第六章正交试验设计

第十章正交试验设计(I) 本章教学内容与要求(1) 了解正交试验设计的基本思想，掌握正交表的基本结构和特点。(2) 掌握正交试验设计的基本步骤。(3) 掌握正交试验结果的直观分析法；理解和掌握正交试验结果的方差分 析法。(4) 了解SPSS在正交试验结果分析中的应用。(II) 教学重点正交试验设计的基本步骤，正交表的直观分析、方差分析。(III) 教学难点正交表的选择和表头设计。10.1正交试验设计概述10.1.1正交试验设计方法的基本思想和优点在实际工作中，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，则试验的规模很大，往往因试验条件的限制而难以实施。正交试验设计法就 是用正交表安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。我 国60年代开始使用，70年代得到推广，因其优点突出，日益受到科学工作者的 重视，在实践中获得了广泛的应用。下面，我们用具体例子来说明正交试验设计 的思想及其特点。例1为提高某化工产品的转化率，选择了三个有关因素进行条件试验，反应温 度(A)，反应时间(B)，用碱量(C)，并确定了它们的试验范围：A： 80-9OC； B： 90-150 分钟；C： 5-7%(提问：影响因素及其水平范围如何确定？)试验设计方法：(1) 试验目的：搞清楚因子A、B、C三种因素对产品转化率有什么影响，哪些 因素是主要的，哪些因素是次要的，各种因素哪种水平比较好，从而确定最适生 产条件，即温度、时间及用碱量各为多少才能使转化率高。(2) 确定因素的水平：在这里，对因子A、B、C，在其试验水平范围内分别选 了三个水平来研究；A： Al = 80C，A2 = 85C，A3=90CB： Bl = 90 分，B2=120 分，B3=150 分C： Cl = 5%，C2 = 6%，C3 = 7%因子的水平可以是定量的，也可以是定性的。而定量因子各水平间的距离可 以相等，也可以不相等。(3) 试制定试验方案。这个三因子三水平的条件试验，通常有三种试验进行方 法：（I）全面试验法：取三因子所有水平之间的组合，即A1B1C1, A1B1C2, A1B2C1, ,A3B3C3, 共有33=27次试验。这种试验法叫做全面试验法。全面试验的优点是对各因子与指标间的关系剖析得比较清楚。缺点是试验次数太 多。特别是当因子数目多，每个因子的水平数目也多时，试验量大得惊人。在实 验工作中，往往因试验条件的限制而难以实施。如选六个因子，每个因子取五个 水平时，如欲做全面试验，则需56=15625次试验，这实际上是不可能实现的。（II）简单对比法：即变化一个因素而固定其他因素，如首先固定B、C于Bl、C1，使A变化之： /A1B1C1 一A2A3 （好结果）如得出结果A3实验效果最好，则接下来固定A于A3, C还是C1，使B变化 之：/B1A3C1 一B2 （好结果）B3得出结果以B2为最好，则最后固定B于B2, A于A3，使C变化之：/C1A3B2C2 （好结果）C3试验结果以C2最好。于是就认为最好的工艺条件是A3B2C2。简单对比法这种方法一般也有一定的效果，最大优点就是试验次数少，但缺 点很多。首先这种方法的选点代表性均匀性很差，这种试验方法不全面，所选的 工艺条件A3B2C2不一定是27个组合中最好的。其次，用这种方法比较条件好坏 时，是把单个的试验数据拿来，进行数值上的简单比较，而试验数据中必然要包 含着误差成分，所以单个数据的简单比较不能剔除误差的干扰，必然造成结论的 不稳定，试验结果是不可靠的。（III）正交设计法：例1的情况选用正交表L9（34）来安排试验，见表10-1。表10-1正交表L9 （粉）的应用试验 号列号1234因素温度/c压力 /（N/m2）加碱量/ kg符号ABC1心）1(B1)1(C1)121（孔）2(B)2(C)23心）3(B3)3(C3)34202)1(B1)2(C2)3520】)2(B2)3(C3)16202)3(B3)1(C1)273(勺1(B1)3(C3)283(勺2(B2)1(C1)39303)3(B3)2(C2)1正交表的特点：所有的正交表与L9 (34)正交表一样，都具有下面两个特点：(1) 在每一列中，各个不同的数字(即因素的水平)出现的次数相同。在 表L9(34)中，每一列有三个水平，水平1、2、3都是各出现3次。