正交实验设计及结果分析报告

1、正交试验设计 对于单因素或两因素试验，因其因素少，试验的设计、实施与分析 都比较简单。但在实际工作中，常常需要同时考察 3个或3个以 上的试验因素，若进行全面试验，则试验的规模将很大，往往因 试验条件的限制而难于实施 。正交试验设计就是安排多因素试验 、 寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。1正交试验设计的概念及原理1.1正交试验设计的基本概念正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种 设计方法。它是由试验因素的全部水平组合中， 挑选部分有代表性的 水平组合进行试验的，通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的 情况，找出最优的水平组合。例如：设计一个三因素、3水平的试验A 因素

2、，设A、A?、A3个水平；B因素，设B、B、B 3个水平；C因素，设G、G、G 3个水平，各因素的水平之间全部可能组合有27种。全面试验：可以分析各因素的效应，交互作用，也可选出最优水 平组合。但全面试验包含的水平组合数较多 （图示的27个节点），工 作量大，在有些情况下无法完成。若试验的主要目的是寻求最优水平组合，则可利用正交表来设计 安排试验。全面试验法示意图三因素、三水平全面试验方案CrAfEjC心占丿G如民月皿1比月且畑G砖心XG月耳U.盘風G|场月耳匚月园口畑Or民Aj7却心-4jBrCFW占fG1场丁 G正交试验设计的基本特点是：用部分试验来代替全面试验，通过对部 分试验结果的分析

3、，了解全面试验的情况。正因为正交试验是用部分试验来代替全面试验的，它不可能像全 面试验那样对各因素效应、交互作用一一分析；当交互作用存在时， 有可能出现交互作用的混杂。虽然正交试验设计有上述不足，但它能 通过部分试验找到最优水平组合 ，因而很受实际工作者青睐。如对于上述3因素3水平试验，若不考虑交互作用，可利用正交 表L9（34）安排，试验方案仅包含9个水平组合，就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况，找出最佳的生产条件1.2 正交试验设计的基本原理| 正交设计就是从选优区全面试验点（水平组合）中挑选出有代表 性的部分试验点（水平组合）来进行试验。上图中标有试验号的九个“ （） ”

4、就是利用正交表L9（34）从27个试验点中挑选出来的9个试验点。即：(1)AiBG(2)A2BG(3)A3BGA iBC2(5)A2B2C3(6)A3E2C1A iBG(8)A2B3C1(9)A3B3C2以上选择，保证了 A因素的每个水平与B因素、C因素的各个水 平在试验中各搭配一次。对于A B、C 3个因素来说， 是在27个 全面试验点中选择9个试验点，仅是全面试验的三分之一。从上图中可以看到，9个试验点在选优区中分布是均衡的，在立方体的每个平面上，都恰是3个试验点；在立方体的每条线上也恰 有一个试验点9 个试验点均衡地分布于整个立方体内，有很强的代表性, 能够比较全面地反映选优区内的基本情

5、况。1.3 正交表及其基本性质1.3.1 正交表由于正交设计安排试验和分析试验结果都要用正交表，因此， 我们先对正交表作一介绍。下表是一张正交表，记号为L8（27），其中“ L”代表正交表；L 右下角的数字“ 8”表示有8行，用这张正交表安排试验包含8个处 理（水平组合）;括号内的底数“ 2”表示因素的水平数，括号内 2 的指数“ 7”表示有7列，用这张正交表最多可以安排7个2水平因 素。L8（27）正交表试脸号列a123斗5671111111121112222312211224122221152121212621221211221122132212112常用的正交表已由数学工作者制定出来，供

