实验研究方法的设计过程
从研究过程的大体步骤来看，实验方法与一般实证研究(即经验研究)相类似，通常可分以下几个步骤：
1、在对现实经济生活中各种现象作观察思考并对有关文献进行回顾分析的基础上，确定研究问题；
2、根据理论，作出合乎逻辑的推测，提出假设命题；
3、设计研究程序和方法；
4、搜集有关数据资料；
5、运用这些数据资料对前面提出的假设命题进行检验；
6、解释数据分析的结果，提出研究结论对现实或理论的意义以及可以进一步研究或改进的余地。
在实验研究中特别引人注目的是第3个步骤——实验设计过程，它是实验研究的核心。实验研究用以检验假设的数据是对实验现象观察得到的，因此实验的设计如何直接关系研究成败。仔细观察已有的实验研究成果，可以发现，在以上步骤的具体实施上，实验方法与经验研究方法还是有所不同的。这一点在第2个步骤中就已经显示出来。将假设命题具体化为可以检验的模型，与实验设计有直接关系，研究者在对研究结果做出理论预期(即假设)时，必须考虑实验的可实施性在建立可证伪的检验模型时必须考虑变量的值可以通过实验取得。研究的第4个步骤是数据资料收集，在实验研究中就是实施实验并记录实验情况。实验研究中用于假设检验的数据来自研究者自己设计的实验，而经验研究应用的数据来自经验，如统计资料或报刊杂志(即现实世界中存在的数据)，这个差别在方法定义时就已经明确。
实验设计的主要步骤可归纳为：根据研究目的提出假设；拟定验证假设的方法、程序；选择适当的处理、分析实验数据的统计方法。
试验设计，也称为实验设计。数理统计的一个分支。关于如何按照预定目标制订适当的实验方案，以利于对实验结果进行有效的统计分析的数学原理和实施方法。
一个实验的设计，即对实验的一种安排，需要考虑实验所要解决的问题类型、对结论赋予何种程度的普遍性、希望以多大功效作检验、试验单元的齐性、每次试验的耗资耗时等方面，选取适当的因子和相应的水平，从而给出实验实施的具体程序和数据分析的框架。
作用
试验设计在工业生产和工程设计中能发挥重要的作用，主要有：提高产量；减少质量的波动，提高产品质量水准；大大缩短新产品试验周期；降低成本；试验设计延长产品寿命。
在工农业生产和科学研究中，经常需要做试验，以求达到预期的目的。例如在工农业生产中希望通过试验达到高质、优产、低消耗，特别是新产品试验，未知的东西很多，要通过试验来摸索工艺条件或配方。如何做试验，其中大有学问。试验设计得好，会事半功倍，反之会事倍功半，甚至劳而无功。
如果要最有效地进行科学试验，必须用科学方法来设计。所谓试验的统计设计，就是设计试验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作试验设计是必要的。
当问题涉及到受试验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。这样一来，任一试验问题就存在两个方面：试验的设计和数据的统计分析。这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。
实验研究的三个基本要素是干预措施、受试对象、试验效应。
1、干预措施
在社区干预试验中把根据研究目的而施加的特定试验措施称为干预措施。多数指外部施加的因素，如药物、手术、预防及保健措施等。干预措施可分不同等级，称为水平，如不同强度的体育锻炼。干预措施及各水平应在整个试验过程中，按设计好的统一标准进行，始终如一，避免引起偏倚。
2、受试对象
是指被选入参加试验的人。如果受试对象是病人则其诊断必须明确可靠，它就是预期要用于临床的适应证。用以判定受试对象的指标，称为诊断指标，包括疾病种类、病型分期、病情轻重、合并症，以及年龄、性别等指标。
3、试验效应
是指干预措施在受试对象身上产生的预期效应。用以判断效应的指标，称为效果指标。
诊断指标和效果指标都应有可靠性和有效性分析。诊断指标的可靠性差，可能会引起错分误差；诊断指标的有效性差，则会影响试验结果的外推有效性；效果指标可靠性差，会造成试验效力下降，还可能引起测量性偏倚；效果指标的有效性差，则直接影响结论的内在有效性。
扩展资料：
试验设计的基本原则分别是：
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。
1、对照的原则
对照是实验设计的首要原则。对照是指除了受观察处理因素外，其它影响效应指标的一切条件在实验组与对照组中应尽量齐同，这样可以尽可能消除系统误差，鉴别处理和非处理因素的差异，从而得到科学的结论。
2、随机的原则
在实验研究中，不仅要求有对照，还要求各组间除了处理因素外，其他可能产生混杂效应的非处理因素在对照和实验组尽可能保持一致。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料统计分析的前提。随机化抽样的目的是使总体中每一个研究对象都有同等机会被抽取分配到实验组或对照组。
随机化抽样的基本方法有随机数学表、计算器随机数学法和抽签法等，研究者可视具体情况而定。
3、重复的原则
为了使样本指标代表总体指标，除用随机抽样方法缩小误差外，重复实验也是保证实验结果可靠的另一方法。重复实验能使均数逼真、标准差稳定，只有这样来自样本的统计量才能代表总体的参数，统计才具有可靠性。
决定重复例数(样本例数)的因素包括处理效果的明显性、实验误差的大小、生物个体变异的大小、资料性质、确定的第一类误差(α)和第二类误差(β)的大小和实验设计的类型。样本例数太多或太少都不利于揭示事物间的差别,因此在保证实验结果具有一定可靠性的前提下，用最少的样本例数，以便节约人力和经费，达到最佳的实验结论。
文华氏的学术领头人为博士后。有独立负责/参与国家级省级课题多项，研究方向为免疫学、药理学、分子生物技术、药物分析等,具有极强的实验设计、标书撰写、团队统筹能力,可协助构建科学的实验设计思路。
