正交试验论文格式

正交试验论文格式

写论文的路数是这样的：
1. 首先要Focus，然后就这个专注点看文献，做一个文献综述，说明前人做了哪些研究，得出什么结论；
2. 然后提出问题，支出前人错误的地方，或者前人没有研究深入的地方，或者新形势下需要重新研究的地方；
3. 再然后提出假设，或者提出需要调研的方向；
4. 接着收集数据，用实验、计算机模拟（如果是工程科学，需要用到诸如有限元，或自己建立数学模型，或正交试验法，或蒙地卡罗等方法；如果是社会科学的话，就是问卷、采样、采访、引用权威统计数据等方法。）
在有了基础数据的基础上进行分析，用统计、归纳 、分析、描述等方法；
（3和4两个步骤可能需要反复几次，因为你可能发现第一次的试验方法不对，或者数学模型不对，或者数学模型的输入参数不对。实验数据要与计算机模拟数据相对照，看看数学模型或算法对不对，数学模型对实际情况的描述是不是太过简化了，偏颇了，或者计算量太大需要简化或增加步长。）
5. 最后根据分析结果得出结论，还可以给出建议和实践指导意见。

基本上做学士论文、硕士论文、博士论文都是这个路子，只是工作量和工作深度不一样而已。

正交试验如何运作？

正交试验设计是我们动物实验经常用到的一个实验设计，他可以使我们的试验步骤缩小很多，让我们省去很多的时间以及，避免资金的浪费，而对于很多新手来说，spss如何进行正交设计，很多人都是懵懵懂懂，不太清楚，下面小编会给大家简单的讲解一下，这个内容，希望对大家有所帮助。首先，我们使用spss20.0汉化版的软件，将其打开，进入之后，在最上角，找到“数据”字样的图标，点击进入其中。执行“数据-正交设计-生成”，这个时候，我们会进入正交设计的界面（如果对汉化版感觉不习惯的，可以用英文版，按照图片的位置，进入）下面，我们以L9(34)正交表为例，注意：（9是下脚标，4是上角标，经验里弄不起来，所以小编就不弄了，写论文的时候一定得注意），弄好之后，我们需要给我们的各个因素进行命名。

命名时候第一行最好用字母表示，如果想要代表其实际含义的话，在第二行标签上赋予即可，在点击添加。以此类推，将4个因素给添加上去。添加好各个因素之后，需要对其水平进行定义，点击选中一个因素，在点击下角的定义值，之后，我们进入弹窗。弹窗上面，我们在第一行的空格上面输入我们的编号，然后再第二行输入其标签，也就是该水平的具体数值。定义完成之后，在“在创建新数据库“上面为该文件进行命名，然后再在将”随机数初始值“前面的方框打勾，之后输入你设定得数字（这个数字需要记住，一遍以后论文查询时提供）设置好之后，点击确定，正交设计表生成，在输入结果，就能进行方差分析了。

正交试验设计论文中怎样设计方差分析实列

　　
　　你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？
　　老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！
　　学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。
　　
　　1，论文应该是单一主题还是面面俱到？

大学生碰到的第一个诱惑是想在论文里写很多东西。比如有个学生对文学感兴趣，他第一个念头就是给论文起一个《今日文学》这样的标题。如果迫不得已要缩小范围，他会选择《从战后到70年代的西班牙文学》。

这类论文是非常危险的。这种题目会让即使是成熟得多的研究者们也直挠头的。对一个20a多岁的大学生来说这是不可能完成的挑战。它要么会变成各种名字和主流观点的简单罗列，要么对原始材料的引用会有失偏颇（这常常是由于省略了不该省略的东西引起的）。1961年，当代作家冈萨罗·托兰特·巴雷斯特写了一本《当代西班牙文学面面观》（瓜德拉玛版），然而，如果这是一篇博士论文的话，人们是一定会把它毙了的，虽然它厚达几百页。它被指责出于疏忽或者无知而没有提到一些被认为非常重要的人物的名字，或者他有时会花一整个章节来写一些“不怎么样”的作家，而对于一些被认为是“重要人物”的则只给了寥寥数笔。当然，我们知道该作者的历史学识以及批评能力都是得到认可的，所以这些遗漏或者比例失调都是有意为之，对某个人物避而不谈比为他洋洋洒洒地写上一整页更能够说明问题。不过如果同样的事情发生在一个二十二岁的大学生身上，谁又能保证他的沉默背后不是别有用心呢？或者他的避而不谈是因为会在其他地方花上几页纸来讨论这个问题？或者这个作者到底知不知道应该怎样写啊？

