試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介

試驗(yàn)設(shè)計(jì)及其數(shù)據(jù)分析1/1252/125幾個(gè)基本概念：（1）試驗(yàn)原因(experimentalfactor)：指通過(guò)試驗(yàn)研究對(duì)象，簡(jiǎn)稱原因或因子。如：研究小麥新品種產(chǎn)量水平，那么參試小麥品種就是試驗(yàn)原因；再例如，研究不一樣氮肥施用量對(duì)玉米產(chǎn)量影響，那么氮肥就是試驗(yàn)原因。一、試驗(yàn)是需要設(shè)計(jì)試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)是要通過(guò)探討若干個(gè)原因，在不一樣水平對(duì)一種（或多種）指標(biāo)影響，從中找出優(yōu)化組合。(2)試驗(yàn)水平(level)：試驗(yàn)原因按照量提成不一樣級(jí)別或質(zhì)提成不一樣狀態(tài)，這些級(jí)別(狀態(tài))就是水平。如：小麥新品種產(chǎn)量比較試驗(yàn)中，參與試驗(yàn)每一種品種就是一種水平（從質(zhì)方面進(jìn)行劃分）；再如：不一樣氮肥施用量對(duì)玉米產(chǎn)量影響試驗(yàn)中，每一種施氮量就是一種水平（從量方面進(jìn)行劃分）。3/125(3)試驗(yàn)處理（treatment）：試驗(yàn)中每一種水平即為一種處理。如：玉米品種比較試驗(yàn)中，參試每一種品種為一種水平，稱為一種處理。玉米密度試驗(yàn)中，能夠從量方面分為3000株/畝，3500株/畝，4000株/畝，4500株/畝和5000株/畝5個(gè)水平，又稱5個(gè)處理。（4）試驗(yàn)指標(biāo)(experimentalindex)：試驗(yàn)成果。一般田間試驗(yàn)中最主要經(jīng)常是產(chǎn)量這個(gè)指標(biāo)。4/1251、如何安排試驗(yàn)？假如各原因所有水平組合都進(jìn)行試驗(yàn)（叫做全面試驗(yàn)），若一種試驗(yàn)有s個(gè)原因需要考慮，每個(gè)原因取q個(gè)水平，則共有qs個(gè)水平組合。當(dāng)原因較多時(shí)，全面試驗(yàn)工作量大，試驗(yàn)費(fèi)用高，有時(shí)由于試驗(yàn)物資限制，主線不也許進(jìn)行全面試驗(yàn)。一種主要問(wèn)題是，如何選出一部分有代表性水平組合來(lái)進(jìn)行試驗(yàn)以反應(yīng)全局？這就是試驗(yàn)設(shè)計(jì)要研究問(wèn)題。一、試驗(yàn)是需要設(shè)計(jì)5/125要達(dá)成局部結(jié)識(shí)所有目標(biāo)，一種關(guān)鍵就是如何科學(xué)選用科學(xué)代表點(diǎn)問(wèn)題，在試驗(yàn)因子空間中，分布著許多點(diǎn)，假如選用試驗(yàn)點(diǎn)不合適或沒(méi)有代表性，則不能正確反應(yīng)客觀事物規(guī)律，甚至作犯錯(cuò)誤判斷，因此必須通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)選用有代表性點(diǎn)，現(xiàn)流行正交設(shè)計(jì)、拉丁方設(shè)計(jì)、均勻設(shè)計(jì)、回歸設(shè)計(jì)正是能客觀、正確地選用代表點(diǎn)試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法。6/1252、試驗(yàn)成果是需要進(jìn)行處理分析，方便對(duì)其所考查問(wèn)題去粗取精,去偽存真作出定量與定性科學(xué)推斷或預(yù)測(cè)。試驗(yàn)數(shù)椐分析基本辦法是方差分析和回歸分析，良好試驗(yàn)設(shè)計(jì)總是與統(tǒng)計(jì)分析結(jié)合在一起，因此它不但能大量節(jié)省試驗(yàn)次數(shù)，還便于試驗(yàn)成果從而將試驗(yàn)數(shù)據(jù)從隨機(jī)誤差煙幕中去偽存真，抓住客觀事物規(guī)律。3、當(dāng)代統(tǒng)計(jì)分析離不開(kāi)計(jì)算機(jī)輔助,國(guó)際現(xiàn)已流行多種成熟統(tǒng)計(jì)軟件包，如SAS、SPSS等可一氣呵成地把試驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析自動(dòng)完成，懂得使用統(tǒng)計(jì)軟件來(lái)進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)和分析是必不可少。7/125試驗(yàn)設(shè)計(jì)中基本原理是反復(fù)、隨機(jī)化、區(qū)域控制。反復(fù)：是指基本試驗(yàn)反復(fù)反復(fù)作用：估計(jì)試驗(yàn)誤差減少試驗(yàn)誤差，提升試驗(yàn)精確度反復(fù)次數(shù)確實(shí)定：田間試驗(yàn)：3-4次為宜試驗(yàn)室試驗(yàn)：5-6次為宜隨機(jī)化：指試驗(yàn)器材布置和試驗(yàn)進(jìn)行次序是隨機(jī)確定，是把多種處理完全隨機(jī)配備到各試驗(yàn)單元上。隨機(jī)化確保了各觀測(cè)值是獨(dú)立隨機(jī)變量，便于統(tǒng)計(jì)分析。區(qū)域控制：將試驗(yàn)單元按系統(tǒng)干擾因子環(huán)境控制因子進(jìn)行區(qū)組劃分，實(shí)行區(qū)域控制，使同一區(qū)組內(nèi)單元間環(huán)境因子保持一致性，確保同一區(qū)組中局部范圍內(nèi)單元間誤差同質(zhì)性。試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本原理8/125隨機(jī)重復(fù)局部控制無(wú)偏估計(jì)誤差減少誤差估計(jì)誤差統(tǒng)計(jì)推斷提升精確性三原則作用9/125常用試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法完全隨機(jī)設(shè)計(jì)隨機(jī)完全區(qū)組設(shè)計(jì)拉丁方設(shè)計(jì)不完全區(qū)組設(shè)計(jì)因子設(shè)計(jì)交叉設(shè)計(jì)混雜設(shè)計(jì)均勻設(shè)計(jì)實(shí)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法配方設(shè)計(jì)穩(wěn)健設(shè)計(jì)均勻設(shè)計(jì)增廣設(shè)計(jì)回歸設(shè)計(jì)裂區(qū)設(shè)計(jì)正交設(shè)計(jì)格子設(shè)計(jì)10/125（一）完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)