6、进行正交设计时选用2水平正交表除L8（27）外，还有L4（23）、Li6（215）等;3水平正交表有L9（34）、L27（213）等。1.3.2 正交表的基本性质1.321正交性(1)任一列中，各水平都出现，且出现的次数相等例：L8(27)中不同数字只有1和2,它们各出现4次；L9(34) 中不同数字有1、2和3,它们各出现3次。(2)任两列之间各种不同水平的所有可能组合都出现，且对出现的次数相等例：Lb(27)中(1, 1), (1,2), (2, 1), (2, 2)各出现两次；L9(34)中(1, 1), (1,2), (1,3),(2, 1), (2, 2),(2, 3), (3, 1

7、), (3, 2), (3, 3)各出现1次。即每个因素的一个水平与另一因素的各个水平所有可能组合次数相等， 表明任意两列各 个数字之间的搭配是均匀的。1.3.2.2 代表性一方面：(1) 任一列的各水平都出现，使得部分试验中包括了所有因素的 所有水平；(2) 任两列的所有水平组合都出现，使任意两因素间的试验组合 为全面试验。另一方面：由于正交表的正交性，正交试验的试验点必然均衡地分布在全 面试验点中，具有很强的代表性。因此，部分试验寻找的最优条件与 全面试验所找的最优条件，应有一致的趋势。1.3.2.3 综合可比性(1) 任一列的各水平出现的次数相等；(2) 任两列间所有水平组合出现次数相等

8、，使得任一因素各水 平的试验条件相同。这就保证了在每列因素各水平的效果中， 最大限 度地排除了其他因素的干扰。从而可以综合比较该因素不同水平对试 验指标的影响情况。根据以上特性，我们用正交表安排的试验，具有均衡分散和 整齐可比的特点。所谓均衡分散，是指用正交表挑选出来的各因素水平组合在 全部水平组合中的分布是均匀的 。整齐可比是指每一个因素的各水平间具有可比性。因为正交表中 每一因素的任一水平下都均衡地包含着另外因素的各个水平，当比较某因素不同水平时，其它 因素的效应都彼此抵消。如在 A B、C 3 个因素中，A因素的3个水平A1、A2、A3条件下各有B、C的3 个不同水平，即：BiCiBiC

9、2B1C3AiB2c2A2b2c3A3B2C_BqClBQ在这9个水平组合中，A因素各水平下包括了 BC因素的3个水 平，虽然搭配方式不同，但 B、C皆处于同等地位，当比较 A因素不 同水平时，B因素不同水平的效应相互抵消，C因素不同水平的效应 也相互抵消。所以A因素3个水平间具有综合可比性。同样， B C 因素3个水平间亦具有综合可比性。正交表的三个基本性质中，正交性是核心，是基础，代表性和 综合可比性是正交性的必然结果。1.4 正交表的类别1 、等水平正交表各列水平数相同的正交表称为等水平正交表。如L23）、L8（27）、Li2（2 11）等各列中的水平为2,称为2水平正交 表；Lg（34

10、）、L27（31）等各列水平为3，称为3水平正交表。2 、混合水平正交表各列水平数不完全相同的正交表称为混合水平正交表。如Lb（4 X 24）表中有一列的水平数为4,有4列水平数为2。也就是说该表可以安排一个4水平因素和4个2水平因素。再 如Li6（44 X 23） , Li6（4 X 212）等都混合水平正交表。2正交试验设计的基本程序对于多因素试验，正交试验设计是简单常 用的一种试验设计方法，其设计基本程序如图 所示。正交试验设计的基本程序包括试验方 案设计及试验结果分析两部分。2.1 试验方案设计（1）明确试验目的，确定试验指标试验设计前必须明确试验目的，即本试验目的与要求试验:r指标r

11、1选因素、T定水平1选择合适号正交表因素、水平确定次试验要解决什么问题。试验目的确定后，对试验结果如何 衡 量，即需要确定出试验指标。试验指标可为定量指标，也可为定性指标。列试验方案试验方案设计流程般为了便于试验结果的分析，定性指标可按相关的标准打分或模糊数学处理进行数量化，将定性指标定量化。(2)选因素、定水平，列因素水平表根据专业知识、以往的研究结论和经验，从影响试验指标的诸多 因素中，通过因果分析筛选出需要考察的试验因素。 一般确定试验因 素时，应以对试验指标影响大的因素、 尚未考察过的因素、尚未完全 掌握其规律的因素为先。试验因素选定后，根据所掌握的信息资料和 相关知识，确定每个因素的

