實驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理規(guī)范要求概述

實驗設(shè)計是科學(xué)研究的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)處理則是實驗結(jié)果分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。規(guī)范的實驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理要求能夠確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和可重復(fù)性，為后續(xù)的統(tǒng)計分析提供有力支撐。本規(guī)范旨在明確實驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)流程和操作要求，涵蓋數(shù)據(jù)采集、整理、清洗、分析和報告等各個環(huán)節(jié)。

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一、數(shù)據(jù)采集規(guī)范

數(shù)據(jù)采集是實驗設(shè)計的首要環(huán)節(jié)，直接影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。

（一）數(shù)據(jù)采集工具與設(shè)備

1.確保采集工具和設(shè)備的精度和穩(wěn)定性，定期進行校準(zhǔn)和維護。

2.使用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集表單或電子記錄系統(tǒng)，避免人為誤差。

（二）數(shù)據(jù)采集流程

1.明確采集指標(biāo)：根據(jù)實驗設(shè)計確定需采集的數(shù)據(jù)類型（如定量數(shù)據(jù)、定性數(shù)據(jù)）。

2.記錄原始數(shù)據(jù)：實時記錄數(shù)據(jù)，避免遺漏或重復(fù)錄入。

3.標(biāo)識數(shù)據(jù)來源：標(biāo)注數(shù)據(jù)采集時間、地點、操作人員等信息，便于追溯。

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二、數(shù)據(jù)整理與清洗

原始數(shù)據(jù)往往包含錯誤或缺失值，需進行整理和清洗。

（一）數(shù)據(jù)整理

1.將原始數(shù)據(jù)按實驗組別、時間順序等邏輯進行分類。

2.檢查數(shù)據(jù)格式是否統(tǒng)一（如日期、數(shù)值格式）。

（二）數(shù)據(jù)清洗

1.處理缺失值：

-對于缺失比例低于5%的數(shù)據(jù)，采用均值/中位數(shù)填補；

-對于缺失比例較高的情況，考慮剔除相關(guān)樣本。

2.識別異常值：

-使用箱線圖或3σ法則檢測異常值；

-結(jié)合實驗背景判斷異常值是否需剔除或修正。

3.數(shù)據(jù)一致性檢查：

-確保數(shù)據(jù)邏輯無矛盾（如年齡與生理指標(biāo)匹配）。

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三、數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)分析需遵循科學(xué)方法，確保結(jié)果的客觀性。

（一）描述性統(tǒng)計

1.計算基本統(tǒng)計量（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值）。

2.繪制頻率分布表、直方圖等可視化圖表。

（二）推斷性統(tǒng)計

1.根據(jù)實驗設(shè)計選擇合適的統(tǒng)計方法（如t檢驗、方差分析）。

2.設(shè)定顯著性水平（通常α=0.05），避免假陽性。

（三）軟件工具使用

1.推薦使用統(tǒng)計軟件（如SPSS、R、Python）進行批量分析。

2.保存分析代碼和日志，確?？芍貜?fù)性。

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四、數(shù)據(jù)報告規(guī)范

數(shù)據(jù)報告需清晰、準(zhǔn)確地呈現(xiàn)分析結(jié)果。

（一）報告結(jié)構(gòu)

1.引言：簡述實驗?zāi)康暮驮O(shè)計方法。

2.數(shù)據(jù)描述：展示樣本特征和分布情況。

3.分析結(jié)果：列出統(tǒng)計指標(biāo)和圖表。

4.結(jié)論與建議：基于數(shù)據(jù)給出科學(xué)推斷。

（二）報告格式

1.使用圖表和表格輔助說明，標(biāo)注單位和小數(shù)位數(shù)。

2.避免主觀性表述，僅陳述事實和統(tǒng)計結(jié)果。

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五、質(zhì)量控制與審核

為確保數(shù)據(jù)處理規(guī)范執(zhí)行，需建立質(zhì)量控制機制。

（一）雙人復(fù)核

1.由不同人員獨立完成數(shù)據(jù)錄入和清洗，交叉驗證。

2.定期抽查數(shù)據(jù)記錄，檢查一致性。

（二）版本管理

1.對數(shù)據(jù)處理過程進行版本記錄，標(biāo)注修改時間和內(nèi)容。

2.保存原始數(shù)據(jù)和分析文件，便于追溯。

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總結(jié)

