『壹』 科學實驗數據和結論是如何得出的
先來看看科研人員是如何設計一個科學實驗的。明確與弄懂科學實驗的目的是首要問題。然後，就是根據這個實驗目的，找到符合仔畝要求和條件的一個或一組實驗對象。實驗對象的具體數量也是實驗結論可靠性的重要依據，而這個或這些實驗對象的挑選是十分嚴格的。當然，實驗對象也是根據實驗目的的要求來選擇或挑選的。有念告森時候，是隨機采樣；有時候，是定時定點采樣；有時候，是選取全部可以獲取的樣品；有時候，則是按照一定的排列、一定的公式計算，或者一定的生物指標進行采樣。這樣做的另一個目的，是為了更好地運用一些公式或理論，對實驗數據進行處理。實驗方案的設計，是獲得實驗數據、得出實驗結論、達到實驗目的最為關鍵的內容。不同的實驗方案，很可能會得出不同的實驗數據，也可能得出幾組不同但可以是相互補充的實驗數據，也可能是得出進一步的、類似的實驗數據。在設計實驗方案的過程中，一般是沿用或者修改已經擁有的文獻報道的實驗方案。如果是自己創新的實驗方案，需要獲得足夠的理論支持，或者在實驗數據和實驗結論上與過去的文獻報道具有可比性，而不會讓人覺得毫無根據。此外，實驗器材和儀器設備的挑選，也會對實驗數據的獲得以及可靠性產生較大影響。所謂「工欲善其事，必先利其器」。實驗的環境因素和操作人員，也在考慮范圍中。再來看實驗數據的處理。一個實驗方案完成之後，一般還要進行2－3次重復實驗，有時候可能是20－30次重復，或者更多，使得實驗數據更加可靠。有時候，因為實驗數據有問題，會修改或重新設計實驗方案。對於實驗數據的處理，有多種不同的方法，但也有一些最基本的原則，比如去除最大最小值、取平均值、取整數值、保留小數值、方差修正值、平均范圍值、溫度濕度影響值等等。還有一個原則，就是要採用最新的更新公式或定律，注意公式或定律的使用范圍。最後看看實驗結論是如何得出的。實驗結論的得出，一般要有一個初步分析和一個最終結論。在初步分析階段，需要對實驗數據進行分類重組，找出實驗數據中最能說明問題（即實驗目的）的一組或幾組。如果這樣做還不夠，就需要對實驗數據進行再次分類重組，或者做一些補充實驗，獲得新的實驗數據，再來進行分類重組，最後獲得支持實驗目的的結論性與邏輯性的科學描述。在最終結論階段，需要對自己的科學描述，與前人的科學描述和/或文獻，以及常識進行對比分析，以證明自己的實驗結論要麼是具有突破和創新，要麼是支持或推翻了過去的結論。在這個實驗結論的決定過程中，選擇什麼樣的理論或定律，與實驗目的有相當大的關系。也就是說，選取不同的理論或定律，很可能會得出不同的結論。當然，也可能得出一致或類似的結論。理論或定律本身，就是一種人為的東西，而且具有相當多的條件限制。這種條件限制，與最初的實驗對象的取捨、實驗方案的設計以及實驗數據的處理等等，是否具有一致或相同的條件限制，必須要有個交代，而實際上，很少有人去分析這個因素。比如，一個理論或定律是在室溫（25度）下成立，但如果用在南北極零下，很可能就不合適。而最終的實驗結論，就是一個問號了，即使實驗方案完美無瑕、實驗數據非常可靠、邏輯分析無懈可擊。由此可見，一個科學實驗的結論，一般會存在主觀性和客觀性兩個方面。主觀性在於：挑選實驗對象、設計實驗方案、確定工作環境、處理實驗數據、選擇理論定律等等，這些都是人友世為的。客觀性在於：實驗對象是自然的、實驗方案是嚴格的、科學儀器是精密的、實驗數據是計算的等等，這些都是非人為的。那麼，我們為什麼要相信科學實驗的結論呢？答案似乎很簡單：因為現代科學提升了我們的生活水平，讓我們的身體更加健康，解決了我們目前對於這個世界的大多數認識問題，使得我們人類覺得自己不再是愚昧的動物。另一方面，我們為什麼不要相信科學實驗的結論呢？實驗結論到底存在哪些問題呢？1，人為的因素太多。除了上述人為因素，科學實驗還會受到研究經費、基金評委以及期刊編輯的影響，不是自己想發表某個結論就可以得到專家或編輯認可的。有時候，一些科學結論的發表，是為了自己陞官升職，或者為了獲取更多的研究經費，或者僅僅是為了推銷公司的產品，或者應付基金評委或期刊編輯；2，生物的個體差異與多樣性總是存在的，只是某種不同的層面問題。不過，在科學實驗過程中，一組實驗對象一般被看成是一致的，這就是統計學。有時候，往往那些奇怪奇特獨特的數據被完全忽略，而這樣的數據很可能就是某種新的結論，這是「結論有偏差」的主要原因。有時候，實驗結論會標注一個百分率的可靠性，而我們每個個體往往就處於這個可靠性之外；3，現代科學，是基於過去幾千年人類知識的積累，這並沒有什麼太大的錯誤。問題是這樣會束縛了我們的思維，所謂「人雲亦雲」。創新，才是科學發展的出路。但越是創新，越不會很快被他人接受。所以，大多數科學實驗的結論，往往不會出乎人們的意料。所謂的「填補國內空白」，只是一種忽悠；4，科學是一種宗教。因為科學給我們帶來了巨大的社會效應和經濟效應，也帶來了生產力，使得人們越來越崇拜科學。這個本身就是一種極端，所謂「物極必反」。實際上，我們目前的人類才剛剛開始擺脫愚昧。人類有幾十萬年的歷史，而現代科學，充其量也不過幾千年而已，甚至一些專家說只有幾百年。我們人類完全沒有必要把科學神秘化和神聖化，也就是說，現代科學並不十分完善，科學結論也存在「不確定性」的問題，其中有很多隻是接近科學的結論，並不是全部的、自然的真相或事實，需要不斷更新、不斷研究。沒有最好，只有更好。對於大多數平民百姓來講，明白「科學結論的不確定性問題」這一點，我們才能更加有信心地面對各種科學實驗數據和結論，並找到適合自己的那些結論，來運用到自己的生活中，解決我們的生活問題。
『貳』 如何使用mock.js生成假數據
其對應的 設置格式的js代碼如下：
[javascript] view plain
var template = {
'Id': '',
'PostTime': "2016-06-15 16:29:50",
'SourceId': "WENDANG|",
'SourceInfo': {
'DetailUrl': "http://192.168.105.25/krd/UserFavorites/Show?sourceID=WENDANG|",
'Image': "http://192.168.105.25/KRD/Hfs/GetFileStream?fileName=.jpg",
'Key': "WENDANG|",
'Title': "互聯網信息採集"
},
'SourceType': 1,
'UserName': "TaskFlow"
}
Step3 生成假數據
簡單形式
[javascript] view plain
for (var i = 0; i < 20; i++) {
data.push(Mock.mock(template))
}
這樣，data數組中就存放了20個我們生成的假數據對象。