（randomcompleteblocksdesign）定義1：農(nóng)業(yè)試驗(yàn)把試驗(yàn)區(qū)劃分為若干塊區(qū)，每一塊區(qū)稱為一區(qū)組(block)，每一區(qū)組內(nèi)安排試驗(yàn)所有處理(treatment)，并且在區(qū)組內(nèi)各處理都獨(dú)立隨機(jī)排列。這樣試驗(yàn)設(shè)計(jì)稱為完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)。隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)是根據(jù)局部控制和隨機(jī)原理進(jìn)行，將試驗(yàn)單位按性質(zhì)不一樣提成與反復(fù)數(shù)同樣多組，使區(qū)組內(nèi)環(huán)境差異最小而區(qū)組間環(huán)境差異最大，每個(gè)區(qū)組均包括各處理一種小區(qū)。農(nóng)業(yè)試驗(yàn)完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)不但能夠確保地力均勻性，使影響試驗(yàn)成果其他原因作用互相抵消，并且可達(dá)成突出需要反應(yīng)那個(gè)原因目標(biāo)，因此它是一種廣泛應(yīng)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法。11/125案例1：現(xiàn)有一試驗(yàn)：有A、B、C、D、E5個(gè)小麥新品種，需比較它們?cè)诋a(chǎn)量上是否存在顯著差異，反復(fù)3次，試驗(yàn)地具有趨向式肥力差異，試采取合適田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)。12/125一、設(shè)計(jì)步驟：1.劃分區(qū)組：區(qū)組個(gè)數(shù)等于反復(fù)次數(shù)，區(qū)組排列方向與環(huán)境變異方向一致2.劃分小區(qū)：小區(qū)數(shù)等于處理數(shù)，小區(qū)排列方向與環(huán)境變異方向一致3.隨機(jī)排列：所有處理在每一區(qū)組內(nèi)小區(qū)間隨機(jī)排列

EBDACEBDACDCABE保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行走道走道走道走道保護(hù)行保護(hù)行高低13/125保護(hù)行(區(qū)）設(shè)置1、設(shè)置保護(hù)行目標(biāo)（1）保護(hù)試驗(yàn)材料免受人畜損害（2）減少邊際效應(yīng)影響2、設(shè)置保護(hù)行標(biāo)準(zhǔn)（1）保護(hù)行需設(shè)置4行以上，太少達(dá)不到預(yù)期目（2）成熟期應(yīng)早于處理，這樣保護(hù)行可提前收獲，減少混雜，同步也可減少鳥(niǎo)類危害14/125河南省小麥區(qū)試試驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)保護(hù)行處理區(qū)組走道15/12516/125二、隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)長(zhǎng)處1.設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，易于掌握；2.富有彈性，可適用于單原因、多原因試驗(yàn)；3.能夠控制單向肥力差異引發(fā)試驗(yàn)誤差；三、隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)缺陷1.處理數(shù)不宜過(guò)多，一般不超出20個(gè)；2.不能控制雙向土壤差異。四、隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)設(shè)計(jì)適用范圍

對(duì)試驗(yàn)精確度要求較高，處理數(shù)在15個(gè)左右單原因和多原因試驗(yàn)均適用。17/125（二）裂區(qū)設(shè)計(jì)(split-plotdesign)1、裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法把試驗(yàn)地劃提成區(qū)組，區(qū)組數(shù)等于反復(fù)數(shù)，區(qū)組排列方向與環(huán)境變異方向一致,區(qū)組之間設(shè)置走道，區(qū)組兩端及四周設(shè)置保護(hù)行在每一區(qū)組內(nèi)劃分主區(qū)，主區(qū)等于主處理數(shù)，主處理在每一區(qū)組內(nèi)主區(qū)間隨機(jī)排列在每一主區(qū)內(nèi)劃分副區(qū)，副區(qū)等于副處理數(shù)，副處理在每一主區(qū)內(nèi)副區(qū)間隨機(jī)排列注意：在裂區(qū)設(shè)計(jì)中由于副區(qū)之間試驗(yàn)條件比主區(qū)之間更為接近，因此，副區(qū)試驗(yàn)誤差不大于主區(qū)試驗(yàn)誤差，因此我們常把研究原因中比較主要那個(gè)原因放在副區(qū)內(nèi)稱為副處理。

（1）劃分區(qū)組：（2）劃分主區(qū)和主處理隨機(jī)排列：（3）劃分副區(qū)和副處理隨機(jī)排列：18/125為研究小麥新品種豫農(nóng)202高產(chǎn)栽培措施，現(xiàn)設(shè)置一試驗(yàn)，其中灌水量設(shè)置3個(gè)水平，分別為A1、A2、A3，密度設(shè)置3個(gè)水平,分別為B1、B2、B3，要求反復(fù)3次，試設(shè)計(jì)一種合理田間試驗(yàn).案例2：19/125案例分析：本試驗(yàn)中灌水對(duì)周圍影響較大，為減少因此而造成試驗(yàn)誤差需設(shè)置較大小區(qū)面積，因此應(yīng)采取裂區(qū)試驗(yàn)設(shè)計(jì)，把灌水各處理放在主區(qū)內(nèi)，把密度各處理放在副區(qū)內(nèi)

第一步：劃分3個(gè)區(qū)組，區(qū)組之間設(shè)置走道，并在區(qū)組兩端及四周設(shè)置走道和保護(hù)行第二步：由于主處理有3個(gè)，因此在每個(gè)區(qū)組內(nèi)劃分3個(gè)主區(qū),主處理在每一反復(fù)主區(qū)內(nèi)隨機(jī)排列第三步：由于有3個(gè)副處理，因此在每一主區(qū)內(nèi)劃分3個(gè)副區(qū),副處理在每一主區(qū)內(nèi)副內(nèi)隨排列

