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1、,第十一章 正交设计试验 资料的方差分析,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 。 正交设计是安排多因素试验 、寻求最优水平组合的一种 高效率试验设计方法。,下一张,主 页,退 出,上一张,第一节、正交设计原理和方法 (一) 正交设计的基本概念 正 交 设 计 是利用正交表来安排多因素试验、分析试验结果的一种设计方法。它从多因素试验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，通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况 ，找出最优水平组合。,下一张,主 页,退 出,上一张,例如， 研究氮、磷、
2、钾肥施用量对某小麦品种产量的影响： A因素是氮肥施用量，设A1、A2、A3 3个水平 ； B因素是磷肥施用量，设B1、B2、B3 3个水平 ； C因素是钾肥施用量，设C1、C2、C3 3个水平。 这是一个3因素每个因素3水平的试验 ，各因素的水平之间全部可能的组合有27种。,下一张,主 页,退 出,上一张,如果进行全面试验 ，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，工作量大 ，由于受试验场地、经费等限制而难于实施 。 如果试验的主要目的是寻求最优水平组合，则可利用正交设计来安排试验。,下一张,主 页,退 出,上一张,正交设计的基本特点是：用部分
3、试验来代替全面试验，通过对部分试验结果的分析，了解全面试验的情况。 正交试验是用部分试验来代替全面试验，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。,下一张,主 页,退 出,上一张,如对于上述3因素每个因素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。 一、正交设计的基本原理,下一张,主 页,退 出,上一张,表11-1 33试验的全面试验方案,下一张,主 页,退 出,上一张,图11-1 3因素每个因素3水平试验点的均衡分布图,正
4、交设计就是从全面试验点（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。图1中标有 9个试验点，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)A1B1C1 (2)A1B2C2 (3)A1B3C3 (4)A2B1C2 (5)A2B2C3 (6)A2B3C1 (7)A3B1C3 (8)A3B2C1 (9)A3B3C2,下一张,主 页,退 出,上一张,上述选择 ，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。 从图1中可以看到，9个试验点分布是均衡的 ，在立方体的每个平面上 有且仅有3个试验点；每两个平面的交线上有且仅有1个试
5、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全面试验的基本情况。,下一张,主 页,退 出,上一张,二、正交表及其特性 (一) 正交表 表 11-2 是L8(27)正交表，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。,下一张,主 页,退 出,上一张,下一张,主 页,退 出,上一张,表11-2 L8(27)正交表,2水平正交表还有L4(23)、L16(215)等； 3水平正交表有L9(34
6、)、L27(313) 、 等。 (二) 正交表的特性 1、任一列中，不同数字出现的次数相同 例如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 。,下一张,主 页,退 出,上一张,2、任两列中，同一横行所组成的数字对出现的次数相同 例如 L8(27)的任两列中(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)各出现两次；L9(34)任两列中 (1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (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
7、互碰次数相等，表明任意两列各个数字之间的搭配是均匀的。,下一张,主 页,退 出,上一张,用正交表安排的试验，具有均衡分散和整齐可比的特点。 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衡的 。 由 图11-1可以看出，在立方体中 ，任一平面内都包含 3 个 试验点， 任两平面的交线上都包含1个试验点。,下一张,主 页,退 出,上一张,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
8、条件下各有 B、C 的 3 个不同水平，即：,下一张,主 页,退 出,上一张,在这9个水平组合中，A因素各水平下包括了B、C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个水平间具有可比性。同样，B、C因素3个水平间亦具有可比性。,下一张,主 页,退 出,上一张,(三) 正交表的类别 1、相同水平正交表 各列中出现的最大数字相同的正交表称为相同水平正交表。 L4(23)、L8(27)、L12(211)等各列中最大数字为2，称为两水平正交表； L9(34)、L27(313)等各列中最大数