12、水平，一般以2-4个水平为宜。对主要考 察的试验因素，可以多取水平，但不宜过多(W 6),否则试验次数骤 增。因素的水平间距，应根据专业知识和已有的资料，尽可能把水平 值取在理想区域。四因素、三水平的试验因素水平表水平试验因素ABCD123(3)选择合适的正交表正交表的选择是正交试验设计的首要问题。确定了因素及其水平 后，根据因素、水平及需要考察的交互作用的多少来选择合适的正交 表。正交表的选择原则是在能够安排下试验因素和交互作用的前提下,尽可能选用较小的正交表，以减少试验次数般情况下，试验因素的水平数应等于正交表中的水平数； 因素个数（包括交互作用）应不大于正交表的列数; 数）=E （每列水

13、平数一 1）+1等水平正交表 La （/）、例：选择一 4个3水平因素试验的正交表可以选用L9（34）或L27（313）（A）不考察因素间的交互作用，宜选用L9 （ 34）(B)考察交互作用，则应选用 L27(313)。课堂练习：选择一 5个3水平因子及一个2水平因子试验的正交表5L12(2 X 3 )(4)表头设计表头设计，就是把试验因素和要考察的交互作用分别安排到 正交表的各列中去的过程。在不考察交互作用时，各因素可随机安排在各列上；若考 察交互作用，就应按所选正交表的交互作用列表安排各因素与交互作 用，以防止设计“混杂”。例：不考察交互作用，可将因素(A)、(B)和(C)、( D)依次安

14、 排在L9(34)的第1、2、3、4列上，见下表所示。表头设计列号1234因素ABCD(5)编制试验方案，按方案进行试验，记录试验结果。把正交表中安排各因素的列(不包含欲考察的交互作用列)中的 每个水平数字换成该因素的实际水平值，便形成了下表中的正交试验 方案。下表说明：试验号并非试验顺序，为了排除误差干扰，试验中可随机进行；安排试验方案时，部分因素的水平可采用随机安排试验方案及试验结果表试验号因素试验结果ABCD111112122231333421235223162312731328321393321作业1、正交表有哪些类型？它们的核心性质是什么？2、写出正交表的表达式，并简述正交试验设计的

15、基本程序3、不考虑交互作用，设计一个 4水平的3因素正交试验方案 极差分析方差分析2.2试验结果分析分清各因素及其交互作用的主次顺序，分清哪个是主要因素，哪个是次要因素；判断因素对试验指标影响的显著程度；找出试验因素的优水平和试验范围内的最优组合，即试验因素 各取什么水平时，试验指标最好；分析因素与试验指标之间的关系，即当因素变化时，试验指标 是如何变化的。找出指标随因素变化的规律和趋势，为进一步 试验指明方向；了解各因素之间的交互作用情况；估计试验误差的大小。3正交试验的结果分析3.1直观分析法极差分析法计算简便，直观，简单易懂，是正交试验结果分析最常用 方法。以下说明极差分析过程。1 计算

16、Kjnv kjm1Q%极差分析法一R法占T因素主次uQ2.判断优水平4优组合R为第j列因素的极差，反映了第j列因素水平波动时，试验指标的变动幅度。R越大，说明该因素对试验指标的影响越大。根据R大小，可以判断因素的主次顺序。Km为第j列因素m水平所对应的试验指标和，kjm为Kjm平均值。由kjm大小可以判断第j列因素优水平和优组合。不考察交互作用的试验结果分析（1）确定试验因素的优水平和最优水平组合分析A因素各水平对试验指标的影响。根据正交设计的特性，对 A1、A2、A3来说，三组试验的试验 条件是完全一样的（综合可比性），可进行直接比较。如果因素 A对 试验指标无影响时，那么 km kA2、k