高低走道保護(hù)行保護(hù)行走道走道保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行保護(hù)行走道A3A1A2A3A2A1A1A2A3B2B1B3B1B3B2B2B3B1B2B3B1B2B3B1B1B3B2B3B1B2B1B2B3B2B3B120/125區(qū)組化作用是使統(tǒng)計(jì)分析使能消除“外來(lái)”因子干擾，上述隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì)適用于存在一種“外來(lái)”因子試驗(yàn)問(wèn)題，但實(shí)際問(wèn)題中，這種“外來(lái)”因子也許多于一種，如田間試驗(yàn)中需要雙向控制土壤差異性，拉丁方設(shè)計(jì)適用于有兩個(gè)“外來(lái)”因子情況，能對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行雙向局部控制，從而提升精確度。（三）拉丁方設(shè)計(jì)(latinsquaredesign)21/125定義：由P個(gè)拉丁字母排成P×P方陣，使每行、每列中，每個(gè)字母僅出現(xiàn)一次，這樣方陣稱為P×P拉丁方，用拉丁方作出試驗(yàn)設(shè)計(jì)稱為拉丁方設(shè)計(jì)。CBADEECBADDACEBAEDBCBDECA應(yīng)用拉丁方進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)，就是在行、列兩個(gè)方向上都進(jìn)行局部控制，使行、列兩向皆成完全區(qū)組或反復(fù)。處理數(shù)反復(fù)數(shù)行數(shù)列數(shù)相等22/125試驗(yàn)處理數(shù)不能太多，5-10；試驗(yàn)處理數(shù)>10，試驗(yàn)龐大，難以實(shí)行；試驗(yàn)處理數(shù)<5，誤差項(xiàng)自由度太?。辉诓扇?個(gè)下列處理拉丁方設(shè)計(jì)時(shí)，為了使估計(jì)誤差自由度>12，可采取“復(fù)拉丁方設(shè)計(jì)”，即同一種拉丁方試驗(yàn)反復(fù)進(jìn)行數(shù)次，并將試驗(yàn)數(shù)據(jù)合并分析，以增加誤差項(xiàng)自由度。缺陷長(zhǎng)處當(dāng)行、列間皆有顯著差異時(shí)，在控制試驗(yàn)誤差，提升試驗(yàn)精度方面，應(yīng)用拉丁方試驗(yàn)將比隨機(jī)區(qū)組試驗(yàn)更有效。23/125某特種導(dǎo)彈交流發(fā)電機(jī)AC輸出電壓與定子AC線圈圈數(shù)、轉(zhuǎn)子鐵心體鐵心片數(shù)及鐵心片涂層質(zhì)量有關(guān)，研究者們是要比較定子不一樣AC線圈數(shù)對(duì)該交流發(fā)電機(jī)輸出電壓影響。試驗(yàn)中感愛(ài)好因子及水平是：定子AC線圈數(shù)：145(A)150(B)155(C)160(D)165(E)鐵心體鐵心片數(shù)：230，240，250，260，270鐵心片表面涂層質(zhì)量：Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ案例3：24/125鐵心片表面涂層質(zhì)量等級(jí)ⅠⅡⅢⅣⅤ鐵心片數(shù)230CBADE240ECBAD250DACEB260AEDBC270BDECA拉丁方試驗(yàn)設(shè)計(jì)如下：25/125（四）正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)（OrthogonalDesign）

在多原因試驗(yàn)中，伴隨試驗(yàn)原因和水平數(shù)增加，處理組合數(shù)將急劇增加。例如，4原因4水平試驗(yàn)，就有44個(gè)處理組合。要全面實(shí)行這樣龐大試驗(yàn)是相稱困難，因而，D.J.Finney倡議了部分試驗(yàn)法，而后日本學(xué)者提倡利用正交設(shè)計(jì)部分試驗(yàn)，稱為正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)。正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)是一種研究多原因試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法，它借助于一套現(xiàn)成規(guī)格化表格——正交表，在試驗(yàn)所有處理中僅挑選出部分有代表性水平組合(最優(yōu)組合)進(jìn)行試驗(yàn)。26/125一、正交表及特點(diǎn)正交表原因水平數(shù)最多可安排原因（交互）數(shù)試驗(yàn)次數(shù)（水平組合數(shù)）正交表用符號(hào)表達(dá)

L表達(dá)一張正交表；N表達(dá)試驗(yàn)次數(shù)；q表達(dá)各原因水平數(shù)；s表達(dá)正交表可安排最大列數(shù)

27/125表1正交表

此表共有4列，能夠安排4個(gè)原因;每一列有1、2、3三種數(shù)字，代表各原因不一樣水平;表中有9行，代表9個(gè)不一樣處理組合。28/125

ABCD1234111112122231333421235223162312731328321393321每一列中，不一樣數(shù)字出現(xiàn)次數(shù)相等。任二列中，將同一橫行兩個(gè)數(shù)字當(dāng)作有序?qū)r(shí)，每一數(shù)對(duì)出現(xiàn)次數(shù)相等。如表中有序數(shù)對(duì)共有9種：（1,1）、(1,2)、(1,3)、(2,1)、(2,2)、（2,3）、(3,1)、(3,2)、(3,3)，它們各出現(xiàn)一次，也就是說(shuō)每個(gè)原因每一種水平與另一種原因各個(gè)水平各遇到一次，也僅遇到一次，說(shuō)明任何原因搭配是均衡。性質(zhì)29/125正交表安排試驗(yàn)具有均衡分散和整潔可比特性

均衡分散：是說(shuō)明正交表挑出來(lái)這部分水平組合，在所有也許水平組合中分布均勻，因此代表性強(qiáng)，能較好地反應(yīng)全面情況。

如表有三個(gè)原因，則全面試驗(yàn)為33=27次，它們水平組合如圖(1)立方體中27個(gè)頂點(diǎn)，我們僅選出其中9個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)，立方體上每個(gè)面上有三個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)，每條線上有一種試驗(yàn)點(diǎn)，試驗(yàn)點(diǎn)分布均勻，代表性強(qiáng)。

