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第十章第八节试验设计方法的综合应用,正交试验设计、正交设计、均匀设计、单纯形优化设计以及SAS的ADX试验设计模块中的二水平设计、响应面设计、混合水平设计、混料设计、优化设计、分割设计等.,分析人员在开始进行试验之前，除了根据专业知识、经验与文献资料对各种因素可能产生的影响有一些最初步的了解之外，对各因素的实际影响可以说是不清楚的.为了科学合理地安排试验，分批试验是常用的手段.通常先对各种试验条件进行初步的考察.通过初步考察，概括地了解各种因素对试验结果是否有影响以及影响的程度，以便为以后深入研究各因素的影响而设计试验时提供依据.有鉴于此，应尽量将所有可能影响试验结果的各种因素包括在试验设计中，并尽可能将欲考察因素的范围适当地放宽一些，因素水平数设计得多一些，以避免漏掉主要影响因素与局部优化.,由于均匀设计可容纳的因素数与因素水平数较多，试验点在整个试验区域分布均匀，试验次数少，用直观法分析数据时方法简便，很适合用来进行试验条件的初步考察.此外，用双水平单纯形优化法或二水平的正交试验来初选试验条件也是合适的，通过少量试验可以估计各因素影响的相对大小，分清主要与次要因素，为以后设计试验提供依据.,在初步确定主要与次要因素之后，需进一步估计主要与次要因素的影响程度.正交试验设计的试验点的数目，虽比用均匀设计时多一些，但又不是很多，采用方差分析法或极差分析可以很方便地估计各因素的影响程度，而且，针对主要因素的重要性不同，可以采用不等水平的正交表安排试验或者ADX模块中的混合水平设计，主要影响因素多安排几个水平，次要因素少安排几个水平，可以有针对性地对因素进行试验研究.除此之外，采用正交设计与方差分析，还可以对因素之间的交互效应做出估计.,如果要对因素的影响做出定量的估计，并希望能对未试验过的因素水平的影响加以预测，可采用回归的正交设计、多项式正交回归设计，或者用单纯形优化法寻优，用回归分析法处理数据.对于均匀设计以及正交试验，只有在有一定的误差自由度下，回归分析才有意义.正交设计的特点是各项彼此正交避免信息重叠增删项时不影响保留项的系数和偏平方和,只要把删去项的偏平方和从模型中移入误差即可,反之亦然.当模型选择为二次回归方程时比如二次正交组合设计应该用rsreg响应面回归进行试验设计或分析.,从试验设计的角度来看，当因素数与因素水平数较多时，因素交互作用项数目较多,通常是在明确主次要因素之后，用较少试验次数的正交表来考察主要因素的交互效应，而且一般都不将三因素或三因素以上的多因素之间的交互效应单独予以考察.在分析测试中，因素之间的交互效应是经常存在的，但也未必所研究的各因素之间都存在交互效应，因此，盲目地将所有因素之间的交互作用项都设置在试验
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