17、A3应该相等，不相等时说明，A因素的水平变动对试验结果有影响。根据kAi、kA2、kA3的大小可以判断 A1、A2、A3对试验指标的影响 大小。kA值愈接近要求值的水平是 A因素的优水平。同理，可以计算并确定B、C D因素的优水平。四个因素的优 水平组合为试验的最优水平组合。例1:分析下表中温度、时间、加碱量对转化率影响试验中各 条件的最优值和最佳的工艺条件。转化率试验数据表因子趣号题|mi |加區重试验结果水平1234转化率11（泌）190 分)1(5%)r 1 n3121航）2(120)2(6%)2初3i（aor）3(150 分)3(7绚3384妙巧1（兀分）2(側35352(120 5)

18、i4P63(85 功3（血分）1(5)2421X90C)1测分）3(7%)25782(120*-)1(5%)36293(150*)2(6%)14（2）确定因素的主次顺序根据极差Rj的大小，可以判断各因素对试验指标的影响主 次。比较各R值大小，R值愈大的表示因素对指标的影响大，因素越 重要，R值愈小因素的影响较小。（3）绘制因素与指标趋势图以各因素水平为横坐标，试验指标的平均值（kjm）为纵坐 标，绘制因素与指标趋势图。由因素与指标趋势图可以更直观地看出 试验指标随着因素水平的变化而变化的趋势， 可为进一步试验指明方 向。以上即为正交试验极差分析的基本程序与方法极差R表示该因素在其取值范围内试验

19、指标变化的幅度。R = max(Ki)- min ( Ki)例2:根据转化率试验结果计算极差 R,并分析影响转化率因素的主次顺序。解例：计算的k值和R值如下表:加碱量414861R20以上计算后分析得到下面的试验结论 各条件的最优值：温度 3 (90C), 时间2( 120分钟),加碱量2( 6%。 最佳工艺条件是以上三个最优水平 的组合。温度对转化率影响结果对转化率影响最大的因素是温度，其 次是加碱量，时间的影响最小。附1多指标正交试验极差分析对于多指标试验，方案设计和实施与单指标试验相同，不同在于每做一次试验，都需要对考察指标一一测试，分别记录。试验结果分 析时，也要对考察指标一一分析，然

20、后综合评衡，确定出优条件。（1）试验方案设计确定试验指标X、Y、Z挑因素，选水平，列因素水平表（见下表）选正交表、设计表头、编制试验方案。下表为四因素三水平试 验，不考虑交互作用，选L9（ 34）安排试验。试验号因素试验结果ABCDXYZ111112122231333421235223162312731328321393321试验号试验因素ABCDxyz11(28)1(0.05)3(80)2(155)24.82.13.5212(0.075)1(70)1(150)22.53.83.7313(0.10)2(75)3(160)23.62.03.042(32)12123.82.83.05223322.

21、41.72.26231219.32.72.873(36)11318.42.53.08322219.02.02.79333120.72.33.6K170.967.060.267.0K265.563.966.463.1K358.163.667.964.4xk123.622.320.122.3k221.821.322.121.0k319.421.222.621.5极差R4.31.12.61.3K17.97.49.08.9K27.27.56.86.8K36.87.06.16.2yk12.62.53.03.0k22.42.52.32.3k32.32.32.02.1极差R0.40.21.00.9K110.