写这种论文的学生常常会向评审委员会的成员抱怨说他们没看懂自己的意思，但是那些成员实际上“无法”看懂他的意思，所以一篇面面俱到的论文常常被看作是傲慢的表现。并不是说（论文中所体现的）学术上的傲慢就一定要被否定掉，我们甚至可以说但丁是个糟糕的诗人，但必须至少先写个300页，对但丁的文本进行深入的分析之后才能说。而这些在一片面面俱到的论文中是看不到的。正因为这样，对于一个大学生来说，与其写什么《从战后到70年代的西班牙文学》，还不如选一个更切实际的低调一点的题目。

我可以很直接地告诉你什么才是好题目，它并不是《阿尔代科阿的小说》，而是《“天堂鸟”的两种不同版本》。听上去是不是有点无趣？可能吧，不过那会是更加有趣的挑战。

只要好好想一想你就会看到归根到底这是一个如何讨巧的问题。如果写一篇关于四十年的文学的面面俱到的论文，学生将会面对各种可能的反对声音。如果有个提案人或者评审委员会的成员正好想要标榜自己知道某个不太知名的作家，如果那个学生正好又没有把那个作家包括在论文内，他将如何面对前者的发难呢？只要每个评审委员会的成员在看目录时都发现了三个没有被提到的人，那个学生就将在一顿猛烈的轰炸中变得脸色惨白，他的论文顿时好像变成了屁话连篇。相反的，如果学生认真地选择一个范围很小的题目，他就只需要牢牢把握住一份评审委员会大多数成员都不知道的材料就可以了。我并不是在兜售什么下三滥的伎俩，这的确是一种伎俩，但并不低俗，而且它很管用。只要学位申请人以“专家”的面目出现在不如他专业的公众面前，而且看得出为了成为专家他是花了一番心血的，这样占一点便宜是无可厚非的。

在这两种极端之间（也就是写四十年文学史的面面俱到的论文以及两种文本之间区别这样严格的单一主题论文）存在着许多中间形式。比如我们可以写《四十年代先锋派文学家的经历》或者《胡安·贝内特和桑切斯·菲尔罗西奥对地理的文学处理》，甚至《卡洛斯·埃德蒙多·德·奥利，埃杜瓦多·奇恰罗以及格罗里亚·富埃尔特斯：三位后岛屿诗人的异同》。

我们来看一下一本小册子上的一段话，虽然那是科学领域的，但它所给出的建议适用于所有学科：

比如说，《地质学》这个题目就太宽泛了。《火山学》是地质学的一个分支，但是也太大了。《墨西哥的火山》是个不错的着手点，但是同样不够深入。我们把范围在缩小一点就有可能引出非常有价值的研究了：《波波卡莱佩伊尔火山的历史》（科尔特斯的征服者中的某人可能在1591年登上过那里，直到1702年它都没有猛烈喷发过）。一个范围更小，所涉及年份更少的题目是《帕里库丁火山的诞生和死亡》（它的生命仅仅从1943年2月20日延续到了到1952年3月4日）。

