一、课程基本信息

- 课程名称：实验设计与数据处理

- 课程代码：[填写具体代码]

- 学分：3

- 总课时：48（其中理论课时：36；实践课时：12）

- 适用专业：统计学、数据分析、生物科学及相关领域

二、课程性质与目标

本课程旨在帮助学生掌握实验设计的基本原理及数据处理的核心方法，为科学研究和实际应用提供理论支持和技术手段。通过系统学习，学生能够：

1. 理解并灵活运用实验设计的常用方法，包括单因素实验设计、多因素实验设计等；

2. 掌握数据整理、分析以及可视化的基本技能；

3. 学会利用统计软件解决实际问题，并对实验结果进行科学解读；

4. 培养批判性思维能力，提升科研素养和创新能力。

三、课程内容与安排

（一）实验设计基础

1. 实验设计的概念与重要性

- 定义及分类

- 实验设计的原则（随机化、重复性、局部控制）

2. 单因素实验设计

- 完全随机设计

- 配对设计

3. 多因素实验设计

- 析因设计

- 分层设计

（二）数据处理技术

1. 数据收集与整理

- 数据来源与质量控制

- 数据清洗与预处理

2. 描述性统计分析

- 中心趋势度量（均值、中位数）

- 变异程度描述（方差、标准差）

3. 推断性统计分析

- 参数估计

- 假设检验（t检验、卡方检验）

4. 回归分析与相关性研究

- 简单线性回归

- 多元线性回归

（三）实验案例与实践操作

1. 实验设计实例解析

- 农业实验设计案例

- 医学研究中的实验设计

2. 数据分析工具应用

- Excel、SPSS、R语言等软件的使用技巧

3. 综合项目训练

- 小组合作完成一个完整的实验设计与数据分析任务

四、考核方式

本课程采用多元化评价机制，综合考察学生的理论知识与实践能力，具体包括：

1. 平时成绩（30%）：课堂参与度、作业完成情况；

2. 实验报告（30%）：实验设计报告与数据分析成果展示；

3. 期末考试（40%）：闭卷笔试，重点考查核心知识点的理解与应用。

五、参考教材与资料

1. 推荐教材：

- 《实验设计与数据分析》李华编著

- 《统计学原理及其应用》张伟主编

2. 补充资料：

- 《R语言实战》Hadley Wickham著

- 相关学术期刊论文与在线资源

六、教学方法

1. 理论讲授结合案例分析；

2. 强调互动式教学，鼓励学生主动提问与讨论；

3. 实践环节注重动手能力培养，强化团队协作精神。

七、附录

- 教学进度表

- 实验室开放时间安排

- 联系方式与答疑平台

通过本课程的学习，学生将具备扎实的实验设计与数据处理能力，为未来的职业发展或进一步深造打下坚实的基础。