22、29.59.510.3K28.08.68.79.0K39.39.49.38.2zk13.43.23.23.4k22.72.92.93.0k33.13.13.12.7极差R0.70.30.30.7(2) 试验结果分析计算各因素各水平下每种试验指标的数据和以及平均值，并 计算极差R。根据极差大小列出各指标下的因素主次顺序。试验指标：主次顺序优化水平组合XACDBA3B3C DYCDABA1B2G DZADBCA2B2CD初选优化工艺条件：根据各指标不同水平平均值确定各因素 的优化水平组合。综合平衡确定最优工艺条件。以上三指标单独分析出的优化条件不一致，必须根据因素的影响主次，综合考虑，确定最佳工艺

23、条件。例：如下表数据，对于因素A,其对X影响大小排第一位，此时取其对Z影响也排第一位，取而其对Y影响排次要第三位， 为次要因素，因此A可取A或A,但取A时，Z比取A减小了 14.8%， 而X增加了 12%且由Y指标看，取A比A的丫值高，故A因素取 A。同理可分析B取B2，C取C，D取D3。优组合为KK2K3X23.621.819.4Y2.62.42.3Z3.42.73.1附2混合型正交表试验设计与极差分析试验设计与结果分析同前，不同的是将极差 R进行调整，用调整 后的R进行比较。r为因素每个水平试验重复数R= dRr折算系数,与因素水平有关。水平魏2345678折算.系数（0.71 (0.52

24、 0.45).4；0.37 0.35 0.34考察交互作用的试验设计（1）交互作用在多因素试验中，不仅因素对指标有影响，而且因素之间的联合搭配也对指标产生影响。因素间的联合搭配对试验指标产生的影响作 用称为交互作用。因素之间的交互作用总是存在的， 这是客观存在的 普遍现象，只不过交互作用的程度不同而异。 一般地，当交互作用很 小时，就认为因素间不存在交互作用。 对于交互作用，设计时应引起 高度重视。在试验设计中，表示A、B间的交互作用记作AX B,称为1级 交互作用；表示因素 A B C之间的交互作用记作 AX BX C,称为2 级交互作用；依此类推，还有 3级、4级交互作用等。(2)交互作用

25、的处理原则试验设计中，交互作用一律当作因素看待，这是处理交互作用问 题的总原则。作为因素，各级交互作用都可以安排在能考察交互作用 的正交表的相应列上，它们对试验指标的影响情况都可以分析清楚， 而且计算非常简单。但交互作用又与因素不同，表现在： 用于考察交互作用的列不影响试验方案及其实施； 一个交互作用并不一定只占正交表的一列，而是占有( m-1) 列。表头设计时，交互作用所占列数与因素的水平 m有关，与交互作 用级数p有关。2水平因素的各级交互作用均占1列；对于3水平因素，一级交 互作用占两列，二级交互作用占四列，可见， m和p越大，交 互作用所占列数越多。例：对一个25因素试验，表头设计时，

26、如果考虑所有各级交互作 用，那么连同因素本身，总计应占列数为：12345C 5 + C 5 +C5 +C5 +C5 = 5+10+10+5+1= 31,那么此试验必选L32 ( 25)正交表进行设计。一般对于多因素试 验，在满足试验要求的条件下，要有选择地、合理地考察某些交互作 用。综合考虑试验目的、专业知识、以往的经验及现有试验条件 等多方面情况进行交互作用选择。一般原则是： 忽略高级交互作用 有选择地考察一级交互作用。通常只考察那些作用效果较明显的，或试验要求必须考察的。 试验允许的条件下，试验因素尽量取 2水平。(3) 有交互作用的试验表头设计表头设计时，各因素及其交互作用不能任意安排，

27、必须严格按交 互作用列表进行安排。这是有交互作用正交试验设计的一个重要特点， 也是关键的一步。在表头设计中，为了避免混杂，那些主要因素，重点要考察的因 素，涉及交互作用较多的因素，应该优先安排，次要因素，不涉及交 互作用的因素后安排。所谓混杂，就是指在正交表的同列中，安排了两个或两个以上的 因素或交互作用，这样，就无法区分同一列中这些不同因素或交互作 用对试验指标的影响效果。(4) 有交互作用的正交设计在实际研究中，有时试验因素之间存在交互作用。对于既考察因 素主效应又考察因素间交互作用的正交设计， 除表头设计和结果分析 与前面介绍略有不同外，其它基本相同。1、右表是一正交试验方案和结果表，请

