实验设计方法(硕士)课件.ppt

8. 正交试验资料处理 原则： 遵循方差分析的原理，将总变异和总自由度进行分析，分别求出各因素、各交互作用的均方差与误差进行比较，然后根据F检验进行判断。 类型 2水平（2m）正交试验 有空列：包括有空列无重复和有空列有重复 无空列：重复试验 多水平（Km，K≥3）正交试验 有空列：包括有空列无重复和有空列有重复 无空列：重复试验 8. 1 有空列无重复2m型 步骤： 求各列（交互列）的离均差平方和SSi和自由度 计算各列均方MSi 求误差（即空白列）的离均差平方和及自由度 计算误差的均方MSe 分别进行F检验 各列自由度：νi=水平数-1 交互自由度：νA×B= νA× νB 各列均方MSi ： MSi =SSi/ νi F=MSi/MSe 8.1 案例分析 在某中药浸膏制备工艺的研究中，确定的试验因素水平如表1所示。选用正交表L8(27)，试验结果以氨基酸含量为指标，越大越好。试验方案及结果如表2所示。试进行方差分析。 8.1 案例方差分析结果 SSA=RA2/nA=(366-358)2/8=8 VA=2-1=1; MSA=SSA/VA=8/1=8; SSe=SS5+SS6=(361-363)2/8+(359-365)2/8=5.0 Ve=V总-VA-VB-VC-VD-VA*B=7-1-1-1-1-1=2； MSe=SSe/ve =5.0/2=2.5 FA=MSA/MSe= 8/2.5=3.2 余类推 ……. 8.1 案例SPSS分析 Analyze→General linear Model →Univariate 8.1 案例SPSS分析结果 8.2 案例2 某大夫利用L8（27）正交试验观察某复方（A、B、C、D）对慢性乙型肝炎的疗效，现以化验指标、体征与症状改善综合评分作为疗效判别，每个处方观察3人，结果见下表，请分析。 8. 2 无空列重复2m型 步骤： 计算总离均差平方和SS总及总自由度V总 求各列的离均差平方和SS列和自由度 求列间的离均差平方和SS列间和自由度 求误差的离均差平方和SSe及自由度 计算各列及误差的均方 分别进行F检验 SSe=SS总-SS列间; Ve=V总-V列间 各列MS列 ： MS列 =SS列/ ν列 F=MSi/MSe 注意：各列中包括交互作用所在的列。 8.2 案例SPSS分析 Analyze→General linear Model →Univariate SPSS分析结果 总变异及总自由度 误差及自由度、均方 A列变异及自由度、均方 F值、P值 。余类推… 优点： 1.精确性高 拉丁方设计在不增加试验单位的情况下，比随机单位组设计多设置了一个单位组因素，能将横行和直列两个单位组间的变异从试验误差中分离出来，因而试验误差比随机单位组设计小，试验的精确性比随机单位组设计高。 2.试验结果的分析简便。 3.节约样本量。 缺点 1.要求三因素无交互作用且水平数相等，实际工作中处理数受到一定的局限性。 2.横行、纵列区组因素与处理因素间不存在交互作用 四、析