9、字为3，称为3水平正交表。,下一张,主 页,退 出,上一张,2、 混合水平正交表 各列中出现的最大数字不完全相同的正交表称为 混合水平正交表。 L8(4124)表中有一列最大数字为4，有4列最大数字为2。 也就是说该表可以安排1个4水平因素和4个2水平因素。 L16(4423)，L16(4212)等都混合水平正交表。,下一张,主 页,退 出,上一张,三、正交设计方法 【例111】 某水稻栽培试验选择了3个水稻优良品种(A)：二九矮、高二矮、窄叶青 ， 3种密度(B)： 15、20、25（万苗/666.7m2）；3种施氮量(C)： 3、5、8（kg/666.7m2），试采用正交设计安排一个试验方
10、案。 (一) 确定试验因素及其水平, 列出因素水 平表,下一张,主 页,退 出,上一张,表11-3 因素水平表,下一张,主 页,退 出,上一张,(二) 选用合适的正交表 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。 选用正交表的原则是：既要能安排下试验的全部因素(包括需要考查的交互作用)，又要使部分水平组合数（处理数）尽可能地少。,下一张,主 页,退 出,上一张,一般情况下，试验因素的水平数应恰好等于正交表记号中括号内的底数；因素的个数（包括需要考查交互作用）应不大于正交表记号中括号内的指数；各因素及交互作用的自由度之和要小于所选 正交表 的 总 自由度，以便估计试验误差。 若
11、各因素及交互作用的自由度之和等于所选正交表总自由度，则可采用有重复正交试验来估计试验误差。,下一张,主 页,退 出,上一张,此例有3个3水平因素，若不考察交互作用，则各因素自由度之和为因素个数 (水平数-1) = 3 (3-1) =6，小于L9(34)总自由度 9-1=8，故可以选用L9(34)； 若要考察交互作用，则应选用L27(313)，此时所安排的试验方案实际上是全面试验方案。,下一张,主 页,退 出,上一张,(三) 表头设计 表头设计就是把挑选出的因素和要考察的交互作用分别排入正交表的表头适当的列上。 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，就应按该正交表的交互作
12、用列表安排 各 因 素与交互作用。,下一张,主 页,退 出,上一张,表11-4 表头设计,此例不考察交互作用，可将品种(A)、密度(B)和施氮量 (C)依次安排在L9(34)的第1、2、3列上，第4 列 为空列，见表2-4。,L9（34）表头设计,L8(27) 表头设计,(四) 列出试验方案 把正交表中安排因素的各列(不包含欲考察的交互作用列)中的每个数字依次换成该因素的实际水平，就得到一个正交试验方案。,下一张,主 页,退 出,上一张,表11-5 正交试验方案,下一张,主 页,退 出,上一张,第二节 正交试验资料的方差分析 若各号试验处理都只有一个观测值，则称之为单个观测值正交试验； 若各号
13、试验处理都有两个或两个以上观测值，则称之为有重复观测值正交试验。,下一张,主 页,退 出,上一张,一、 单个观测值正交试验资料的方差分析 对【例11-1】用L9(34)安排试验方案后，各号试验只进行一次，试验结果列于表2-6。试对其进行方差分析。,下一张,主 页,退 出,上一张,表11-6 正交试验结果计算表,下一张,主 页,退 出,上一张,Ti为各因素同一水平试验指标之和 ，T为9个试验号的试验指标之和；,为各因素同一水平试验指标的平均数。,下一张,主 页,退 出,上一张,该试验的9个观测值总变异由A因素、B因素、C因素及误差变异4部分组成，因而进行方差分析时平方和与自由度的分解式为： SS
14、T = SSA + SSB + SSC+SSe dfT = dfA + dfB + dfC + dfe 用n表示试验(处理)数；a、b、c表示A、B、C因素的水平数；ka、kb、kc表示A、B、C因素的各水平重复数。本例，n=9、a=b=c=3、 ka=kb=kc=3。,下一张,主 页,退 出,上一张,1、计算各项平方和与自由度 矫正数 C = T2/n = 37112/9 = 1530169.00 总平方和 SST =x2-C =（340.02+422.52+462.52） -1530169.00 =21238.00,下一张,主 页,退 出,上一张,A因素平方和 SSA= /ka-C =(1
15、201.52+1291.52+1218.02)/3 -1530169.00 =1530.50,B因素平方和 SSB = /kb-C =(1092.02+1278.52+1340.52)/3 -1530169.00 =11153.17,下一张,主 页,退 出,上一张,C因素平方和 SSC=T2C/kc-C =(1142.52+1245.02+1323.52)/3 -1530169.00 =5492.17 误差平方和 SSe=SST-SSA-SSB-SSC =21238.00-1530.5-11153.17 -5492.17 =3062.16,下一张,主 页,退 出,上一张,总自由度 dfT =n
16、-1=9-1=8 A因素自由度 dfA =a-1=3-1=2 B因素自由度 dfB =b-1=3-1=2 C因素自由度 dfC =c-1=3-1=2 误差自由度 dfe = dfT-dfA-dfB-dfC = 8-2-2-2 = 2,下一张,主 页,退 出,上一张,2、列出方差分析表，进行F检验,下一张,主 页,退 出,上一张,表11-7 方差分析表,F 检验结果表明，三个因素对产量的影响都不显著。究其原因可能是本例试验误差大且误差自由度小(仅为2)，使检验的灵敏度低，从而掩盖了考察因素的显著性。 由于各因素对增重影响都不显著，不必再进行各因素水平间的多重比较。此时，可从表11-6中选择平均数大的水平A2、B3、C3组合成最优水平组合 A2B3C3。,下一张,主 页,退 出,上一张,若F检验结果3个因素对