A1A2A3B1B2B3C1C2C3圖（1）30/125整潔可比：由于正交表中各原因水平是兩兩正交，因此，任一原因任一水平下都必須均衡地包括著其他原因各水平。例如，A1，A2，A3條件下各有3種B水平，3種C水平，即因此當(dāng)比較A1，A2，A3時(shí)，其他兩個(gè)原因效應(yīng)都彼此抵消，剩下只有效應(yīng)和試驗(yàn)誤差，三組區(qū)分僅在于水平不一樣，因此這三個(gè)水平組就具有顯著可比性。31/125正交表類別1、相同水平正交表各列中出現(xiàn)最大數(shù)字相同正交表稱為相同水平正交表。如L4(23)、L8(27)、L12(211)等各列中最大數(shù)字為2，稱為兩水平正交表；L9(34)、L27(313)等各列中最大數(shù)字為3，稱為3水平正交表。

2、混合水平正交表各列中出現(xiàn)最大數(shù)字不完全相同正交表稱為混合水平正交表。如L8(4×24)表中有一列最大數(shù)字為4，有4列最大數(shù)字為2。也就是說(shuō)該表能夠安排一種4水平原因和4個(gè)2水平原因。再如L16(44×23)，L16(4×212)等都混合水平正交表。32/125二、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本步驟案例4：在進(jìn)行礦物質(zhì)元素對(duì)架子豬補(bǔ)飼試驗(yàn)中，考查補(bǔ)飼配方、用量、食鹽3個(gè)原因，每個(gè)原因都有3個(gè)水平。試安排一種正交試驗(yàn)方案。表2架子豬補(bǔ)飼試驗(yàn)原因水平表原因水平礦物質(zhì)元素補(bǔ)飼配方(A)用量(g)(B)食鹽(g)(C)1配方I15(B1)0(C1)2配方Ⅱ25(B2)4(C2)3配方Ⅲ20(B3)8(C3)33/125正交設(shè)計(jì)一般有下列幾個(gè)步驟：1、選用合適正交表

確定了原因及其水平后，根據(jù)原因、水平及需要考查交互作用多少來(lái)選擇合適正交表。選用正交表標(biāo)準(zhǔn)是：既要能安排下試驗(yàn)所有原因，又要使部分水平組合數(shù)（處理數(shù)）盡也許地少。一般情況下，試驗(yàn)原因水平數(shù)應(yīng)正好等于正交表記號(hào)中括號(hào)內(nèi)底數(shù)；原因個(gè)數(shù)（包括交互作用）應(yīng)不大于正交表記號(hào)中括號(hào)內(nèi)指數(shù)；各原因及交互作用自由度之和要不大于所選正交表總自由度，方便估計(jì)試驗(yàn)誤差。若各原因及交互作用自由度之和等于所選正交表總自由度，則可采取有反復(fù)正交試驗(yàn)來(lái)估計(jì)試驗(yàn)誤差。34/125此例有3個(gè)3水平原因，若不考查交互作用，則各原因自由度之和為原因數(shù)個(gè)數(shù)×(水平數(shù)-1)+1=3(3-1)+1=7，不大于L9(34)總自由度9-1=8，故能夠選用L9(34)；若要考查交互作用，則應(yīng)選用L27(313)，此時(shí)所安排試驗(yàn)方案事實(shí)上是全面試驗(yàn)方案。35/125

2、表頭設(shè)計(jì)

所謂表頭設(shè)計(jì)，就是把挑選出原因和要考查交互作用分別排入正交表表頭合適列上。在不考查交互作用時(shí)，各原因可隨機(jī)安排在各列上；若考查交互作用，就應(yīng)按該正交表交互作用列表安排各原因與交互作用。此例不考查交互作用，可將礦物質(zhì)元素補(bǔ)飼配方(A)、用量(B)和食鹽(C)依次安排在L9(34)第1、2、3列上，第4列為空列，見(jiàn)表12-22。36/125

3、列出試驗(yàn)方案

把正交表中安排各原因每個(gè)列(不包括欲考查交互作用列)中每個(gè)數(shù)字依次換成該原因?qū)嶋H水平，就得到一種正交試驗(yàn)方案。表12-23就是案例4正交試驗(yàn)方案。37/125

根據(jù)表12-23，1號(hào)試驗(yàn)處理是A1B1C1，即配方I、用量15g、食鹽為0；2號(hào)試驗(yàn)處理是A1B2C2，即配方II、用量25g、食鹽為4g，…；9號(hào)試驗(yàn)處理為A3B3C2，即配方III、用量20g、食鹽4g。38/125為理解決花菜留種問(wèn)題，以深入提高花菜種子產(chǎn)量和質(zhì)量，科技人員考查了澆水、施肥、病害防治和移入溫室時(shí)間對(duì)花菜留種影響，進(jìn)行了四個(gè)因素各兩個(gè)水平正交試驗(yàn)。各因素及其水平見(jiàn)表4。案例5：有交互作用正交設(shè)計(jì)因子水平1水平2A：澆水次數(shù)不干死為標(biāo)準(zhǔn)，整個(gè)生長(zhǎng)期只澆水1-2次根據(jù)生長(zhǎng)需水量和自然條件澆水，但不過(guò)濕B：噴藥次數(shù)發(fā)覺(jué)病害即噴藥每半月噴一次C：施肥次數(shù)開(kāi)花期施硫酸銨進(jìn)室發(fā)根期、抽苔期、開(kāi)花期和結(jié)實(shí)期各施肥一次D：進(jìn)室時(shí)間11月初11月15日表4花菜留種正交試驗(yàn)因子與水平表39/125若有交互作用，需要再加上交互作用自由度，自由度須滿足：或此例有4原因2水平，若只考慮A×B交互作用，則各原因自由度之和：4×(2-1)+(2-1)×(2-1)×2+1=7，最少安排7個(gè)試驗(yàn)，故能夠選用L8(27)。當(dāng)存在交互作用時(shí)，需查交互作用表，將交互作用安排在合適列上。交互作用表中給定兩種列號(hào)，第1個(gè)列號(hào)是帶括號(hào)從左往右看，第2個(gè)列號(hào)是不帶括號(hào)，從上往下看，表中交叉處數(shù)字就是兩列交互作用列號(hào)。40/125表(6)花菜留種表頭設(shè)計(jì)花菜留種試驗(yàn)表頭設(shè)計(jì)（只考慮A×B互作，選用正交表）

