正交试验设计极差分析方法 林 松 毅
1.极差分析 1.1极差分析法特点 （1）极差分析法直观形象、简单易懂。 （2）通过非常简便的计算和判断就可以求得试验的优化成果——主次因素、优水平、优搭配及最优组合。能比较圆满迅速地达到一般试验的要求。它在试验误差不大、精度要求不高的各种场合中,在筛选因素的初步试验中,在寻求最优生产条件、最佳工艺、最好配方的科研生产实际中都能得到广泛的应用。 （3）极差分析法是正交设计中常用的方法之一。但是,由于极差分析法不能充分利用试验数据所提供的信息,因此,其应用还受到一定的限制。
1.1极差分析法特点 （4）极差分析法不能估计试验误差。实际上,任何试验都不可避免地存在着试验误差,而极差分析法却不能估计这种试验误差的大小,无法区分某因素各水平所对应的试验指标平均值间的差异究竟有多少是由因素水平不同引起的,又有多少是由试验误差引起的。 （5）对于误差较大或精度要求较高的试验,若用极差法分析试验结果而不考虑试验误差的影响,就会给准确分析带来困难,影响获得正确的结论。 （6）极差法无法确定试验的优化成果的可信度,也不能应用于回归分析与回归设计。
1.2极差分析步骤：
1.2试验结果直观分析 ③计算各因素列的极差R,只表示该因素在其取值范围内试验指标变化的幅度。 ④根据极差R的大小,进行因素的主次排队。R越大,表示该因素的水平变化对试验的影响越大,因此在本试验中这个因素就越重要;反之,R越小,这个因素就越不重要。
⑤做因素与指标(试验结果)的关系图,为了更为直观起见,还可以用作图的方法把因素与水平的变动情况表示出来。方法是用各因素的水平作横坐标,各水平的平均值作纵坐标(图11-3)。
⑥计算空列的Re值,以确定误差界限并以此判断各因素的可靠性。各因素的效应是否真正对试验有影响,须将其只值与空列的只值相比较。因为在有空列的正交试验中,空列的R值Re代表了试验误差(当然其中包括了一些交互作用的影响),所以各因素指标的R值只有大于Re才能表示其因素的效应存在,所以空列的Re在这里是判断各试验因素的效应只是否可靠的界限。 ⑦选出最优的水平组合,即根据因素的主次顺序,将对试验有主要影响的因素,选出最好水平;而对于次要因素,既可以根据试验选取最好水平,又可以根据某些既定条件,例如操作性强或者操作方便、经济实惠节省开支等来选取因素的各具体水平。
针对上机操作内容讲解具体实例2个 1.以“正交试验设计”为关键词查询2005-2006年度《食品科学》期刊上发表的论文10篇； 2.对其极差分析过程进行上机计算，求R； 3.分析所查阅论文在优水平、主次因素、最优组合的分析与讨论的阐述内容； 4. 独立L9（34）设计方案并模拟进行极差分析。
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