規(guī)范的實驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理要求涵蓋數(shù)據(jù)采集、整理、清洗、分析和報告等全流程，需結(jié)合科學(xué)方法和工具執(zhí)行。通過嚴(yán)格的質(zhì)量控制，可確保數(shù)據(jù)的可靠性和分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，為科研工作提供堅實基礎(chǔ)。

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概述（續(xù)）

實驗設(shè)計是科學(xué)研究的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)處理則是實驗結(jié)果分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。規(guī)范的實驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理要求能夠確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和可重復(fù)性，為后續(xù)的統(tǒng)計分析提供有力支撐。本規(guī)范旨在明確實驗設(shè)計數(shù)據(jù)處理的標(biāo)準(zhǔn)流程和操作要求，涵蓋數(shù)據(jù)采集、整理、清洗、分析和報告等各個環(huán)節(jié)。

在數(shù)據(jù)處理的全過程中，必須始終以客觀、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度進行操作，避免主觀臆斷對結(jié)果的影響。同時，對數(shù)據(jù)的每一處理步驟都應(yīng)保留清晰記錄，以便于后續(xù)的審核與驗證。本規(guī)范的實施將有助于提升實驗研究的質(zhì)量，確保研究結(jié)論的科學(xué)性和有效性。

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一、數(shù)據(jù)采集規(guī)范（續(xù)）

數(shù)據(jù)采集是實驗設(shè)計的首要環(huán)節(jié)，直接影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。規(guī)范化的數(shù)據(jù)采集是后續(xù)所有工作的基礎(chǔ)。

（一）數(shù)據(jù)采集工具與設(shè)備（續(xù)）

1.確保采集工具和設(shè)備的精度和穩(wěn)定性：

-所有用于數(shù)據(jù)采集的儀器設(shè)備（如天平、秒表、傳感器、問卷表等）必須經(jīng)過校準(zhǔn)，并定期（如每月或每季度，根據(jù)設(shè)備使用頻率和說明書要求）進行維護和校準(zhǔn)，確保其測量精度在允許誤差范圍內(nèi)。校準(zhǔn)記錄需存檔備查。

-選擇與實驗?zāi)繕?biāo)相匹配的設(shè)備，避免因設(shè)備精度不足導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真。例如，測量微小位移時，應(yīng)選用高分辨率的位移計而非普通刻度尺。

2.使用標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集表單或電子記錄系統(tǒng)：

-設(shè)計統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集表單，明確每個項目的填寫說明、單位和有效位數(shù)要求。表單應(yīng)便于填寫且不易產(chǎn)生歧義。

-若采用電子記錄系統(tǒng)（如實驗室信息管理系統(tǒng)LIMS、專用軟件或電子表格），需確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)錄入的便捷性，同時做好數(shù)據(jù)備份。需對操作人員進行系統(tǒng)使用培訓(xùn)。

（二）數(shù)據(jù)采集流程（續(xù)）

1.明確采集指標(biāo)：

-根據(jù)實驗設(shè)計方案，詳細列出所有需采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)，并明確其定義、測量方法、單位和測量范圍。例如，若研究某種材料在不同溫度下的性能變化，需明確“溫度”的設(shè)定精度（如±0.1℃）、“性能指標(biāo)”（如楊氏模量）的測量方法和最小讀數(shù)（如±0.01MPa）。

-將指標(biāo)分類，區(qū)分主要指標(biāo)、次要指標(biāo)和背景信息（如實驗時間、環(huán)境溫濕度、操作員ID等）。

2.記錄原始數(shù)據(jù)：

-實時、直接地將測量或觀察結(jié)果記錄在預(yù)先設(shè)計的表單或電子系統(tǒng)中，避免回憶或二次轉(zhuǎn)述導(dǎo)致的信息丟失或偏差。