表（5）交互作用列表

41/125花菜留種試驗(yàn)試驗(yàn)方案

表(7)花菜留種正交試驗(yàn)方案

42/125均勻設(shè)計(jì)是方開(kāi)泰等人提出一種試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法，是一種處理多原因、高水平試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法，用均勻設(shè)計(jì)安排試驗(yàn)，其試驗(yàn)點(diǎn)均勻分散具有代表性，因此只要進(jìn)行很少次數(shù)試驗(yàn)就能夠找出基本規(guī)律。1978年原七機(jī)部在進(jìn)行某項(xiàng)產(chǎn)品試驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)（方開(kāi)泰，1994），須考慮五原因31水平，且要求試驗(yàn)次數(shù)不能超出50次。五原因31水平也許試驗(yàn)次數(shù)多達(dá)2800多萬(wàn)次，為研究其數(shù)學(xué)模型曾試用國(guó)外辦法，長(zhǎng)時(shí)間得不到抱負(fù)成果，為處理該難題，我國(guó)著名數(shù)理統(tǒng)計(jì)專家方開(kāi)泰與數(shù)論專家王元合作，將數(shù)論理論成功地應(yīng)用于試驗(yàn)設(shè)計(jì)問(wèn)題中，創(chuàng)建了一種全新試驗(yàn)設(shè)計(jì)辦法──“均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)法”，利用該辦法于上述五原因31水平試驗(yàn)問(wèn)題，僅做31次試驗(yàn)，其效果便接近于2800多萬(wàn)次試驗(yàn)，成功地處理了該難題。（五）均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)(experimentdesignbyuniformdistribution)

43/125均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)是部分因子設(shè)計(jì)主要辦法之一，和正交試驗(yàn)同樣，借助于一套現(xiàn)成規(guī)格化表格——均勻設(shè)計(jì)表來(lái)安排試驗(yàn)，與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)相比，均勻設(shè)計(jì)給試驗(yàn)者更多選擇，其試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析主要通過(guò)回歸分析展出，從而有也許用更少試驗(yàn)次數(shù)取得盼望成果。44/125試驗(yàn)點(diǎn)“均勻分散”在處理設(shè)計(jì)中各因子每個(gè)水平只出現(xiàn)一次因子水平數(shù)較多，適用多水平因子模型擬合及優(yōu)化試驗(yàn)試驗(yàn)成果采取回歸分析均勻設(shè)計(jì)特點(diǎn)45/125均勻設(shè)計(jì)表及其使用表

46/125試驗(yàn)號(hào)1234原因數(shù)列號(hào)D112362130.18752246531230.265633624412340.2990441535531266541(a)(a)使用表

47/125選擇原因，原因變化范圍和水平；選擇適合于所選原因和水平均勻設(shè)計(jì)表，并按表水平組合編制出均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案；用隨機(jī)化辦法決定試驗(yàn)次序，并進(jìn)行試驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)下響應(yīng)值；進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)建模和有關(guān)統(tǒng)計(jì)推斷；用選中模型求得原因最佳水平組合和對(duì)應(yīng)響應(yīng)預(yù)報(bào)值。均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)基本步驟48/125案例6用二甲酚橙分光光度法測(cè)定微量鋯，尋找最佳顯色條件，選用了顯色劑用量(A)、酸度(B)、溫度(C)和絡(luò)合物穩(wěn)定期間(D)4個(gè)原因，它們變化范圍選擇為：A:0.1～1.3mL，B:0.1～1.3mol·L-1，C:20～80℃，D:0～24h各取了13個(gè)水平，列于表４。根據(jù)原因和水平，我們選用均勻設(shè)計(jì)表Ｕ*13(134)，即表５(a)。由其使用表５(b)可查到，當(dāng)原因數(shù)s=4時(shí)（此時(shí)偏差D=0.2076），應(yīng)選用表Ｕ*13(134)1,2,3,4列各水平編號(hào)分別對(duì)應(yīng)原因A,B,C,D各水平。詳細(xì)試驗(yàn)方案及試驗(yàn)成果（吸光度，記為Y）列于表６。49/125列號(hào)顯色劑用量(A)HClO4濃度(B)溫度(C)穩(wěn)定期間(D)水平/mL/(mol·L-1)/℃/h10.10.120020.20.225230.30.330440.40.435650.50.540860.60.6451070.70.7501280.80.8551490.90.96016101.01.06518111.11.17020121.21.27522131.31.38024

表４試驗(yàn)6原因水平表50/125

(a)Ｕ*13(134)(b)Ｕ*13(134)使用表━━━━━━━━━━━─────────────

試驗(yàn)號(hào)1234

原因數(shù)列號(hào)D────────────────────────1159112130.096222104831230.1442331135412340.207644682━━━━━━━━━━━━━55113136621210777778812249931111010861211111319121241061313953━━━━━━━━━━━表５均勻設(shè)計(jì)表Ｕ*13(134)及其使用表51/125

表６試驗(yàn)１試驗(yàn)方案Ｕ*13(134)和成果1━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━列號(hào)１２３４５試驗(yàn)號(hào)顯色劑用量(A)HClO4濃度(B)溫度(C)穩(wěn)定期間(D)吸光度(Y)──────────────────────────────────10.1(1)0.5(5)60(9)20(11)0.37620.2(2)1.0(10)35(4)14(8)0.38430.3(3)0.1(1)80(13)8(5)0.34240.4(4)0.6(6)55(8)2(2)0.41250.5(5)1.1(11)30(3)24(13)0.38760.6(6)0.2(2)75(12)18(10)0.36870.7(7)0.7(7)50(7)12(7)0.43880.8(8)1.2(12)25(2)6(4)0.39190.9(9)0.3(3)70(11)0(1)0.385101.0(10)0.8(8)45(6)22(12)0.441111.1(11)1.3(13)20(1)16(9)0.363121.2(12)0.4(4)65(10)10(6)0.380131.3(13)0.9(9)40(5)4(3)0.426━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━52/125表中圓括號(hào)內(nèi)數(shù)字是水平編號(hào)。顯色劑質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0.2%，鋯標(biāo)準(zhǔn)溶液用3mL,鉿標(biāo)準(zhǔn)溶液用5mL，鋯測(cè)定波長(zhǎng)550nm。得回歸方程Y=0.282+0.101x1+0.300x2-0.0915x12-0.238x22+0.0705x1x2

