实验设计与分析指南 🧪

实验设计是科学研究的核心环节，合理的方案能显著提升实验结果的可靠性。以下是关键要点：

一、设计原则

1. 明确目标：确保实验问题可量化
2. 变量控制：区分自变量、因变量与干扰变量
3. 样本量计算：避免过小样本导致统计效力不足
4. 随机化：减少系统误差（例如使用 random 模块生成随机分组）
5. 重复性：至少3次重复实验验证结果稳定性

⚠️ 注意：实验前请查阅 实验伦理规范 确保合规性

二、数据分析方法

• 定量分析：使用统计软件（如 SPSS、R）进行回归分析
• 定性分析：通过主题建模（Topic Modeling）挖掘数据模式
• 数据可视化：推荐使用 Python Matplotlib 工具包

三、常见误区

• ❌ 忽视对照组设置（如 对照实验 的重要性）
• ❌ 过度追求数据显著性而忽略实际意义
• ❌ 未进行数据清洗导致结果失真

如需深入了解科研方法论，可参考 科学方法基础 文章。