《试验设计》课程教学大纲

《试验设计》教学大纲课程编号：121022B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课□学科基础课☑专业核心课□专业提升课□专业拓展课总学时：32讲课学时：16实验（上机）学时：16学分：2考试类型：□考试☑考查适用对象：数理统计学R是□否适合作为其他专业学生的个性化选修课先修课程：概率论与数理统计、线性代数一、教学目标试验设计作为一门方法论课程，其主要作用是通过科学的试验设计，人为控制试验条件，检验现象之间可靠性的因果关系。本课程是为统计学专业本科生开设的一门专业课。本课程的作用是让学生掌握的试验设计理论与方法并应用于实践，培养学生运用试验手段研究现象间因果关系的能力，同时要了解现实世界中非实验数据的因果关系研究方法。通过系统学习本课程的专门知识和相关案例，使学生能够运用试验设计技术解决不同领域的问题。目标1：扎实的试验设计理论基础和较为完整的试验设计知识体系目标2：能够运用试验设计手段探讨现象间因果关系，解决实际问题目标3：：培育有坚定理想信念、深厚爱国主义情怀、高尚道德情操，具有扎实统计专业学识，坚韧奋斗进取品格的社会主义新青年二、教学内容及其与毕业要求的对应关系本课程按照由浅入深、由传统到现代的思路介绍各种试验设计方法。主要内容包括试验设计的基本问题，适用于不同条件的不同试验方案的设计，相应的数据分析(描述分析、方差分析、回归分析、点估计和区间估计等)，不同设计方案的比较，试验设计在经济学、心理学中的应用案例分析，试验设计与抽样调查相结合的应用案例及分析，准试验设计数据的因果关系探讨。该课程是应用性较强的课程，知识的应用富有个性化，学习中不可生搬硬套。为达到课程的教学目的，在教学方法上需要采用：课程讲授、分组讨论、分组案例解决、资料阅读等方式进行。教师在课堂上要采用理论与案例相结合的方式启迪学生的思维，结合统计软件的演示，力图使学生掌握知识精髓，解决一些不太复杂的试验设计的现实问题。该门课程考核方式比较灵活，比如，可采用开卷考试、实际案例的分析报告(小组或个人)、论文等方式。案例分析报告和论文都应归入期末成绩，比如，成绩分配可以按：考勤10%+平时作业40%+论文(或案例解决)50%。要求同学要有一定的描述统计、概率论与数理统计等知识基础，熟练使用一种统计软件，认真完成课后作业，具有一定的自学能力。三、各教学环节学时分配以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下：教学课时分配序号章节内容讲课实验其他合计1第一章引言222第二章单因子试验设计2243第三章区组设计与拉丁方设计1124第四章析因设计3255第五章正交设计3146第六章响应曲面设计2247第七章准试验数据的分析2248第八章试验设计的其他问题3149第九章试验设计的应用案例分析33合计211132四、教学内容第一章试验设计引言1.1试验设计的概念1.2试验设计的典型应用1.3试验设计的基本原理1.4试验设计原则和步骤1.5试验设计的发展历史教学重点和难点：试验设计的原理、试验设计的原则、试验设计的步骤、试验设计与抽样调查的区别与联系课程考核要求：理解试验设计的概念、应用和发展历史，理解试验设计的概念，掌握试验设计的原理、原则、步骤课程思政切入点：社会科学尤其是民意研究领域，广泛运用了试验和准试验手段获取数据进行因果关系探讨。通过对现实中运用试验方法进行民意研究的案例介绍，引导学生理性关注社会问题，培养他们的社会责任感和制度自信心；同时培养他们的因果关系分析意识和能力，增强其服务社会的本领，增加其专业自信心和专业热情。这些案例将贯彻本课程多个章节。复习思考题：1、试验设计的概念 2、试验设计的原理、原则、步骤3、试验设计与抽样调查的关系 第二章单因子试验设计2.1单因子完全随机化试验设计的实施与特点2.2单因子试验数据的描述分析及作用2.3单因子方差分析的原理2.4单因子方差分析的三个前提及检验2.5单因子方差分析模型的适合性检验2.6单因子试验设计数据的多重比较检验2.7含协变量时的协方差分析教学重点和难点：试验的随机化、描述分析的作用、方差分析的原理、三个前提的检验、模型适合性检验、方差分析全部过程的软件实现与结果解读课程考核要求：理解三个前提的含义、理解方差分析的原理，掌握方差分析、前提检验、模型适合性检验、多重比较检验的软件实现与结果解读课程思政切入点：对第一章介绍的案例，在本章介绍案例实施与分析的相关内容，进一步强化学生对社会问题的认识与思考。复习思考题：1、单因子试验中随机化如何实现，其作用是什么？2、方差分析的原理如何表达？3、方差分析三个前提如何描述？如何检验？4、模型适合性检验的思想是什么？