app开发 网站建设,做网站主要是做什么,wordpress选择php,网站建设对公司的发展正交试验极差分析流程如下图#xff1a; 正交试验说明 正交试验是研究多因素试验的设计方法。对于多因素、多水平的实验要求#xff0c;如果每个因素的每个水平都要进行试验#xff0c;这样就会耗费大量的人力和时间#xff0c;正交试验可以选择出具有代表性的少数试验进行…正交试验极差分析流程如下图 正交试验说明 正交试验是研究多因素试验的设计方法。对于多因素、多水平的实验要求如果每个因素的每个水平都要进行试验这样就会耗费大量的人力和时间正交试验可以选择出具有代表性的少数试验进行试验从而找出最优试验方案。 例如进行一个三因素三水平的试验按照全面试验的思想就要进行27次实验实验次数多且重复但是如果选择进行正交试验就只需要做9次试验大大节省了人力物力和时间因此正交试验在很多领域都被广泛应用。正交表设计
正交试验是通过现成的规格化表——正交表科学的安排试验并通过极差分析或者方差分析来分析试验结果找到最优试验方案的。
正交表是正交试验的基本工具以正交表为例说明下正交表的概念和特点。式中L表示正交表数字 3 表示因素的水平个数右上指数为 4标明最多可安排因素(包括交互)的个数。L右下的 9 表示本正交试验总的试验次数。即如采用该试验那么可以完成安排最多4 个因素每个因素最多 3个水平的总共9次的试验。
当前有一份三因素三水平的数据需要进行正交试验目的是得到最优试验组合。
首先进行正交表的设计。设计正交表可以使用SPSSAU进行分析路径【SPSSAU-实验/医学研究-正交试验】。有时候可能会遇到SPSSAU输出的正交表的因素或水平数与预期不一致是因为SPSSAU系统默认找到最接近的标准正交表如果不一致需要进行正交表的改造例如使用拟水平法、组合法、并列法等。
具体操作可以查看SPSSAU帮助手册进行了解学习。https://spssau.com/helps/medicalmethod/orthogonal.html
本案例使用SPSSAU得到三因素三水平正交设计表如下 得到正交设计表后接下来需要按照正交表进行试验。
三、进行试验
从得到正交表可以看出本次试验共需要进行9次。试验1为使用因子1的1水平、因子2的1水平和因子3的1水平进行试验试验2为使用因子1的1水平、因子2的2水平和因子3的3水平进行试验以此类推分别得到9次试验的分析结果。
本次试验的三个因子分别是A、B、C三个因子各有三个水平简单记为水平123得到最终试验结果如下 得到试验结果之后对实验数据进行分析目的是找到试验的最优因素和最优试验组合即希望找到ABC三个因子中哪一个对综合得分的影响最优同时找到综合得分最高的因素水平组合。
四、极差分析
对正交试验数据进行分析主要有两种分析方法分别是极差分析与方差分析。极差分析又称直观分析法它具有计算简单、直观形象、简单易懂等优点是正交试验结果分析最常用的方法。本案例使用极差分析法进行分析。
极差分析设计的相关指标机器说明如下表所示 使用SPSSAU进行极差分析操作如下图需要注意的是SPSSAU默认情况下试验数据越大越好如果试验数据越小越好此时可下拉选择‘试验数据类型’参数为‘越小越好’即可。 极差分析输出两类结果分别是极差分析表格和因子各水平均值图。接下来进行极差分析结果解读确定最优因素和最佳因素水平组合。
五、结果解读
结果1极差分析表格 首先看R值因素极差值R值的大小反映了各因素对于试验结果的影响程度大小。所以本次试验结果显示C因素为最优因素对试验结果影响最大其次是A因素最后是B因素。因而三个因素的优劣排列顺序为因子C因子A因子B。
再看最佳水平最佳水平显示因子A在水平3的时候最优因子B在水平2的时候最优因子3在水平2的时候最优。
综合上述分析得到这次试验的最优因素是“因子C”最佳因素水平组合是“因子A的3水平、因子B的2水平、因子C的2水平”。
结果2因子各水平均值图 因素各水平均值图展示各个因素各个水平的试验数据平均值情况可通过图形直观查看各水平的试验数据平均值情况并进行对比并找出最佳水平组合进行分析汇总。从上图也可以直观看出最佳因素水平组合为“因子A的3水平、因子B的2水平、因子C的2水平”。
六、总结
进行正交试验分析首先需要进行正交表的设计 SPSSAU默认找到最接近的标准正交表如果与试验预期不符可以进行正交表的改造后再使用。然后根据得到的正交表进行试验记录好试验结果上传到SPSSAU系统。最后使用极差分析或方差分析来分析正交试验结果得到最优因素和最佳因素水平组合。
