正交试验设计(讲,2)课件.pptVIP

“正交实验设计”; 极差分析法简单明了，通俗易懂，计算工作量少便于推广普及。但这种方法不能将试验中由于试验条件改变引起的数据波动同试验误差引起的数据波动区分开来，也就是说，不能区分因素各水平间对应的试验结果的差异究竟是由于因素水平不同引起的，还是由于试验误差引起的，无法估计试验误差的大小。此外，各因素对试验结果的影响大小无法给以精确的数量估计，不能提出一个标准来判断所考察因素作用是否显著。 特别是对于水平数大于等于3且要考虑交互作用的试验，直观分析法不便使用。为了弥补极差分析的缺陷，可采用方差分析。; 3.2.1 正交试验结果的方差分析 ;进行试验，记录试验结果;6.3.1 方差分析的基本步骤与格式 ;（1）计算离差平方和 ;各因素引起的离差平方和 ;② 交互作用的离差平方和 ;③试验误差的离差平方和 ;（2）计算自由度;（3）计算均方;注意：;（4）计算F值;（5）显著性检验;（6）列方差分析表 ;总偏(离)差平方和＝各列因素偏(离)差平方和+误差偏差平方和;（4）构造F统计量：;（6）正交试验方差分析说明;（6）正交试验方差分析说明;表10-20 L9(34)正交表;表头设计;总偏差平方和：;总自由度：; 3.2.2 不考虑交互作用等水平正交试验方差分析 ;处理号 ;;自由度： dfA＝dfB＝dfC＝dfe＝3-1=2;因素A高度显著，因素B显著，因素C不显著。因素主次顺序A-B-C。; 3.2.3 考虑交互作用正交试验方差分析 (例6-9) ;表10-25 试验方案及结果分析表;变异来源 ;（3）优化条件确定; 3.2.4 混合型正交试验方差分析 ;试验号;（2）显著性检验;（3）优化条件的确定; 上述均属无重复正交试验结果的方差分析，其误差是由“空列”来估计的。然而“空列”并不空，实际上是被未考察的交互作用所占据。这种误差既包含试验误差，也包含交互作用，称为模型误差。若交互作用不存在，用模型误差估计试验误差是可行的；若因素间存在交互作用，则模型误差会夸大试验误差，有可能掩盖考察因素的显著性。这时，试验误差应通过重复试验值来估计。所以，进行正交试验最好能有二次以上的重复。正交试验的重复，可采用完全随机或随机单位组设计。; 3.2.5 重复试验的方差分析 ;（1）假设每号试验重复数为s，在计算K1j，K2j，…时，是以各号试验下“s个试验数据之和”进行计算。;（3）重复试验时，各列偏差平方和计算公式中的水平重复数改为“水平重复数乘以试验重复数”，修正项CT也有所变化，SSj的自由度dfj为水平数减1。;Se2和dfe2的计算公式如下：;例：在粒粒橙果汁饮料生产中，脱囊衣处理是关键工艺。为寻找酸碱二步处理法的最优工艺条件，安排四因素四水平正交试验。试验因素水平表见表10-29。为了提高试验的可靠性，每个处理的试验重复3次。试验指标是脱囊衣质量，根据囊衣是否脱彻底，破坏率高低，汁胞饱满度等感官指标综合评分，满分为10分。试验方案及试验结果见表10-30。;（1）计算各列各水平K值;表10-30 试验方案及结果计算表;dfA=dfB=dfC=dfD=4-1=3;显著性检验;确定最优条件; 3.2.6 重复取样的方差分析 ;（1）正交表各列以排满，无空列提供一次误差Se1。这时，可用重复取样误差作为试验误差来检验显著性。若有一半左右因素及交互作用不显著，就可以认为这种检验是合理的。;4 正交试验设计的灵活运用;考虑交互作用的混合水平正交试验问题。;（1,1） 1，（1,2） 2，（2,1） 3，（2,2） 4，;正交表 的任两列的交互作用仍可由 的使用表查出。;表10-33 试验方案及结果计算表; 方差分析表见表10-34;4.2 拟水平设计法;例：在高效液相色谱法测定食品中胡萝卜素的研究中，欲通过正交试验选择柱层析法净化条件，试验指标为胡萝卜素回收率，不考虑交互作用，试验因素水平表见表10-35。;（1）试验方案设计;（2）试验结果分析;;① 计算拟水平列的偏差平方和及自由度;曲额公怂固婚寒福凉浇较偏苏眺鸥嫩棒狂菇寸榔峰剃殴臀链仅旦困滇块渣正交试验设计(讲,2)课件正交试验设计(讲,2)课件;说明将L9（34）正交表作拟水平改造后，原第二列的偏差平方和可分解为两部分，一部分为拟水平列（2‘）的偏差平方和，另一部分属于误差引起的偏差平方和，这样，SS2’’则应并入误差项中。同样，原来第二列的自由度分为两部分，一部分为拟水平列的自由度df2’＝2-1＝1；另一部分为误差自由度df2’’＝1。即df2＝df2’＋df2’’。;② 计算各列偏差平方