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。
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