如何使用实验数据分析不同因素的影响？

实验数据分析考察操控或观察的独立变量如何通过统计模型影响结果。此方法建立因素与反应之间的因果或相关联系。 受控实验是推断因果关系的理想方法，通过系统地改变因素来实现。回归分析量化连续预测变量与结果之间的关系，而方差分析（ANOVA）评估分类因素的影响。稳健分析需要控制混杂变量并确保数据质量。统计显著性检验确定观察到的效应是否可能是真实的，而不是由于随机变异造成的。 实施步骤包括：1) 数据预处理和探索；2) 定义连接因素与结果的模型（例如，线性或逻辑回归）；3) 拟合模型并测试显著性；4) 解释系数或效应大小，以理解影响的方向和强度；5) 验证假设和模型性能。此方法推动了药物有效性试验、产品设计优化和政策影响研究等多个学科的数据驱动决策。