好吧，我还是推荐最后一个题目。因为到了这个地步，只要申请人能够对那座不幸的火山知无不言，言无不尽就可以了。

很久以前，有个学生跑来跟我说他要写一篇题为《当代思想中的符号》的论文。这样的论文是不可能的。连我也不知道“符号”到底指的是什么，实际上这个词在不同的作者那里具有不同的意思，有时，两个作者会用它来表达意思完全相反的两件东西。我们只要考虑一下形式逻辑学家或者数学家所理解的“符号”，它们是没有意义的，在计算公式中占据特定位置，具有特定功能的东西（比如代数公式中的a,b,x,y神马的）,而其他一些作者则可能把它们看做充满了模棱两可含义的东西，比如梦中出现的那些图像，它们可能指一棵树，或者性器官，或者想要长大的愿望等等。所以，我们怎么能把这个作为论文的题目呢？我们必须分析当代文化中所有关于符号的理论，列出它们的共同点和不同点，在它们的不同点里寻找所有作者和理论共有的基本的单一概念，看一下这些不同在不同理论中是否是不相容的。没有当代的哲学家，语言学家或者心理分析学家能够令人满意地解决这个问题。一个初出茅庐的大学生，即使他早慧也只不过接受了最多六七年的成年人的教育，他又怎么能够完成这样的研究呢？最多又是一个像托兰特·巴雷斯那样有失偏颇的东西了。或者他会提出自己的关于符号的理论，而把前人所说的东西晾在一边，下一节我们还要再来说说这种做法值得商榷的地方。我和这个学生交谈了一会儿，我建议他可以写弗洛伊德和荣格的符号，他需要忘记其他各种观点，专心考虑上面的两个作者。可惜这个学生不懂德语（关于语言的问题我们会在第五节谈到）。最后我们决定将题目定为《皮尔士，弗莱和荣格的符号概念》，论文将讨论这三位分别是哲学家，评论家和心理分析家的不同作者那里的三个用同一个词表示的不同概念。由于他们用了同一个词结果造成了混乱，常常有人把其中一位的概念安到另一个人身上。在文章的最后，作为假设的结论，这个学生试图在这些同名异义的概念间寻找平衡，找出它们的相似点。他还提到了一些自己所知道的其他作者，但表示因为论文篇幅所限就无法对他们更多展开了。这样，虽然他的论文只提到了作者X,Y,Z，但没有人能够指责他没有考虑作者K。也没有人能指摘他对引述的那些其他作者不够详细，因为那是在论文的结尾处顺带说一下的，而论文的主体是讨论题目中所出现的那三位作者。

现在我们看到了论文不必非要恪守单一主题，一篇面面俱到的论文也可以变得中规中矩，让所有人都接受。

需要指出的是，“单一”这个词的意思比我们在这里所用的要多得多。一篇单一论文只涉及一个主题，与“XXX的历史”或者一本手册或者一本百科全书完全相反。从这个意义上来说，《中世纪作家的“颠倒的世界”这个主题》应该也是一个单一主题。它涉及许多作家，但全都是围绕一个具体的主题（从他们想象的假设到所举的例子，悖论和寓言，比如在天上飞的鱼，在水里游的鸟神马的）。看上去这是一个理想的单一主题。但事实上，为了写这样一篇论文，我们需要讨论所有与这个主题有关的作者，特别是那些没有得到公认的不知名作者。所以这个题目还是要被归在“具有单一主题的面面俱到式论文”中，它是很难写的，需要准备无数的材料。如果有人一定要写的话，我建议把题目改成《卡洛林王朝时期的诗人的“颠倒的世界”这个主题》，范围一缩小，我们就知道该到哪儿不该到哪儿去寻找材料了。

当然，面面俱到的论文写起来更加有劲，毕竟花一两年甚至更长的时间研究一位作家显得很无聊。但是我们要明白，写一篇严格意义上的单一主题的论文并不意味着在视角上不能做到面面俱到。写一篇关于阿尔德科阿的小说的论文需要我们深入了解西班牙的现实主义，我们还需要读桑切斯·菲尔罗西奥或者加西亚·奥尔特拉诺，需要研究阿尔德科阿度过的美洲小说以及古典文学。只有把作者放到全景当中我们才能理解和诠释他。但是把全景用作背景和绘出一幅全景的图画是两回事。前者只是以一片田野和一条河流作为背景画了一幅骑士的肖像，后者则要画许多田野，山谷和河流。我们必须要改变技法，或者用摄影的术语来说，改变焦距。从单一作者的角度出发拍摄的全景是有点失焦的，不完整的和劣质的。

最后我们要记住下面这个基本结论：范围越小，干起活来就越是省心和安心。单一主题由于面面俱到，论文看起来最好像是随笔，而不是历史或者百科全书。
　　
　　
　　

正交实验怎么做？

正交试验设计法，就是使用已经造好了的表格--正交表--来安排试验并进行资料分析的一种方法。它简单易行，计算表格化，使用者能够迅速掌握。下边通过一个例子来说明正交试验设计法的基本思想。 [例1]为提高某化工产品的转化率，选择了三个有关因素进行条件试验，反应温度(A)，反应时间(B)，用碱量(C)，并确定了它们的试验范围： A：80-90℃ B：90-150分钟 C：5-7% 试验目的是搞清楚因子A、B、C对转化率有什么影响，哪些是主要的，哪些是次要的，从而确定最适生产条件，即温度、时间及用碱量各为多少才能使转化率高。试制定试验方案。 这里，对因子A，在试验范围内选了三个水平；因子B和C也都取三个水平： A：A1=80℃，A2=85℃，A3=90℃ B：B1=90分，B2=120分，B3=150分 C：C1=5%，C2=6%，C3=7% 当然，在正交试验设计中，因子可以是定量的，也可以是定性的。而定量因子各水平间的距离可以相等，也可以不相等。