-對于需要手工記錄的表單，要求字跡工整、清晰，使用規(guī)定的符號或縮寫。

3.標(biāo)識數(shù)據(jù)來源：

-每條記錄都必須包含唯一標(biāo)識符，如樣本編號、實驗批號、測量序號等，以便于將數(shù)據(jù)與實驗單元（如樣本、重復(fù)實驗）關(guān)聯(lián)。

-記錄采集環(huán)境的具體條件，如實驗室溫濕度、光照等可能影響結(jié)果的環(huán)境因素。同時記錄操作人員的姓名或編號，以便在后續(xù)分析中考慮人為因素。

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二、數(shù)據(jù)整理與清洗（續(xù)）

原始數(shù)據(jù)往往包含錯誤、缺失值或異常波動，需進行系統(tǒng)性的整理和清洗，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。這一步驟是保證后續(xù)分析結(jié)果可靠性的關(guān)鍵。

（一）數(shù)據(jù)整理（續(xù)）

1.將原始數(shù)據(jù)按實驗組別、時間順序等邏輯進行分類：

-根據(jù)實驗設(shè)計中的分組變量（如處理因素水平、對照組別），將數(shù)據(jù)歸類到不同的組別文件夾或數(shù)據(jù)庫表中。

-如果實驗有時間序列特性（如長期觀測），需按時間順序排列數(shù)據(jù)，便于分析趨勢或周期性變化。

2.檢查數(shù)據(jù)格式是否統(tǒng)一：

-確保所有數(shù)值型數(shù)據(jù)的小數(shù)點位數(shù)、正負號表示一致。例如，所有溫度數(shù)據(jù)均以“°C”結(jié)尾，且小數(shù)位數(shù)統(tǒng)一為兩位。

-日期、時間格式應(yīng)統(tǒng)一（如均采用“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”格式）。

-文本型數(shù)據(jù)（如樣本名稱、設(shè)備型號）的拼寫和編碼應(yīng)保持一致。

（二）數(shù)據(jù)清洗（續(xù)）

1.處理缺失值：

-識別缺失原因：首先判斷數(shù)據(jù)缺失是隨機缺失還是非隨機缺失。隨機缺失通常由測量錯誤或記錄遺漏引起；非隨機缺失可能與數(shù)據(jù)本身特性相關(guān)。

-制定填補策略：

-少量缺失（如<5%）：

-對于連續(xù)型數(shù)據(jù)，可使用該變量的樣本均值、中位數(shù)或眾數(shù)填補；若數(shù)據(jù)呈偏態(tài)分布，優(yōu)先考慮使用中位數(shù)填補。

-對于分類數(shù)據(jù)，可使用眾數(shù)填補，或根據(jù)數(shù)據(jù)分布進行隨機抽樣填補。

-大量缺失（如≥5%）：

-考慮剔除含有缺失值的樣本，但需評估剔除對整體樣本代表性及統(tǒng)計分析方法（如方差分析）的影響。若剔除后樣本量過小或破壞了實驗設(shè)計（如破壞了組間平衡），需謹(jǐn)慎或重新評估實驗方案。

-嘗試使用更復(fù)雜的方法填補，如多重插補（MultipleImputation），但這通常需要更專業(yè)的統(tǒng)計知識和軟件支持。

-記錄填補過程：必須詳細記錄缺失值的處理方法、填補值及依據(jù)，以便他人理解和復(fù)核。

2.識別異常值：

-使用統(tǒng)計方法檢測：

-箱線圖（BoxPlot）：通過觀察箱線圖的“須”（whiskers）和“異常點”（outliers），初步識別偏離整體分布的數(shù)據(jù)點。通常，距離中位數(shù)超過1.5倍四分位距（IQR）的點被視為潛在異常值。

-3σ法則：對于近似正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，超出均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)點可能為異常值。