(2) 表中任意两列并列在一起形成若干个数字对(即两因素的各水平组合)， 不同水平间的所有组合都出现，且出现的次数也都相同。在表L9(34 )中，任意两 列并列在一起形成的数字对共有 9 个：(1,1), (1,2), (1,3), (2,1), (2,2), (2,3), (3,1), (3,2), (3,3)，每一个数字对各出现1次。这两个特点称为正交性。正是由于正交表具有上述特点，就保证了用正交表 安排的试验方案中因素水平是“均衡分散”的，数据点的分布是均匀的。这从图 10-1中可以直观地看出。虽然数据点只有9个，却非常均匀地分布在图中的各个 平面和各条直线上。与A轴垂直的三个平面，与B轴垂直的三个平面，与C轴 垂直的三个平面等9个平面内，每一个平面内都正好含有3个数据点。图中与A、 B、C轴平行的27条直线，每一条直线上都正好含有一个数据点。可见，运用正交试验设计方法得出的第三方案，不仅试验的次数少，而且数 据点分布的均匀性极好。兼有第一和第二方案的优点。不难理解，对第三方案的 全部数据，进行数理统计分析引出的结论的可靠性肯定会远好于第二方案。 因素越多，水平数，运用正交试验设计方法，减少试验次数的效益越明显。做 一个6因素3水平试验，若用因素水平全面搭配方法，共需的试验次数=36=729 次；若用正交表L27(313)来安排，则只需做27次试验。8 ,图10-1对应的数据分布图10.1.2正交表使用正交试验设计方法进行试验方案的设计，就必须用到的工具是正交表。 常用的正交表见本书的附录9(P271-279)。、各列水平数均相同的正交表（可称单一水平正交表）这类正交表名称的写法为Ln（kq）,如：Ls仃）I 正交表的列数每一列的水平籁蛉的次数交表的代号各列水平数均为2的常用正交表有：L4（23）:L8（27）:L12（211）； L16（215）: L20（219）: L32（231）。各列水平数均为3的常用正交表有：L9（34）L27（313）各列水平数均为5的常用正交表有：L25（56）各列水平数均为4的常用正交表有：L16（45）各列水平数均相同的正交表，允许进行三种初等置换： 表中的任意两列之间可以互相置换。 表中的任意两行之间可以互相置换。 同一列中任意两种水平记号之间可以互相置换。经初等置换得到的一切新的正交表与置换之前的原来的正交表是等价的。二、混合水平正交表各列水平数不相同的正交表，叫混合水平正交表，下面就是一个混合水平正 交表名称的写法：L8（41x24）2水平列的列数为44水平列的列数为1实验的次数正交表的代号以上写法常简写为L8（4x24）。此混合水平正交表含有1个4水平列，4个 2水平列，共有1+4=5列。10.2正交试验设计的基本步骤10.2.1明确试验目的，确定考核指标试验目的就是通过正交试验要解决什么问题。考核指标就是用来衡量试验效 果的质量指标。试验指标确定后，应当把测定该指标的标准、方法以及所需用的 仪器等确定下来。10.2.2挑因素，选水平根据试验目的挑选对试验指标有影响的因素，选择各因素在试验中变化的各 种状态即水平。（因素和水平的数量如何确定？）各因素的水平数可以相等，也可以不等。（对需要重点了解的因素，其水平 数可以适当增加。）正交试验法适用于水平能够人为加以控制和调节的可控因素。通常将选好的因素、水平列成因素水平对照表。如P191中的表10-1810.2.3选择合适正交表总原则：既能容纳所有需要考察的因素，又要使试验量最小。基本原则：1. 先看水平数。A）若各因素全是2水平，就选L*（2*）表；若各因素全是三水平，就选L*（3*）表。B）若各因素的水平数不相同，就选择适用的混合水平表。在确定因素的水 平数时，主要因素宜多安排几个水平，次要因素可少安排几个水平。2. 看试验的要求。A）只考察各因素的主效应，则选择较小的表。每个因素占一列，只要所有 因素均能顺序上表即可。B）还需考察交互作用：常规正交表中，有些只能考察主效应而不能考察因 素间的交互作用；而有些正交表则能够分析因素间的交互作用。（提问：附录9 中哪些正交表可以考察交互作用，而哪些不能？）在正交试验设计中，因素间的交互作用也一律当作一种来看待，即可以安排 在正交表的相应列上。它们对试验指标的影响是可以计算分析的。所选正交表的 列数要能容纳所有需要考察的主效应和交互效应。