我的实验是三因素三水平，做正交的话就是9次实验（我做一次实验得出一组资料就是一个月啊）。 我看不少论文上都是分两大步骤： 一、正交设计 1、进行正交设计，设计出后续的实验方案。 2、根据正交设计的实验方案进行试验（不写出过程，不做图表，因为各单因素的搭配是随机的，没法画曲线图分析），只给出结果。 3、根据实验结果，进行正交分析，得出各单因素的影响大小。 （在正交设计这部分，我就得做九个实验啊） 二、单因素实验 对正交设计的分析结果进行验证所补充的实验，这次所做的实验具有可比性，可以对单个因素影响效果做曲线图分析。 如此一来，那我的实验岂不是就做了两遍（虽然这两遍实验的控制因素水平可能不一样）。 做这么多实验就啥时候毕业呀。 我的问题是： 有人说先单因素方便确定正交设计的因素水平。 2 ，我不想做正交设计。想直接用简单比较法得出最优实验方案算了，不过这样做出的论文不够炫，感觉没有技术含量，和人家做正交设计的相比就差了一大截。 很是头疼，定不下来方案。希望各位走过路过的朋友帮帮忙，

正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行3的3次方=27 种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3)3 正交表按排实验，只需作9 次，按L18(3)7 正交表进行18 次实验，显然大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。（汗，这里不能打出来正确的表达，反正学这个的都知道具体的写法） 正交表是一整套规则的设计表格，L 为正交表的代号，n 为试验的次数，t为水平数，c 为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(34)，它表示需作9次实验，最多可观察4 个因素，每个因素均为3 水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8(4×24) ，此表的5 列中有1 列为4 水平，4 列为2水平。根据正交表的资料结构看出，正交表是一个n 行c 列的表，其中第j 列由数码1，2，… Sj 组成，这些数码均各出现N/S 次，例如表11 中，第二列的数码个数为3，S=3 ，即由1、2、3 组成，各数码均出现N/3=9/3=3次。

正交实验设计 当析因设计要求的实验次数太多时，一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中，选择一部分有代表性水平组合进行试验。因此就出现了分式析因设计(fractional factorial designs)，但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说，选择适当的分式析因设计还是比较困难的。 正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行33=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3)3正交表按排实验，只需作9次，按L18(3)7正交表进行18次实验，显然大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。 1．正交表 正交表是一整套规则的设计表格，用 。L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(34)， (表11)，它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8(4×24) (表12)，此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。根据正交表的资料结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… Sj 组成，这些数码均各出现N/S 次，例如表11中，第二列的数码个数为3，S=3 ，即由1、2、3组成，各数码均出现 次。 正交表具有以下两项性质： (1)每一列中，不同的数字出现的次数相等。例如在两水平正交表中，任何一列都有数码“1”与“2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。 (2)任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。例如在两水平正交表中，任何两列(同一横行内)有序对子共有4种：(1，1)、(1，2)、(2，1)、(2，2)。每种对数出现次数相等。在三水平情况下，任何两列(同一横行内)有序对共有9种，1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3，且每对出现数也均相等。 以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。 2. 互动作用表 每一张正交表后都附有相应的互动作用表，它是专门用来安排互动作用试验。表14就是L8(27)表的互动作用表。 安排互动作用的试验时，是将两个因素的互动作用当作一个新的因素，占用一列，为互动作用列，从表14中可查出L8(27)正交表中的任何两列的互动作用列。表中带( )的为主因素的列号，它与另一主因素的互动列为第一个列号从左向右，第二个列号顺次由下向上，二者相交的号为二者的互动作用列。例如将A因素排为第(1)列，B因素排为第(2)列，两数字相交为3，则第3列为A×B互动作用列。又如可以看到第4列与第6列的互动列是第2列，等等。 3．正交实验的表头设计 表头设计是正交设计的关键，它承担著将各因素及互动作用合理安排到正交表的各列中的重要任务，因此一个表头设计就是一个设计方案。 表头设计的主要步骤如下： (1)确定列数 根据试验目的，选择处理因素与不可忽略的互动作用，明确其共有多少个数，如果对研究中的某些问题尚不太了解，列可多一些，但一般不宜过多。当每个试验号无重复，只有1个试验资料时，可设2个或多个空白列，作为计算误差项之用。 (2)确定各因素的水平数 根据研究目的，一般二水平(有、无)可作因素筛选用；也可适用于试验次数少、分批进行的研究。三水平可观察变化趋势，选择最佳搭配；多水平能以一次满足试验要求。 (3)选定正交表 根据确定的列数(c)与水平数(t)选择相应的正交表。例如观察5个因素8个一级互动作用，留两个空白列，且每个因素取2水平，则适宜选L16(215)表。由于同水平的正交表有多个，如L8(27)、L12(211)、L16(215)，一般只要表中列数比考虑需要观察的个数稍多一点即可，这样省工省时。 (4)表头安排 应优先考虑互动作用不可忽略的处理因素，按照不可混杂的原则，将它们及互动作用首先在表头排妥，而后再将剩余各因素任意安排在各列上。例如某专案考察4个因素A、B、C、D及A×B互动作用，各因素均为2水平，现选取L8(27)表，由于AB两因素需要观察其互动作用，故将二者优先安排在第1、2列，根据互动作用表查得A×B应排在第3列，于是C排在第4列，由于A×C互动在第5列，B×C互动作用在第6列，虽然未考查A×C与B×C，为避免混杂之嫌，D就排在第7列。