-Z分?jǐn)?shù)：計算每個數(shù)據(jù)點的Z分?jǐn)?shù)（(數(shù)據(jù)點-均值)/標(biāo)準(zhǔn)差），絕對值大于某個閾值（如3或2）的點可視為異常值。

-結(jié)合實驗背景判斷：

-物理/生物學(xué)合理性：檢查異常值是否在物理或生物學(xué)上可能發(fā)生。例如，測量人的身高得到0.5米可能不合理，需核實是否單位錯誤或測量失誤。

-重復(fù)實驗一致性：若同一實驗單元在不同重復(fù)中結(jié)果差異過大，需重點關(guān)注。

-設(shè)備故障或操作失誤：回憶或檢查是否存在可能的設(shè)備瞬間故障或操作員誤讀/誤操作。

-處理異常值：

-核實與修正：首先嘗試核實原始記錄，看是否為筆誤或錄入錯誤，若能修正則進行修正。

-保留并說明：若異常值經(jīng)核實確屬真實測量結(jié)果（如極端實驗條件下的真實現(xiàn)象），應(yīng)保留該數(shù)據(jù)，但在報告中明確指出其存在及其可能原因。

-剔除或替換：若異常值由明顯錯誤（如設(shè)備故障、操作失誤）導(dǎo)致且無法修正，或其存在嚴(yán)重干擾分析結(jié)果，可在報告中說明并剔除。剔除前需確保符合統(tǒng)計學(xué)的合理性要求（如不會對主要結(jié)論產(chǎn)生顛覆性影響）。若剔除，需說明剔除標(biāo)準(zhǔn)和方法。

3.數(shù)據(jù)一致性檢查：

-邏輯關(guān)系檢查：驗證數(shù)據(jù)之間是否存在合理的邏輯關(guān)系。例如，年齡與身高數(shù)據(jù)應(yīng)符合一般生理規(guī)律，過小的年齡對應(yīng)過高的身高可能不合理。

-范圍合理性檢查：確認(rèn)數(shù)據(jù)是否在預(yù)設(shè)的合理測量范圍內(nèi)。例如，pH值應(yīng)在0-14之間，超出此范圍需核實。

-計算校驗：對于由多個變量計算得出的衍生變量，檢查其計算值是否與原始輸入值一致。例如，計算得到的面積是否與輸入的長度和寬度乘積相符。

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三、數(shù)據(jù)分析方法（續(xù)）

數(shù)據(jù)分析需遵循科學(xué)方法，選擇合適的統(tǒng)計模型和工具，確保結(jié)果的客觀性和可靠性。

（一）描述性統(tǒng)計（續(xù)）

1.計算基本統(tǒng)計量：

-集中趨勢度量：計算樣本的均值（Mean）、中位數(shù)（Median）、眾數(shù)（Mode）。均值適用于數(shù)據(jù)對稱分布；中位數(shù)適用于數(shù)據(jù)偏態(tài)分布或存在異常值；眾數(shù)適用于分類數(shù)據(jù)或?qū)ふ易铑l繁出現(xiàn)的值。

-離散程度度量：計算樣本的標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）、方差（Variance）、極差（Range）、四分位距（InterquartileRange,IQR）。標(biāo)準(zhǔn)差和方差反映數(shù)據(jù)的波動大?。粯O差反映數(shù)據(jù)覆蓋的寬度；IQR反映中間50%數(shù)據(jù)的分布范圍，對異常值不敏感。

-其他統(tǒng)計量：根據(jù)數(shù)據(jù)類型和需求，可能還需計算最小值（Minimum）、最大值（Maximum）、百分位數(shù)（Percentiles）、幾何平均數(shù)（GeometricMean，適用于乘積型數(shù)據(jù)）、調(diào)和平均數(shù)（HarmonicMean，適用于速率型數(shù)據(jù)）等。

2.繪制可視化圖表：

-分布圖：使用直方圖（Histogram）或核密度圖（KernelDensityPlot）展示連續(xù)型數(shù)據(jù)的分布形狀和集中趨勢。

-比較圖：使用條形圖（BarChart）或箱線圖（BoxPlot）比較不同組別或類別的集中趨勢和離散程度。

-關(guān)系圖：使用散點圖（ScatterPlot）展示兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系。