53/125考慮影響某農(nóng)作物產(chǎn)量4個(gè)原因：案例7平均施肥量X，分為12個(gè)水平(

70，74，78，82，86，90，94，98，102，106，110，114)種子播種前浸種時(shí)間T，分為6個(gè)水平(1，2，3，4，5，6)種子品種A，分3個(gè)(A1、A2、A3)

土壤類型B，分4種(B1、B2、B3、B4)54/125選用合適均勻設(shè)計(jì)表表（9）混合水平均勻設(shè)計(jì)表

55/125試驗(yàn)方案及成果

表（10）試驗(yàn)安排及成果

56/125均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析主要通過(guò)回歸分析處理，分為定量分析和定性分析。由于農(nóng)業(yè)試驗(yàn)中經(jīng)常具有定性變量，如區(qū)組變量，為了便于分析，首先進(jìn)行數(shù)量化處理，如上述農(nóng)作物產(chǎn)量試驗(yàn)中，有兩個(gè)區(qū)組原因種子品種和土壤類型，可將這兩個(gè)定性原因之狀態(tài)，分別化成（di-1）個(gè)相對(duì)獨(dú)立n維虛擬變量Zi1,Zi2,...,Zi?(di-1)。將這總共個(gè)虛擬變量與對(duì)應(yīng)k個(gè)連續(xù)變量，一起建立回歸方程。均勻設(shè)計(jì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析57/125定量分析數(shù)學(xué)模型一階線性模型

二次響應(yīng)曲面模型（考慮某些交互效應(yīng)，和某些連續(xù)變量高次效應(yīng)）。

58/125定性分析農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn)設(shè)計(jì)中要對(duì)原因效應(yīng)作用到定性分析，以確定其顯著程度，可用均勻設(shè)計(jì)建立回歸模型，再結(jié)合正交試驗(yàn)法進(jìn)行，即利用均勻設(shè)計(jì)建立回歸模型預(yù)測(cè)值在正交表上進(jìn)行方差分析。59/125以上述農(nóng)作物產(chǎn)量試驗(yàn)為例，介紹均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析。案例7定義虛擬變量

B（土壤）原因取第一水平時(shí)：B1=1，不然B1=0；B（土壤）原因取第二水平時(shí)：B2=1，不然B2=0；B（土壤）原因取第三水平時(shí)：B3=1，不然B3=0；B（土壤）原因取第四水平時(shí)：B1=B2=B3=0；A（品種）原因取第一水平時(shí)：A1=1，不然A1=0；A（品種）原因取第二水平時(shí)：A2=1，不然A2=0；A（品種）原因取第三水平時(shí)：A1=A2=0；60/125首先選用一階線性模型：嘗試不一樣回歸模型61/125一階線性模型參數(shù)估計(jì)及評(píng)價(jià)可見(jiàn)只考慮各原因主效應(yīng)，不考慮交互作用及高次項(xiàng)，各原因與作物產(chǎn)量回歸關(guān)系不顯著，需深入改善模型

，考慮某些交互效應(yīng)，和某些連續(xù)變量高次效應(yīng)。62/125通過(guò)幾次嘗試，除主效外，再多考慮平均肥量2次效應(yīng)，和浸種時(shí)間T與B原因第二水平交互效應(yīng)。選用二階線性模型：63/125二階線性模型參數(shù)估計(jì)及評(píng)價(jià)根據(jù)上式分離變量群法能夠得到最佳狀態(tài)組合為，X=100.27，B取2，A取3，此時(shí)最大估計(jì)為64/125二、基于統(tǒng)計(jì)軟件SAS試驗(yàn)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析65/125設(shè)有a個(gè)處理，b個(gè)區(qū)組，試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)是比較a個(gè)處理均值，數(shù)學(xué)模型如下

（一）完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)其中：yij表達(dá)第i個(gè)處理在第j個(gè)區(qū)組實(shí)行時(shí)試驗(yàn)成果；μ表達(dá)一般平均，τi表達(dá)第個(gè)處理效應(yīng)；βj表達(dá)第j個(gè)區(qū)組效應(yīng)；εij表達(dá)隨機(jī)誤差。一、數(shù)學(xué)模型

66/125其中諸能夠不同樣，1、單原因試驗(yàn)資料表水平反復(fù)1...ni（樣本組平均值）（樣本總平均值）指標(biāo)67/125由于同一水平下各次反復(fù)差異是隨機(jī)誤差，因此設(shè)：其中為試驗(yàn)誤差，互相獨(dú)立且服從正態(tài)分布令（其中）稱為總平均數(shù)。稱為第個(gè)水平（對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)）效應(yīng)。線性統(tǒng)計(jì)模型則線性統(tǒng)計(jì)模型變成于是檢查假設(shè)：等同于檢查假設(shè)：若假設(shè)成立，則2、單原因試驗(yàn)方差分析數(shù)學(xué)模型68/125其中3、總偏離平方和分解69/125可見(jiàn)統(tǒng)計(jì)量經(jīng)上述運(yùn)算后分解為：組內(nèi)平方和誤差平方和這里反應(yīng)是各子樣隨機(jī)誤差大小。其中組間平方和反應(yīng)是各總體平均值差異程度。H0成立則SSA小，不然SSA增大。70/125若假設(shè)成立，則可推得：將自由度分別記作則（記，稱作均方和）對(duì)給定檢查水平，由得H0回絕域?yàn)椋篎單側(cè)檢查由此知，方差分析也是假設(shè)檢查一種，（從方差角度）單原因試驗(yàn)中水平為兩個(gè)時(shí)，也可用前面提到兩總體假設(shè)檢查。71/125單原因試驗(yàn)方差分析表方差起源組間組內(nèi)總和平方和自由度均方和F值F值臨介值注意到且A原因平方和自由度為水平數(shù)減一，總平方和自由度為試驗(yàn)總數(shù)減一。72/125PROCANOVA(GLM)過(guò)程語(yǔ)句CLASS變量名稱串MODEL因變量名稱串=試驗(yàn)效果串TESTH=效果名稱E=效果名稱

MEANSDUNCAN,SNK,T/LSDALPHA=0.01,默認(rèn)值0.05ABCY=ABCY=ABCA*BA*CB*CA*B*CCLASS必須在MODEL之前，TEST、MEANS能夠反復(fù)使用主要用五道命令