28、用极差分析法对试验结果 进行分析，确定各因素对指标丫的影响大小和优水平，明确最优的工艺组合试验号ABC试验结果Y111111210212222208321122215422211230文案大霜312122516321212477412212383.2正交试验结果的方差分析极差分析法简单明了，通俗易懂，计算工作量少。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

29、出一个标准来判断所考察因素作用是否 显著。为了弥补极差分析的缺陷，可采用方差分析。321 正交试验结果的方差分析方差分析基本思想是将数据的总变异分解成因素引起的变异和误差引起的变异两部分，构造F统计量，作F检验，即可判断因 素作用是否显著。(1)偏差平方和分解:总偏差平方和=各列因素偏差平方和 +误差偏差平方和SS因素SS列(误差)(2)自由度分解：dfT二df因素 df空列(误差)(3)方差zMS因案因案帰因素SS逞蓋(4)构造涿计量:(5)列方差分析表尸作胳验若计算出的F值FoFa，则拒绝原假设，认为该因素或交互作用对试验结果有显著影响；若Fo? Fa,则认为该因素或交互作用对试验结果无显

30、著影响。(6)正交试验方差分析说明由于进行F检验时，要用误差偏差平方和 SS及其自由度dfe，因 此，为进行方差分析，所选正交表应留出一定空列。当无空列时，应 进行重复试验，以估计试验误差。误差自由度一般不应小于2，dfe很小，F检验灵敏度很低，有 时即使因素对试验指标有影响，用 F检验也判断不出来。为了增大dfe,提高F检验的灵敏度，在进行显著性检验之前， 先将各因素和交互作用的方差与误差方差比较， 若MS( MS交)V2MS, 可将这些因素或交互作用的偏差平方和、自由度并入误差的偏差平方和、自由度，这样使误差的偏差平方和和自由度增大， 提高了 F检验 的灵敏度。L(34) 正交表处理号第1

31、列第3列第4列试验结果yi(A)第2列11111y121222y231333y342123y452231y562312y673132y783213y893321y9因素重复1重复2重复3Aiyly2y3A2y4y5y6A3y7y8y9SS= - (y1 y2 y3)2 - (y4 y5 y6)2 (y7 y8 y9)23和yl+y2+y3 Ky4+y5+y6 K2y7+y8+y9 K32(y1 y2 y9)1 2 3（修正项）分析第1列因素时，其它列暂不考虑，将其看做条件因素X1单因素试验数据资料格式表头设计AB试验数据列号12kXi试验号j（卅）正交表及计算表格Xi2Xi2X2X22XnXn

32、2KjK11K12K2jK21K22K2knct2T= X ii =1nnKmkX2ii =1KkSS=Qr - CT1 m 2Q=Kr i =1 JKij2K112K122K212Kik2SSSS SS SS总偏差平方和:列偏差平方和:SS2 ijXi)21n(j 二 1 ,，k )试验总次数为n,每个因素水平数为 m个，每个水平作r次重复r =n/m。当曲=2时,总自由度：因素自由度:J n 1$ (j=lr2m k). m为因素水平个数不考虑交互作用等水平正交试验方差分析 下表是一三因素三水平正交试验方案和结果分析表, 试对试验结果进行方差分析。试验方案及结果分析表处理号ABC空列试验结

33、果111116.25212224.97313334.54421237.53522315.54623125.57313211.48321310.9933218.95Kj15.7625.1822.6520.74K2j18.5721.4121.4521.87Kj31.2518.9921.4822.97248.3430.1Kij2634.03513.0285344.8478.3Kj2458.39460.1040976.5527.6Kj360.62461.3962(1)计算计算各列各水平的K值计算各列各水平对应数据之和 Kij、Kj、Kj及其平方Kij2、KJ、2。计算各列偏差平方和及自由度5S. =

