，实验中的自变量通常都是二分变量，即它通常只有两个取值：有和无，即给予实验刺激或不给予实验剌激。
（2）前测与后测
在一项实验设计中，通常需要对因变量(或结果变量)进行前后两次相同的测量。第一次在给予实验剌激之前，称为前测(pretest)。第二次则在给予实验剌激之后，称为后测(posttest)。研究者通过比较前测和后测的结果，来衡量因变量在给予实验刺激前后所发生的变化，反映实验刺激(自变量)对因变量所产生的影响。这种测量既可以是一次问卷调查，也可以是一项测验。
（3）实验组与控制组
实验组(experimental group)是实验过程中接受实验剌激的那一组对象。即使是在最简单的实验设计中，也至少会有一个实验组。控制组(control group)也称为对照组，它是各方面与实验组都相同，但在实验过程中并不给予实验刺激的一组对象。控制组的作用是向人们显示，如果不接受实验刺激那样的处理，那么将会怎样，与实验组形成比较。在实验研究过程中，研究者不仅观察接受刺激的实验组，同时他们也观察没有接受实验剌激的控制组。并通过比较对这两组对象的观察结果，来分析和说明实验刺激的作用和影响。
试验设计的三个基本原则
（1）设置重复：同一处理在试验中出现的次数称为重复。重复的作用有二，一是降低试验误差，扩大试验的代表性；二是估计试验误差的大小，判断试验可靠程度。
（2）随机化：试验单元的分配和各个试验进行的次序都是随机确定的，这个原理称为随机化。随机化是试验分析使用数理统计方法的基石。随机排列是指处理安排到哪一个试验单元是随机的，不应受人的主观意识所影响。
（3）局部控制：是将整个试验空间分成若干个各自相对均匀的局部，每个局部叫做一个区组。将要比较的全部或部分处理安排在同一区组中，从而增加区组内处理间的可比性，这种用区组来控制和减少试验误差的方法，叫做局部控制。