选择需要考察的交互作用时，2级以上的高级交互作用因对指标的影响一般 都很小，可以忽略，不予考虑。两因素间的1级交互通常只需考察那些作用效果 明显的，或试验要求必须要考查的；根据专业知识或研究经验知道没有交互作用 或交互作用不大时不必考察。3. 在某因素或某交互作用的影响是否确实存在没有把握的情况下，选择L表时 常为该选大表还是选小表而犹豫。若条件许可，应尽量选用大表，让影响存在的 可能性较大的因素和交互作用各占适当的列。某因素或某交互作用的影响是否真 的存在，留到方差分析做显著性检验时再做结论。这样既可以减少试验的工作量， 又不致于漏掉重要的信息。4. 留一个空白列。为了对试验结果进行方差分析或回归分析，若进行无重复试验时还必须至少 留一个空白列，作为“误差，列，在极差分析中可作为“其它因素，列处理。5. 要看试验精度的要求。若要求高，则宜取实验次数多的L表。6. 若试验费用很昂贵，或试验的经费很有限，或人力和时间都比较紧张，则不 宜选实验次数太多的L表。10.2.4进行正交表的表头设计所谓表头设计，就是确定试验所考虑的各种因素和交互作用，在正交表中该 放在哪一列的问题。1.只考察主效应的表头设计若试验只考察主效应，不考虑交互作用进，则表头设计可以是任意的。即各 种因素可以任意上列。例如：在例10-1中，对L9 （34）的表头设计，表6-11所 列的各种方案都是可用的。表10-2 L9 (34)表头设计方案列号万案12341ABC空2空ABC3C空AB4BC空A对试验之初不考虑交互作用却选用较大的正交表，空列较多时，最好仍与有 交互作用时一样，按规定进行表头设计。将有交互作用的列先视为空列，待试验 结束后再加以分析判定是否存在交互作用。2 .考察交互作用的表头设计有考察交互作用时，表头设计则必须严格地按照交互作用表进行配列，各因 素不能任意安排。A) 表头设计时的重要原则是应“避免混杂”，即不允许各试验因素与1级 交互作用的混杂。有时为了减少试验次数，可以允许1级交互作用间的混杂。B) 主要因素、重点因素、涉及交互作用较多的因素，应优先安排；次要因 素、不涉及交互作用或涉及交互作用较少的因素，可放在后面安排。【例2】试验目的：为了提高花菜种子的产量和质量进行正交试验。考察因素和水平：四因素两水平，根据经验，还需考察浇水次数与喷药次数的交 互作用、浇水次数与施肥次数的交互作用。表10-3花菜留种正交试验因素水平表因素水平1水平2浇水次数不干死为原则，只浇12次根据生长需水量浇，但不过湿喷药次数发现病害即喷药每半月喷一次施肥次数开花期才施肥抽苔期、开花期、结实期各喷一次进室时间11月1日11月15日解决方案1) 四个因素都是两个水平，选择水平数为2的等水平表。2) 需要考察的因素有：4个主效应和2个交互效应，选择的正交表至少要6 列，留一列空白列。故选择L8(27)表。3) 浇水次数涉及的交互作用最多，作为A因素优先安排；喷药次数为B因 素；施肥次数为C因素；进室时间不涉及交互作用，作为D因素最后安排。4) 表头设计的重点是搞清各个交互作用该放在哪一列。方法之一：使用P271附录9正交表L8 (27)后面的“L8 (27)二列间交互作 用表”。L8(2 7 )二列间交互作用表列号1234567(1)(1)325476(2)(2)16745(3)(3)7654(4)(4)123(5)(5)32(6)(6)1(7)(7)思路为： 先将因素A、B分别放在第1、2列。 第1列和第2列的 交互作用AxB该放在哪一列？在L8 （27）二列间交互作用表中，从最左边的列 号“（1）”向右画水平线，从最上面的列号“2”向下画垂直线，所画两直线交点处 的“3”就是交互作用AxB的列号。将因素C放在第4列。 第1列和第4列 的交互作用AxC该放在哪一列？由L8（27）二列间交互作用表知，AxC应放在第 5列。 因素D该放在哪一列？因为无与D有关的交互作用，故放在第6或 第7列均可。表10-4例2的表头设计结果第1列第2列第3列第4列第5列第6列第7列方案1ABAxBCAxC误差D方案2ABAxBCAxCD误差方法之二：采用附录9中所列的正交表L8（27）后面的“L8（27）表头设计” 表。L8（27）表头设计列号1234567因素数3ABAxBCAxCBxC4*ABAxBCxDCAxCBxDBxCAxDD4ABCxDAxBCBxDAxCD BxCAxD5ADxEBCxDAxBCxECBxDAxCBxEDAxEBxCE AxD本例题的因素数为4,应取表6-8中因素数为4的上行还是下行？