5、什么时候需要进行多重比较检验？第三章区组设计与拉丁方设计3.1区组因子及含区组因子的随机化设计3.2随机化完全区组设计的实施与方差分析3.3模型的适合性检验3.4拉丁方设计与方差分析3.5不完全区组设计与方差分析教学重点与难点：区组内随机化的实现、模型适合性检验、拉丁方设计的正交性、不完全区组设计的方差分析课程考核要求：理解区组因子的特点及区组内的随机化，理解拉丁方设计的正交性特点，掌握各种设计的方差分析，掌握模型的适合性检验课程思政切入点：同上一章复习思考题：1、什么是区组因子，为什么要考虑区组因子？2、区组设计的随机化如何实现？3、拉丁方设计的特点和优势何在？第四章析因设计4.1析因设计的特点及实现4.2交互作用及形态4.3析因设计的方差分析与前提检验4.4模型适合性检验4.5含区组因子时的多因子析因设计与分析教学重点与难点：析因设计的随机化实现、交互作用、交互作用的分析与检验、模型适合性检验、交互作用显著性对分析结论的影响课程考核要求：理解析因设计的作用及随机化实现，掌握含交互作用与不含交互作用时的方差分析，掌握交互作用显著时的分析技巧，掌握模型的适合性检验课程思政切入点：同上一章复习思考题：1、析因设计的主要目的是什么？2、什么是交互作用？如何考察它的作用和大小？3、交互作用显著时，如何分析主因子对因变量的影响？第五章正交设计5.1正交设计与正交表5.2不含交互作用时的正交设计5.3含交互作用时的正交设计5.4重复试验5.5正交表的改造教学重点与难点：正交设计的正交性，随机化实现，交互作用的安排，模型适合性检验，含有多个因变量时的分析与决策课程考核要求：理解正交设计的正交性及随机化实现，掌握交互作用在正交表中的安排方法，掌握模型的适合性检验，掌握几种正交表的改造方法，理解含有多个因变量时的决策原则课程思政切入点：同上一章复习思考题：1、正交设计有何优点？2、在正交设计中如何安排交互作用？3、为什么要对正交表进行改造？什么情况下应进行什么方式的改造？4、含有多个因变量时，如何得到因子满意的因子的水平组合？第六章响应曲面设计6.1响应曲面设计的基本概念6.2拟合一阶模型的设计6.3拟合二阶模型的设计6.4均匀设计教学重点与难点：拟合各阶模型的设计的原理与特点，各种模型参数估计的特点与实施，模型适合性检验课程考核要求：理解响应曲面设计的概念，掌握各种一阶、二阶模型设计方法和参数估计方法，模型的适合性检验课程思政切入点：通过介绍工业生产中的试验设计的案例，让学生理解工作生产中的试验设计的重要性，同时培养他们服务社会的能力、尤其是创新意识和能力。复习思考题：1、什么情况下要进行响应曲面设计？2、在各阶模型的设计中，如何保证具有良好的统计性质？3、在完成模型的参数估计和分析后，如何确定最优方案？4、均匀设计有何特点？第七章准试验数据的分析7.1准试验设计情形下的因果关系探讨7.2倾向值分析7.3基于倾向值的因果关系初探教学重点与难点：准试验数据情况下因果关系探讨框架、倾向分、基于倾向分的因果关系初探课程考核要求：理解准试验数据情况下因果关系探讨框架、掌握倾向分的计算方法、学会基于倾向分的因果关系初步分析课程思政切入点：仍延续第一章的案例，让学生通过实际分析得出结论，理解相应的社会问题，意识到自己的社会责任与自我完善的方向。第八章试验设计的其他问题8.1协方差分析8.2含有多个因变量时的分析与决策8.3试验设计与抽样调查的结合—调查实验（SurveyExperiments）8.4基于机器学习的高阶交互效应分析教学重点与难点：协方差分析，调查实验的原理与实现，基于机器学习的多阶交互效应分析课程考核要求：理解协方差分析的数据要求，理解含有多个因变量时的分析与决策原则，理解调查实验的原理，掌握协方差分析的实现，掌握基于机器学习的多阶交互效应分析课程思政切入点：同上一章复习思考题：1、协方差分析对数据的要求及协方差分析如何实现？2、含有多个因变量时的分析与决策时应遵循什么原则？3、调查实验方法的基本思想是什么？4、如何用机器学习方法探讨高阶交互效应？第九章试验设计的应用案例分析8.1基于调查实验的民众廉政感知的影响因素分析8.2基于准试验数据的中国民众政治信任的影响因素分析教学重点和难点：两个案例的具体分析，案例中存在的问题分析课程考核要求：要求对这些案例进行具体分析，总结优点，发现问题课程思政切入点：针对这两个案例，通过分析结论，除了让学生理解相应的社会问题，增加学生的社会责任感，找到其自我完善的方向外，还能够通过技能的训练，提高学生的专业自信心和专业热情。复习思考题：1、试验设计运用于经济领域时，难点在哪？2、调查实验实施中的难点，方法的优缺点是什么？3、机器学习方法探讨高阶交互效应时，方法的优缺点是什么？五、考