34、lf3-CTr MC7 = = = 477.86n 9电冷代+空+K；J_CT=(248.38+344.84-97656)-477.86 = 45.4同理，55孑6-49, 畛Q31 SSEk呂3 (空列)自由度：计算方差:df aB=df.422 .7SS B df b6 . 493 . 23SScdf c0 . 3120 . 155VeSSdf0 . 8320 . 415(2)显著性检验根据以上计算，进行显著性检验，列出方差分析表，结果见F表方差分析表变异来源平方和自由度均方F值Fa显著水平A45.40222.7079.6F0.05(2,4) =6.94*B6.4923.2411.4F0.

35、01(2,4)=18.0*0.3120.16误差e0.8320.41误差e1.1440.285总和53.03VO.MOC(L5M00.6CXJD0.6MJOa.rocwWOOS35C00.70COfl*950012.625003.581635*05556?-YODOO21g?249.000099.500021*0300(k222221.50000ft85?U2.335553.00000i.OiWOD5.6666/9,OQCOO1?,?0003o.ee io1.话也1.265021_520272,27976沢磁M3.e；295.46Z389.5521A0.陀 M21.16?28L651452.0

36、00002.472145J639B4256&已心50J9877OpC76MOOTL304631祷52巧2-25V132.839Mi,77W2s.za&i0.779?i0 + ?U37U 071431256951+76220? J 293246223.463305J10.766551g祝1.2：4271,4!t9?1 * T0Q9R20C37L51S253.25744e0.756331,D2?73U2C3471点诃01 65685I.93MD乙3.1U12q0,87374L01625t JS23?E3fl：41b623561. WH6Z.3556?3.0W45K4.365B0仁&0油21 J6|

37、7k36130l-5?7541.B9S652.J0/212.92W4.:o?a0.7W?0.997M1.156711,57&66L86V672,24125眄1p0.714VC.8508w虫11.11V.aatso3.S3S5B0.73150.849630-9&4021J393i1.3226?1.54522f.326212-202?2*763173,8056140.B 6E3九种翊1J3265L3f3711.V3101*809492-17P0&2J26A73.;?150,86k1?68S1 和河152為9L795P2.154642.695175B23因素A高度显著，因素

38、B显著，因素C不显著。因素主次顺序A-B-C。（3）优化工艺条件的确定本试验指标越大越好。对因素 A B分析，确定优水平为 A、 B;因素C的水平改变对试验结果几乎无影响，可从经济、操作等角 度考虑取值，选C。优水平组合为ABG。3.2.3 考虑交互作用正交试验方差分析例：用石墨炉原子吸收分光光度法测定锌锭中的铅， 为了提高测 定灵敏度，希望吸光度越大越好，现研究影响吸光度的因素，确定最 佳测定条件（1）计算计算各列各水平对应数据之和 Kj、Kj及（心-Kj）;计算各列偏差 平方和及自由度（见吸光度测定试验方案及结果分析表）。（2）显著性检验根据方差分析表，因素 B高度显著，因素 A C及交互

39、作用AX B A X C BX C均不显著。各因素对试验结果影响的主次顺序为： B、A AX C C、AX B BX Co吸光度测定试验方案及结果分析表试验号ABAX BCAX CBX C空列吸光度111111112.42211122222.24312211222.66412222112.58521212122.36621221212.4722112212.79822121122.76Kij9.99.4210.2110.2310.2410.1210.19Kj10.3110.79109.989.9710.0910.02Kij-Kj-0.41-1.370.210.250.270.030.17ss0.0210.2350.00550.00780.00910.00010.0036方差分析表变异来源平方和自由度均方F值临界值Fa显著水平A0.021010.0216.82F.05(1,3) =10.13B0.234610.23576.19F0.01(1,3) =34.12*AX B0.005510