二、SAS方差分析過(guò)程73/125實(shí)例1：下表是一小麥品比試驗(yàn)田間排列和產(chǎn)量成果(kg)，有8個(gè)小麥品種(分別標(biāo)識(shí)為A、B、C、D、E、F、G、H)需要比較，將試驗(yàn)區(qū)劃分為三個(gè)塊區(qū)即三個(gè)區(qū)組，每個(gè)塊區(qū)再細(xì)分為8個(gè)小區(qū)(plot)，在這8個(gè)小區(qū)上隨機(jī)安排種植這8個(gè)品種。區(qū)組ⅠCHADGFEB11.19.310.99.110.010.111.810.8區(qū)組ⅡACDGFEBH9.112.510.711.510.613.912.310.4區(qū)組ⅢCBEHDAGF10.514.016.814.410.112.214.111.8表（1）小麥品比試驗(yàn)田間排列和產(chǎn)量成果(kg)三、完全隨機(jī)區(qū)組SAS分析舉例各個(gè)處理隨機(jī)安排74/125DATAA;INPUTblockX$yield@@;CARDS;C11.11H9.31A10.91D9.11G101F10.11E11.81B10.82A9.12C12.52D10.72G11.5F10.62E13.92B12.32H10.43C10.53B143E16.83H14.43D10.13A12.23G14.13F11.8;PROCANOVA;CLASSblockX;MODELyield=Xblock;MEANSX/duncan;run;單原因三區(qū)組八水平設(shè)計(jì)75/125由SAS程序給出上述小麥品種試驗(yàn)方差分析表及多重比較成果如下:單原因完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)方差分析

方差起源自由度平方和均方F值Pr區(qū)組227.5613.788.400.0040處理734.084.872.970.0395誤差1422.971.64這部分給出區(qū)組、小麥品種檢查成果，從Pr>F列概率值均比0.05小，說(shuō)明這兩種原因都有顯著影響。76/125

tTests(LSD)forytGroupingMeanNteatA14.1673EBA12.3673BBC11.8673GBC11.3673HBC11.3673CBC10.8333FBC10.7333AC9.9673D單原因隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)多重比較

成果顯示：品種E和品種D之間有差異。

77/125（二）拉丁方設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型

其中：表達(dá)試驗(yàn)觀測(cè)值；μ表達(dá)一般平均；表達(dá)第i行效應(yīng)；表達(dá)第k列效應(yīng)；表達(dá)j個(gè)處理效應(yīng)；表達(dá)隨機(jī)誤差。78/125用5╳5拉丁方表安排大豆品種試驗(yàn)列行123451A(53)B(44)C(45)D(49)E(40)2B(52)C(51)D(44)E(42)A(50)3C(50)D(46)E(43)A(54)B(47)4D(45)E(49)A(54)B(44)C(40)5E(43)A(60)B(45)C(43)D(44)

79/125

dataC;inputBRBCTREA$y@@;cards;11A5312B4413C4514D4915E4021B5222C5123D4424E4225A5031C5032D4633E4334A5435B4741D4542E4943A5444B4445C4051E4352A6053B4554C4355D44;procanovadata=C;classBRBCTREA;modely=BRBCTREA;meansTREA/DUNCAN;run;80/125SAS成果：方差分析成果表白，P值(0.0205)比0.05小，說(shuō)明這模型顯著有效；原因檢查成果表白，BR和BCP值均大于0.05，說(shuō)明行原因和列原因?qū)Υ蠖巩a(chǎn)量沒(méi)有影響；TREAP值為0.0025，大于0.05，說(shuō)明TREA（即品種）對(duì)大豆產(chǎn)量有顯著影響。81/125SAS成果：成果顯示：品種A和品種D-E之間有差異，D-E品種無(wú)差異。

82/125（三）正交試驗(yàn)方差分析1、無(wú)交互作用正交試驗(yàn)方差分析為提升某化工產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率，選擇了三個(gè)有關(guān)原因，反應(yīng)溫度（A），反應(yīng)時(shí)間（B），用堿量（C），選用水平如下:(檢查水平為0.1)

原因溫度（A）時(shí)間（B）用堿量（C）水平180℃90分5%285℃120分6%390℃150分7%83/125試驗(yàn)次數(shù)N確實(shí)定：S(q-1)+1=3*(3-1)+1=7現(xiàn)按三原因正交表L9（34）表進(jìn)行試驗(yàn)，所得試驗(yàn)數(shù)據(jù)如下，請(qǐng)給出對(duì)應(yīng)分析。

1（A）2(B)3（C）4(空)轉(zhuǎn)化率y11111312122254313333842123535223149623124273132578321362933216484/125無(wú)交互作用正交設(shè)計(jì)SAS程序datavar5;inputABCy@@;cards;111311225413338212532234923142313573216233264;procanova;classABC;modely=ABC;run;

85/125其輸出成果如下：AnalysisofVarianceProcedureDependentVariable:YSourceDFSumofSquaresFValuePr>FModel6966.0000000017.890.0539Error218.00000000CorrectedTotal8984.00000000

SourceDFSSFValuePr>FA2618.0000000034.330.0283B2114.000000006.330.1364C2234.0000000013.000.0714成果表白，原因A在顯著性水平0.05下，原因C在顯著性水平0.1下都有顯著差異，說(shuō)明原因A和原因C各水平對(duì)指標(biāo)值y影響有顯著差異，而原因B各水平則對(duì)指標(biāo)值y影響無(wú)顯著性差異。

86/125二、有反復(fù)正交試驗(yàn)方差分析為提升在梳棉機(jī)上紡粘錦混紡紗質(zhì)量，選用了三個(gè)原因，每原因二個(gè)水平，見(jiàn)下表。

原因金屬針布（A）產(chǎn)量水平（B）錫林速度（C）水平1日本6千克238轉(zhuǎn)/分2青島10千克320轉(zhuǎn)/分87/1251、選用正交表，作表頭設(shè)計(jì)由于本試驗(yàn)有3個(gè)兩水平原因和兩個(gè)交互作用需要考查，各項(xiàng)自由度之和為：3×(2-1)+2×(2-1)×(2-1)+1=6，因此可選用L8(27)來(lái)安排試驗(yàn)方案。正交表L8(27)中有基本列和交互列之分，基本列就是各原因所占列，交互列則為兩原因交互作用所占列?？衫肔8(27)二列間交互作用列表(見(jiàn)表12-30)來(lái)安排各原因和交互作用。88/125