这决定于 试验者试验研究的重点是什么？若试验者认为对试验指标影响最大的是4个单因素A、B、C、D和交互作 用AxB、AxC，它们是试验研究的重点，应尽量避免因表头设计混杂而影响试验 结果的分析，则宜取表中因素数为4的上一行，作为表头设计。本例题即属于这 种情况。若试验者认为交互作用AxB, AxC, AxD对试验指标的影响远大于其它的交 互作用，特别希望得到它们对指标影响的较可靠的信息，则宜取表中因素数为4 的下一行作为表头设计。提问：思若将本例题改为希望能够不受干扰地考察4个因素及其所有的两两 交互作用对试验指标的影响，则如何选择正交表，并进行表头设计？10.2.5列出试验方案，实施试验。在表头设计的基础上，将正交表中各列的不同数字换成对应因素的相应水 平，便形成了试验方案。方案的实施应：1.因素水平表排列顺序的随机化每个因素的水平序号从小到大时，因素的数值总是按由小到大或由大到小的 顺序排列。按正交表做试验时，所有的1水平要碰在一起，而这种极端的情况有 时是不希望出现的，有时也没有实际意义。因此在排列素水平表时，最好不要简 单地完全按因素数值由小到大或由大到小的顺序排列。从理论上讲，最好能使用 一种叫做随机化的方法。所谓随机化就是采用抽签或查随机数值表的办法，来决 定排列的顺序。3. 试验进行的次序没有必要完全按照正交表上试验号的顺序。为减少试验 中由于先后实验操作熟练的程度不匀带来的误差干扰，理论上推荐用抽签的办法 来决定试验的次序。4. 用于考察交互作用的列不影响试验方案及实施。在确定每一个实验的实 验条件时，只需考虑所确定的几个因素该如何取值，而不要考虑交互作用列和误 差列怎么办的问题。交互作用列和误差列的取值问题由实验本身的客观规律来确 定，它们对试验指标影响的大小在方差分析时给出。5. 做实验时，实验条件的控制力求做到十分严格。这个问题在因素各水平 下的数值差别不大时更为重要。若因为粗心和不负责任，那就将使整个试验失去 正交试验设计方法的特点，使极差和方差分析方法的应用丧失了必要的前提条 件，因而得不到正确的试验结果。10.3正交试验结果的分析10.3.1正交试验结果的直观分析法正交试验方法能得到科技工作者的重视，在实践中得到广泛的应用，原因之 一是不仅试验的次数减少，而且用相应的方法对试验结果进行分析可以引出许多 有价值的结论。因此，在正交试验中，如果不对试验结果进行认真的分析，并明 确地引出应该引出的结论，那就失去用正交试验法的意义和价值。表10-5 L8 (27)正交表应用计算表列号1234567种子产 量g/10m2因素浇水次数喷药次数施肥次数进室时 间符号ABAxBCAxCD试验1111111135021112222325(1)正交表极差分析法的计算：表中数据的计算举例，以第3列为例：T1=y1+y2+y7+y8=350+325+275+375=1325T2=y3+y4+y5+y6=425+425+200+250=1300K1=T1/n=1325/4=331.25K2=T2/n=1300/4=325.00极差 R=Kmax - Kmin=331.25-325.00=6.25（2）用极差法分析正交试验结果，可得出以下结论： 在试验范围内，各列对试验指标的影响从大到小的排队。某列的极差最大，表示该列的数值在试验范围内变化时，使试验指标数值的 变化最大。在本试验范围内，各因素和交互作用对试验指标的影响是A、B因素 最大，分列一、二位；其次是交互作用AxC，因素C；因素Q，和交互作用AxB 的影响最小。 使试验指标最好的适宜的操作条件（适宜的因素水平组合）。首先应搞清，所讨论问题的试验指标的数值是大好还是小好。很明显，本题 试验结果的指标种子产量的数值越高，则该因素水平则越好。故A取A1，B取 B2，C取C2，D取D2为好。但由于AxC交互作用对产量的影响较大，故A和C因素的选择还需要对AxC 交互作用进行分析。其组合有A1C1、A1C2、A2C1、A2C2，由表中数值计算可 知A1C1的水平组合种子产量最高。综合考虑可得，最优组合为A1B2C1D2，即 正交表中的试验号3,也是8个处理中的最高者。其结果与其他组合有无差异， 还需要进行方差分析来确定。若选出的组合不在已做过的正交试验中，则需要做补充验证试验来进行比 较，选出最优组合。作业：P197习题10.910