(5)组织实施方案 根据选定正交表中各因素占有列的水平数列，构成实施方案表，按实验号依次进行，共作n次实验，每次实验按表中横行的各水平组合进行。例如L9(34)表，若安排四个因素，第一次实验A、B、C、D四因素均取1水平，第二次实验A因素1水平，B、C、D取2水平，……第九次实验A、B因素取3水平，C因素取2水平，D因素取1水平。实验结果资料记录在该行的末尾。因此整个设计过程我们可用一句话归纳为：“因素顺序上列、水平对号入座，实验横著作”。 4．二水平有互动作用的正交实验设计与方差分析 例8 某研究室研究影响某试剂回收率的三个因素，包括温度、反应时间、原料配比，每个因素都为二水平，各因素及其水平见表16。选用L8(27)正交表进行实验，实验结果见表17。 首先计算Ij 与IIj ，Ij为第j列第1水平各试验结果取值之和，IIj为第j列第2水平各试验结果取值之和。然后进行方差分析。过程为： 求：总离差平方和 各列离差平方和 SSj= 本例各列离均差平方和见表10最底部一行。即各空列SSj之和。即误差平方和 自由度v为各列水平数减1，互动作用项的自由度为相交因素自由度的乘积。 分析结果见表18。 从表18看出，在α＝0.05水准上，只有C因素与A×B互动作用有统计学意义，其余各因素均无统计学意义，A因素影响最小，考虑到互动作用A×B的影响较大，且它们的二水平为优。在C2的情况下， 有B1A2和B1，A1两种组合状况下的回收率最高。考虑到B因素影响较A因素影响大些，而B中选B1为好，故选A2B1。这样最后决定最佳配方为A2B1C2，即80℃，反应时间2.5h，原料配比为1.2:1。 如果使用计算机进行统计分析，在资料是只需要输入试验因素和实验结果的内容，互动作用界的内容不用输入，然后按照表头定义要分析的模型进行方差分析。

L44 正交实验表 所在列 1 2 3 4 因素 A B C D 实验01 1 1 1 1 实验02 1 2 2 2 实验03 1 3 3 3 实验04 1 4 4 4 实验05 2 1 2 3 实验06 2 2 1 4 实验07 2 3 4 1 实验08 2 4 3 2 实验09 3 1 3 4 实验10 3 2 4 3 实验11 3 3 1 2 实验12 3 4 2 1 实验13 4 1 4 2 实验14 4 2 3 1 实验15 4 3 2 4 实验16 4 4 1 3 L46 实验计划表 所在列 1 2 3 4 5 6 因素 A B C D E F 实验01 1 1 1 1 1 1 实验02 1 2 2 2 2 2 实验03 1 3 3 3 3 3 实验04 1 4 4 4 4 4 实验05 2 1 1 2 2 3 实验06 2 2 2 1 1 4 实验07 2 3 3 4 4 1 实验08 2 4 4 3 3 2 实验09 3 1 2 3 4 1 实验10 3 2 1 4 3 2 实验11 3 3 4 1 2 3 实验12 3 4 3 2 1 4 实验13 4 1 2 4 3 3 实验14 4 2 1 3 4 4 实验15 4 3 4 2 1 1 实验16 4 4 3 1 2 2 实验17 1 1 4 1 4 2 实验18 1 2 3 2 3 1 实验19 1 3 2 3 2 4 实验20 1 4 1 4 1 3 实验21 2 1 4 2 3 4 实验22 2 2 3 1 4 3 实验23 2 3 2 4 1 2 实验24 2 4 1 3 2 1 实验25 3 1 3 3 1 2 实验26 3 2 4 4 2 1 实验27 3 3 1 1 3 4 实验28 3 4 2 2 4 3 实验29 4 1 3 4 2 4 实验30 4 2 4 3 1 3 实验31 4 3 1 2 4 2 实验32 4 4 2 1 3 1