-頻率圖：使用餅圖（PieChart）或條形圖展示分類數(shù)據(jù)的頻數(shù)和比例，但需注意餅圖不宜分類過多。

（二）推斷性統(tǒng)計（續(xù)）

1.選擇合適的統(tǒng)計方法：

-比較兩組均值：若兩組數(shù)據(jù)獨立且滿足正態(tài)性和方差齊性，使用獨立樣本t檢驗（IndependentSamplest-test）；若不滿足，使用非參數(shù)檢驗（如Mann-WhitneyU檢驗）。若數(shù)據(jù)相關(guān)，使用配對樣本t檢驗（PairedSamplest-test）。

-比較多組均值：若數(shù)據(jù)滿足正態(tài)性、方差齊性和獨立同分布，使用單因素方差分析（One-WayANOVA）；若不滿足，使用非參數(shù)方差分析（如Kruskal-Wallis檢驗）。需注意，方差分析結(jié)果顯著時，還需進行多重比較（如TukeyHSD、Bonferroni校正）以確定具體哪些組別間存在差異。

-分析相關(guān)性：使用Pearson相關(guān)系數(shù)（PearsonCorrelationCoefficient）分析兩個連續(xù)變量之間的線性關(guān)系；使用Spearman等級相關(guān)系數(shù)（SpearmanRankCorrelationCoefficient）分析單調(diào)關(guān)系但非線性的變量。

-回歸分析：若需建立自變量對因變量的預(yù)測模型，使用線性回歸（LinearRegression）或邏輯回歸（LogisticRegression，因變量為分類變量時）。需檢查模型假設(shè)（如線性關(guān)系、獨立性、同方差性）。

2.設(shè)定顯著性水平與檢驗效能：

-顯著性水平（α）：通常設(shè)定為0.05，表示愿意接受5%的假陽性錯誤率。根據(jù)實驗要求，也可選擇α=0.01（更嚴(yán)格）或α=0.10（更寬松）。

-計算檢驗效能（Power,1-β）：檢驗效能指當(dāng)真實效應(yīng)存在時，試驗?zāi)軌驒z測出該效應(yīng)的概率。理想情況下，檢驗效能應(yīng)達到80%（即β=0.20）?？赏ㄟ^Power分析預(yù)測試驗所需的樣本量，或評估現(xiàn)有樣本量是否足以檢測預(yù)期效應(yīng)。

3.軟件工具使用（續(xù)）：

-統(tǒng)計軟件：

-SPSS：功能全面，操作界面友好，適合常規(guī)統(tǒng)計分析。

-R語言：開源免費，功能強大，可擴展性強，適合復(fù)雜分析和自定義建模。

-Python(配合Pandas,SciPy,Statsmodels,Scikit-learn庫)：通用編程語言，數(shù)據(jù)處理和分析能力強大，與機器學(xué)習(xí)結(jié)合緊密。

-SAS：商業(yè)統(tǒng)計軟件，在大型數(shù)據(jù)和商業(yè)應(yīng)用中常用。

-電子表格軟件：如MicrosoftExcel或GoogleSheets，可進行基本描述性統(tǒng)計和簡單檢驗，適合小型數(shù)據(jù)集或初步分析。但需注意其統(tǒng)計函數(shù)的準(zhǔn)確性和局限性。

-代碼與日志：

-對于使用統(tǒng)計軟件或編程語言進行的分析，必須保存所有分析代碼（如R腳本、Python腳本）和分析過程中生成的日志文件。

-代碼應(yīng)包含注釋，說明每一步的目的和參數(shù)設(shè)置。

-保存代碼和日志有助于他人復(fù)現(xiàn)分析過程，也是數(shù)據(jù)透明性的體現(xiàn)。

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四、數(shù)據(jù)報告規(guī)范（續(xù)）