從交互作用表上能夠查出正交表中任兩列交互作用列，詳細(xì)查法是：在表12-30上，第一種列號(hào)是帶（）列號(hào)，從左往右水平看，第二個(gè)列號(hào)是不帶括號(hào)列號(hào)，從上往下垂直地看，交點(diǎn)處數(shù)字就是交互作用列。例如第1列和第2列交互作用是第3列，第1列和第7列交互作用是第6列，等等。89/125

假如將A原因放在第1列，B原因放在第2列，查表12-30可知，第1列與第2列交互作用列是第3列，于是將A與B交互作用A×B放在第3列。這樣第3列不能再安排其他原因，以免出現(xiàn)“混雜”。然后將C放在第4列，查表12-30可知，B×C應(yīng)放在第6列，余下列為空列，如此可得表頭設(shè)計(jì)，見(jiàn)下表。

列號(hào)1234567（空）原因ABA×BCA×CB×C90/125試驗(yàn)數(shù)據(jù)如下試驗(yàn)號(hào)ABC棉結(jié)粒數(shù)(y)11110.321120.3531210.241220.352110.1562120.572210.1582220.491/1252、有交互作用正交設(shè)計(jì)SAS程序datavar6;inputABCy@@;cards;1110.31120.351210.201220.302110.152120.502210.152220.40;procanova;classABC;modely=A|B|C@2;/*兩兩交互作用*/run;

92/125AnalysisofVarianceProcedureDependentVariable:YSourceDFSumofSquaresFValuePr>FModel60.104375006.190.2985Error10.00281250CorrectedTotal70.10718750

R-SquareC.V.YMean0.97376118.053790.29375000

SourceDFAnovaSSFValuePr>FA10.000312500.110.7952B10.007812502.780.3440A*B10.000312500.110.7952C10.0703125025.000.1257A*C10.025312509.000.2048B*C10.000312500.110.7952

其SAS成果顯示為：

成果表白，各個(gè)原因?qū)φ麄€(gè)模型作用并不顯著，但注意到原因A及交叉項(xiàng)A*B和B*C平方和比誤差項(xiàng)平方和都小，說(shuō)明這幾項(xiàng)作用并不顯著，將其歸并到誤差，再進(jìn)行分析。93/125將上面程序中MODEL語(yǔ)句改寫為如下形式：modely=BCA*C;其分析成果如下：AnalysisofVarianceProcedureDependentVariable:YSourceDFSumofSquaresFValuePr>FModel40.1037500022.640.0141Error30.00343750CorrectedTotal70.10718750

R-SquareC.V.YMean0.96793011.523460.29375000

SourceDFAnovaSSFValuePr>FB10.007812506.820.0796C10.0703125061.360.0043A*C20.0256250011.180.0407從而可看出原因B、C主效應(yīng)以及原因A、C間交互效應(yīng)均在0.1下達(dá)成顯著。94/125由于在不一樣條件下棉結(jié)粒數(shù)愈小愈好，因此對(duì)于原因B水平2（B2）其對(duì)應(yīng)均值較小，故選它，其次對(duì)原因C應(yīng)用其水平1（即C1），再考慮原因A、C交互作用，對(duì)應(yīng)于C1，原因A應(yīng)取水平2（即A2），故可選出最優(yōu)工藝條件為A2B2C1，這正是第7號(hào)試驗(yàn)。用Means語(yǔ)句選最優(yōu)組合，SAS語(yǔ)句為：MeansBCA*C;MEANS語(yǔ)句輸出成果為:AnalysisofVarianceProcedureLevelof--------------Y--------------BNMeanSD140.325000000262500000.11086779Levelof--------------Y--------------CNMeanSD140.202300000.07071068240.387500000.08539126LevelofLevelof--------------Y--------------ACNMeanSD1120.250000000.070710681220.325000000.035355342120.150000000.000000002220.450000000.0707106895/1251、試驗(yàn)設(shè)計(jì)自動(dòng)選用試驗(yàn)設(shè)計(jì)窗口

（1）Solutions--

Analysis---

DessignofExperiments

進(jìn)入試驗(yàn)設(shè)計(jì)窗口,或

（1）Solutions--

Assist-

Startmenu

2、試驗(yàn)設(shè)計(jì)建立與進(jìn)入，選用設(shè)計(jì)方式

(1)按FILE

(2)選用設(shè)計(jì)方式

1CREATENEWDESIGN建立新試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2OPENEXISTINGDESIGN打開(kāi)已存在設(shè)計(jì)

3SAVEAS

-----------------------------------------------------

4CREATENEWFOLDER建立新文獻(xiàn)夾

5OPENEXISTINGFOLDER打開(kāi)已存在文獻(xiàn)夾

6COPYDESIGNFROMFOLDER從文獻(xiàn)夾拷貝設(shè)計(jì)

-----------------------------------------------------

7EXPORTDESIGN設(shè)計(jì)點(diǎn)輸出

8PREFERENES參數(shù)設(shè)置

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EXITADX退出自動(dòng)試驗(yàn)設(shè)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)菜單操作96/125若選用CREATENEWDESIGN建立新試驗(yàn)設(shè)計(jì)則選用下一級(jí)試驗(yàn)設(shè)置TWO.…LEVEL僅含兩水平設(shè)計(jì)RESPONSESURFACE反應(yīng)曲面設(shè)計(jì)MIXTURE混料設(shè)計(jì)MIXEDLEVEL含混合水平設(shè)計(jì)SPLIPLOT點(diǎn)圖試驗(yàn)設(shè)計(jì)菜單操作97/125(A)若選用TWO.…LEVEL僅含兩水平設(shè)計(jì)則選用下一級(jí)試驗(yàn)設(shè)置BEFINEVARIABLES定義變量SELECTDESIGN設(shè)計(jì)選擇EXPERMENTNOTES試驗(yàn)注釋REPORT試驗(yàn)報(bào)告(A1)先選用BefineVariables分別定義FACTOR因子RSPONSE響應(yīng)變量BLOCK區(qū)組變量則選用下一級(jí)試驗(yàn)設(shè)置ADD>選擇新變量個(gè)數(shù)-

1,2,3,…,10-OK

Doyouwantsavethechanges

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