L44 正交实验表 所在列 1 2 3 4 因素 A B C D 实验01 1 1 1 1 实验02 1 2 2 2 实验03 1 3 3 3 实验04 1 4 4 4 实验05 2 1 2 3 实验06 2 2 1 4 实验07 2 3 4 1 实验08 2 4 3 2 实验09 3 1 3 4 实验10 3 2 4 3 实验11 3 3 1 2 实验12 3 4 2 1 实验13 4 1 4 2 实验14 4 2 3 1 实验15 4 3 2 4 实验16 4 4 1 3

L46 实验计划表

所在列 1 2 3 4 5 6 因素 A B C D E F 实验01 1 1 1 1 1 1 实验02 1 2 2 2 2 2 实验03 1 3 3 3 3 3 实验04 1 4 4 4 4 4 实验05 2 1 1 2 2 3 实验06 2 2 2 1 1 4 实验07 2 3 3 4 4 1 实验08 2 4 4 3 3 2 实验09 3 1 2 3 4 1 实验10 3 2 1 4 3 2 实验11 3 3 4 1 2 3 实验12 3 4 3 2 1 4 实验13 4 1 2 4 3 3 实验14 4 2 1 3 4 4 实验15 4 3 4 2 1 1 实验16 4 4 3 1 2 2 实验17 1 1 4 1 4 2 实验18 1 2 3 2 3 1 实验19 1 3 2 3 2 4 实验20 1 4 1 4 1 3 实验21 2 1 4 2 3 4 实验22 2 2 3 1 4 3 实验23 2 3 2 4 1 2 实验24 2 4 1 3 2 1 实验25 3 1 3 3 1 2 实验26 3 2 4 4 2 1 实验27 3 3 1 1 3 4 实验28 3 4 2 2 4 3 实验29 4 1 3 4 2 4 实验30 4 2 4 3 1 3 实验31 4 3 1 2 4 2 实验32 4 4 2 1 3 1

