一、与研究内容的关系

研究目的决定研究内容、研究内容决定研究方案。

研究方案是严格为研究内容服务的，要能支持研究内容的开展与完成。

可以从两个角度来阐述：

        研究内容一、对应的研究方案是***

        研究内容二、对应的研究方案是***

或者

研究方案第一部分，对应的研究内容是***

研究方案第二部分，对应的研究内容是***

二、组成部分

几个核心部分、几个非核心但也不可忽略可能搞事的部分。

核心部分：

1、  材料、仪器、设备

2、  实验方法

3、  检测方法

4、  数据处理方法（有的简单的可以不要，有的数据量大的非常重要）

非核心部分

5、  时间安排（通常没问题，处理不好完不成、不能按时毕业）

6、  可能碰到的问题与解决方案（非常重要，但新手一般提不出来瞎写一通）

三、注意事项

1、  背景设计，非常重用，经常被忽略

2、  重点、特殊点要突出

3、  适度冗余

4、  适度提升

下面分别介绍

1、实验设计之背景设计

    实验设计中，背景设计往往被忽略，带来很多问题。所谓背景设计，就是不加以研究但必须设定的部分。举个例子：

        做一个化学反应。

2、重点、特殊点突出

设计中方方面面都要照顾到，但重点是什么？关键点是什么？什么地方是必须注意否则可能带来重大失误的？什么地方是亮点和特色需要突出的？

3、适度冗余

包括两个方面（1）工作量（2）时间。时间上，实验过程会出现无数想得到、想不到的问题，几乎一定会突破原来预计工作时间，要留有余地。

工作量一忌过多二忌过少。过多做不完，勉强做完了，也是一堆数据手忙脚乱分析不明白。过少数据量不够，无法写论文。

数据量=实验次数*分析指标

          =研究参数*水平*分析指标

举个例子：2参数（pH、温度），3水平（低、中、高），3分析指标，就是18个数据点。不同的参数价值不同、所需水平也不同，不能一概而论。

分析指标选择技巧：必须要做的+非常容易获取的-可做可不做又很麻烦的

解释：必须要做的，捏造鼻子也得做

          非常容易获取的，比如做实验时顺便测一下pH，不花吹灰之力，增加数据量，与其它指标结合，还可能提供新的思路

        可做可不做又很麻烦的，回避。有同学陷入误区，认为非常麻烦的检测指标显示自己的水平。拜托，科研又不是跳水，没有难度分，解决problem、回答question，难度系数越低越好。我们不怕麻烦，但不要自找麻烦。

4、适度提升

非常简单，不能只做优化，做了一大堆，优化来优化去，不值钱，一定要与理论或模型结合起来，深入思考。试图在机理或是模型方面取得一定突破。