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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于血压数据分析的问题，于是小编就整理了1个相关介绍血压数据分析的解答，让我们一起...
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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于试验数据分析报告的问题，于是小编就整理了3个相关介绍试验数据分析报告的解答，让我们一起看看吧。
（图片来源网络，侵删）
求助实验数据的相关性分析统计？
1 实验数据的来源和处理 任何实验和观察结果必须转化为数据才能统计分析。
实验数据可分为两类, 即计量资料和计数资料。计量资料一般为连续的数值并有计量单位,如体重、年龄、血压等, 一般以均值(Mean) 和标准差(Standard deviation , s) [ ±S]表示；计数资料也称有序资料,是将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果称为等级资料。2 统计分析方法（可用统计分析软件，如：SPSS;SAS等） 2．1 变量计量资料的分析 实验室数据计量资料的分析常用的方法包括t 检验和方差分析,根据实验设计和数据特点,针对每种分析方法,也有多种特殊的要求和分析计算方法。（1）样本资料均数与已知的总体均数的比较:如果数据为正态分布,则使用单样本t 检验;如数据为非正态分布,则考虑变量变换,或用选用非参数检验方法,如Wilcoxon秩检验(单样本与总体中位数比较) 。（2）两样本均数的比较:如果数据为正态分布,则使用两样本比较的t 检验;如数据为非正态分布,则考虑变量变换或用两样本比较的秩和检验。（3）配对设计两样本均数的比较:如果差值呈正态分布,则使用配对t 检验;如果差值非正态分布,则考虑变量变换或选用配对的秩和检验。（4）多样本均数的比较:多样本均数的比较使用方差分析方法。根据实验设计和实验目的不同,则***取不同的方差分析方法。对于完全随机设计,各组样本资料服从正态分布,且方差整齐的数据，常用单因素方差分析(One way ANOVA) ；如果资料呈非正态分布或方差不齐,则选用多样本的秩和检验( Kruskal-Wallis test) 。如检验结果有统计学意义,则还需要进行两两比较,如每两组进行比较,则使用SNK-q 检验;如各实验组与对照组的比较,则使用Dunnett’s test ;如一组和其它组进行比较,则使用Scheffe’s test 。三因素三水平的实验数据分析。我做的是全面的实验，也就是有27个组合，请问如何分析这些数据？
你可以做一个方差分析，看看各实验组合是否存在差异。
如果方差分析结果是不显著的，你的实验就没有意义了（如果是为了找出最优组合）； 如果差异显著，可以进一步做多重比较，找出差异组合，根据实验数据找出最优实验组合就可以了。霍尔效应实验报告数据怎么计算？
1. 背景基础
由电场力等于洛伦兹力，我们可以得到
因此，纵向电流
我们可以定义霍尔系数
2. 实验测量
在实验上，我们最先得到的是霍尔电压V_H ( 即Vy )，由此可以得到霍尔电阻率测量到的霍尔电压可以通过下式转换为霍尔电阻率其中，， t为样品的厚度对应地，因此，如果我们从实验上测得霍尔电压，便可以得到霍尔电阻率和霍尔系数，进而得到样品的载流子浓度。
从微观角度看，我们可以得到正常霍尔效应下的电阻率公式
3. 数据处理
在实际测量时，粘的霍尔电极不会是严格地沿着霍尔电压方向，总是会有一定的纵向偏移；同样纵向电极也会有一定的横向偏移。因此我们需要通过测量正负磁场来进行对称化和反对称化，以此来得到纯粹的横向电阻率和纵向电阻率，即得到霍尔电阻率和纵向电阻率之后，我们有时候需要得到相应的电导率（因为对于理论学家而言，计算电导率总是相对简单的）。在不加磁场时，电阻率和电导率的关系很简单给样品加上一个垂直磁场之后，电阻率和电导率均变成一个二维张量，即由可得二者分量之间的关系
同理，可以得
通过以上关系，我们可以得到以下的结论：
如果，则我们可以得到不加磁场时的关系
如果，我们看到 .从普通的观点来看，以上的第二点是反直觉的，难以理解的。一个导体怎么可能既是完美的导体又是完美的绝缘体呢？
我们想一下电阻率和电导率的物理意义：根据Drude模型，和 对应于同一个物理图像即，即在样品中没有散射。进一步也就是说电流没有做功。这点很容易达到，我们只需让纵向的电流为零，则，而则表示样品中没有能量的耗散。此时的电子没有纵向的移动，而是在原地打转（局域化轨道）。
Fig. 2 量子霍尔效应示意图
4. 由霍尔效应测得的载流子浓度推得载流子迁移率
材料电导率和载流子迁移率之间的关系为对于单一种类载流子导电（以电子导电为例），
因此材料的载流子迁移率为
到此，以上就是小编对于试验数据分析报告的问题就介绍到这了，希望介绍关于试验数据分析报告的3点解答对大家有用。
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