以上仅供参考 希望能解决您的问题。

正交实验设计 当析因设计要求的实验次数太多时，一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中，选择一部分有代表性水平组合进行试验。因此就出现了分式析因设计(fractional factorial designs)，但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说，选择适当的分式析因设计还是比较困难的。 正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行33=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。若按L9(3)3正交表按排实验，只需作9次，按L18(3)7正交表进行18次实验，显然大大减少了工作量。因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。 1．正交表 正交表是一整套规则的设计表格，用 。L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9(34)， (表11)，它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。一个正交表中也可以各列的水平数不相等，我们称它为混合型正交表，如L8(4×24) (表12)，此表的5列中，有1列为4水平，4列为2水平。根据正交表的资料结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… Sj 组成，这些数码均各出现N/S 次，例如表11中，第二列的数码个数为3，S=3 ，即由1、2、3组成，各数码均出现 次。 正交表具有以下两项性质： (1)每一列中，不同的数字出现的次数相等。例如在两水平正交表中，任何一列都有数码“1”与“2”，且任何一列中它们出现的次数是相等的；如在三水平正交表中，任何一列都有“1”、“2”、“3”，且在任一列的出现数均相等。 (2)任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。例如在两水平正交表中，任何两列(同一横行内)有序对子共有4种：(1，1)、(1，2)、(2，1)、(2，2)。每种对数出现次数相等。在三水平情况下，任何两列(同一横行内)有序对共有9种，1.1、1.2、1.3、2.1、2.2、2.3、3.1、3.2、3.3，且每对出现数也均相等。 以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。 2. 互动作用表 每一张正交表后都附有相应的互动作用表，它是专门用来安排互动作用试验。表14就是L8(27)表的互动作用表。 安排互动作用的试验时，是将两个因素的互动作用当作一个新的因素，占用一列，为互动作用列，从表14中可查出L8(27)正交表中的任何两列的互动作用列。表中带( )的为主因素的列号，它与另一主因素的互动列为第一个列号从左向右，第二个列号顺次由下向上，二者相交的号为二者的互动作用列。例如将A因素排为第(1)列，B因素排为第(2)列，两数字相交为3，则第3列为A×B互动作用列。又如可以看到第4列与第6列的互动列是第2列，等等。 3．正交实验的表头设计 表头设计是正交设计的关键，它承担著将各因素及互动作用合理安排到正交表的各列中的重要任务，因此一个表头设计就是一个设计方案。 表头设计的主要步骤如下： (1)确定列数 根据试验目的，选择处理因素与不可忽略的互动作用，明确其共有多少个数，如果对研究中的某些问题尚不太了解，列可多一些，但一般不宜过多。当每个试验号无重复，只有1个试验资料时，可设2个或多个空白列，作为计算误差项之用。 (2)确定各因素的水平数 根据研究目的，一般二水平(有、无)可作因素筛选用；也可适用于试验次数少、分批进行的研究。三水平可观察变化趋势，选择最佳搭配；多水平能以一次满足试验要求。 (3)选定正交表 根据确定的列数©与水平数(t)选择相应的正交表。例如观察5个因素8个一级互动作用，留两个空白列，且每个因素取2水平，则适宜选L16(215)表。由于同水平的正交表有多个，如L8(27)、L12(211)、L16(215)，一般只要表中列数比考虑需要观察的个数稍多一点即可，这样省工省时。 (4)表头安排 应优先考虑互动作用不可忽略的处理因素，按照不可混杂的原则，将它们及互动作用首先在表头排妥，而后再将剩余各因素任意安排在各列上。例如某专案考察4个因素A、B、C、D及A×B互动作用，各因素均为2水平，现选取L8(27)表，由于AB两因素需要观察其互动作用，故将二者优先安排在第1、2列，根据互动作用表查得A×B应排在第3列，于是C排在第4列，由于A×C互动在第5列，B×C互动作用在第6列，虽然未考查A×C与B×C，为避免混杂之嫌，D就排在第7列。 (5)组织实施方案 根据选定正交表中各因素占有列的水平数列，构成实施方案表，按实验号依次进行，共作n次实验，每次实验按表中横行的各水平组合进行。例如L9(34)表，若安排四个因素，第一次实验A、B、C、D四因素均取1水平，第二次实验A因素1水平，B、C、D取2水平，……第九次实验A、B因素取3水平，C因素取2水平，D因素取1水平。实验结果资料记录在该行的末尾。因此整个设计过程我们可用一句话归纳为：“因素顺序上列、水平对号入座，实验横著作”。 4．二水平有互动作用的正交实验设计与方差分析 例8 某研究室研究影响某试剂回收率的三个因素，包括温度、反应时间、原料配比，每个因素都为二水平，各因素及其水平见表16。选用L8(27)正交表进行实验，实验结果见表17。 首先计算Ij 与IIj ，Ij为第j列第1水平各试验结果取值之和，IIj为第j列第2水平各试验结果取值之和。然后进行方差分析。过程为： 求：总离差平方和 各列离差平方和 SSj= 本例各列离均差平方和见表10最底部一行。即各空列SSj之和。即误差平方和 自由度v为各列水平数减1，互动作用项的自由度为相交因素自由度的乘积。 分析结果见表18。 从表18看出，在α＝0.05水准上，只有C因素与A×B互动作用有统计学意义，其余各因素均无统计学意义，A因素影响最小，考虑到互动作用A×B的影响较大，且它们的二水平为优。在C2的情况下， 有B1A2和B1，A1两种组合状况下的回收率最高。考虑到B因素影响较A因素影响大些，而B中选B1为好，故选A2B1。这样最后决定最佳配方为A2B1C2，即80℃，反应时间2.5h，原料配比为1.2:1。 如果使用计算机进行统计分析，在资料是只需要输入试验因素和实验结果的内容，互动作用界的内容不用输入，然后按照表头定义要分析的模型进行方差分析。

需要资料分析+qq

F值是均方与自由度的比值，F比值是F值与其在相应显著性水平下的F临界值的比值，二者都可以作为反应显著性差异的引数