數(shù)據(jù)報告需清晰、準(zhǔn)確、完整地呈現(xiàn)實驗設(shè)計和數(shù)據(jù)處理的全過程及結(jié)果，便于讀者理解、評估和重復(fù)研究。報告的規(guī)范性與科學(xué)性直接相關(guān)。

（一）報告結(jié)構(gòu)（續(xù)）

1.引言：

-簡要介紹研究背景和目的，明確實驗試圖解決的問題或驗證的假設(shè)。

-概述實驗設(shè)計的基本方案，包括主要自變量、因變量、實驗組和對照組（若有）。

-說明數(shù)據(jù)采集的基本方法和使用的設(shè)備/工具。

2.數(shù)據(jù)描述：

-提供樣本信息，如樣本來源、數(shù)量、基本信息（若相關(guān)）。

-展示數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、頻數(shù)分布等），可用表格形式呈現(xiàn)。

-包含關(guān)鍵數(shù)據(jù)的可視化圖表（直方圖、箱線圖等），并附簡短說明。

-描述數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理的過程，特別是缺失值處理和異常值處理的方法及結(jié)果（如剔除/保留的樣本數(shù)量）。

3.分析結(jié)果：

-詳細列出所使用的推斷性統(tǒng)計方法及其參數(shù)設(shè)置。

-清晰呈現(xiàn)統(tǒng)計檢驗的結(jié)果，包括P值、置信區(qū)間、效應(yīng)量（EffectSize，如Cohen'sd、R2）等關(guān)鍵指標(biāo)。效應(yīng)量比P值更能反映效應(yīng)的大小。

-使用表格和圖表（如比較不同組別的柱狀圖、散點圖）直觀展示主要分析結(jié)果。

-對復(fù)雜分析（如多因素模型、回歸分析），需解釋模型的整體擬合情況（如R2、F值、P值）以及各變量的系數(shù)和顯著性。

4.結(jié)論與建議：

-基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，簡潔明了地回答引言中提出的研究問題或假設(shè)。

-結(jié)論應(yīng)僅基于已分析的數(shù)據(jù)，避免過度推斷或引入未支持的觀點。

-討論結(jié)果的局限性（如樣本量不足、測量誤差、未控制的混雜因素）。

-提出未來研究方向或?qū)嶋H應(yīng)用的建議（若適用）。

（二）報告格式（續(xù)）

1.圖表與表格：

-圖表和表格應(yīng)有清晰的標(biāo)題和編號，如“圖1.樣本性能分布直方圖”、“表3.組間均值比較結(jié)果”。

-坐標(biāo)軸標(biāo)簽明確，單位標(biāo)注清晰。

-表格應(yīng)包含標(biāo)題、行/列標(biāo)簽，數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一（如數(shù)值對齊）。必要時提供表注說明。

-圖表中的數(shù)據(jù)點、線條、顏色應(yīng)易于區(qū)分，避免過于擁擠或花哨。

2.文字表述：

-使用客觀、精確的語言，避免模糊或主觀性強的詞匯（如“很多”、“大概”、“似乎”）。

-專業(yè)術(shù)語使用準(zhǔn)確，首次出現(xiàn)時應(yīng)給出定義或解釋。

-邏輯清晰，段落分明，使用過渡詞連接不同部分。

3.參考文獻：

-若報告中引用了文獻方法或數(shù)據(jù)，需在文末列出完整的參考文獻列表，格式需統(tǒng)一（如APA、MLA等，根據(jù)目標(biāo)期刊或機構(gòu)要求）。

4.附錄：

-可將原始數(shù)據(jù)摘要、詳細的統(tǒng)計分析代碼、完整的表格或圖表、調(diào)查問卷（若適用）等放在附錄中，供讀者查閱，但不影響正文的流暢性。

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五、質(zhì)量控制與審核（續(xù)）

為確保數(shù)據(jù)處理規(guī)范得到有效執(zhí)行，必須建立完善的質(zhì)量控制（QC）和審核機制，以減少錯誤、保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（一）雙人復(fù)核（