试验数据极差分析

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1、第五章试验结果的直观分析经过试验测得全部试验数据后，如何科学分析这些数据，从中得出正确的结沦，是试验设计的另一重要内容。下面介绍一种综合比较的极差分析法，也称直观分析法。通过对试验结果的分析，要解决四个问题：（1）确定因素的主次，即被考察的因素中各因素对指标影响的大小情况。（2）分清水平的优劣，即各因素哪个水平对试验指标影响为最好。（3）初选较优生产条件（或较优设计方案）。（4）展望进一步试验方向并确定最优生产条件例5-1在暖风粮食烘干机的研究中，为了提高单位时间的粮食脱水率，降低烘干耗电量，对烘干机的导向

2、管的结构参数进行试验研究：我们假设因素之间没有交互作用。第一节无交互作用的正交试验设计烘干机试验方案与结果分析表一个因素对试验指标的影响大，则这个因素是主要的，就是说这个因素的水平变动引起试验指标的数值波动大。试验指标波动大小用因素的极差大小表示。极差：某因素的不同水平对应指标和平均值的数值最大者与数值最小者之差。某因素的极差大，则反映该因素的水平变动时试验指标的波动幅度大，该因素对指标的影响大，因而显得主要。所以根据极差的大小能确定因素的主次。例5-2某农药厂为提高一种农药收率而进行试验，因素水平表如下：

3、四因素两水平，不考虑交互作用。选用L8（27）正交表表头设计ABCD试验指标简化数据123456711(60°)1（2.5）11（1.1/1）111（500）86-521112（1.2/1）222（600）954312211229104122221194352(80°)121212910621221219657221122183-88221211288-3Kj10.51.0-3.0-3.25-0.75-1.25-1.25Kj2-1.5-2.02.02.25-0.250.250.25较优组合C2B1A1D2R

4、j2.03.05.05.50.51.51.5表头设计ABCD试验指标简化数据123456711(60°)1（2.5）11（1.1/1）111（500）86-521112（1.2/1）222（600）954312211229104122221194352(80°)121212910621221219657221122183-88221211288-3Kj10.51.0-3.0-3.25-0.75-1.25-1.25Kj2-1.5-2.02.02.25-0.250.250.25较优组合C2B1A1D2Rj2.0

5、3.05.05.50.51.51.5表头设计ABCD试验指标简化数据123456711(60°)1（2.5）11（1.1/1）111（500）86-521112（1.2/1）222（600）954312211229104122221194352(80°)121212910621221219657221122183-88221211288-3Kj10.51.0-3.0-3.25-0.75-1.25-1.25Kj2-1.5-2.02.02.25-0.250.250.25较优组合C2B1A1D2Rj2.03.05

6、.05.50.51.51.5试验方案与结果分析表RC＞RB＞RA＞RD，确定因素主次为：C、B、A、D没有安排因素的列称为空白列，空白列不涉及因素的水平改变问题，极差应该为零。但实际上有的空白列极差不为零：R空较小，可作为误差界限：如果因素极差大于空白列极差，说明因素对试验指标有影响如果因素极差小于或等于空白列，说明因素对试验指标无影响极差是由试验误差所引起。R空较大，须考虑还有不可忽略的原因对试验指标有较大的影响，必须重新分析较优生产条件。联合起来发生的影响（280-200）-（215-200）-（225

7、-200）=40kg正交试验设计中把该值的一半称为交互作用，记为N×P第二节有交互作用的正交试验设计第二节有交互作用的正交试验设计A1A2不同搭配时指标平均值B因素A因素B1B2A、B联合影响A、B交互作用第三列极差试验方案与结果分析表RC＞RA×B＞RB＞RB＞RA＞RD=RB×C，确定因素主次为：C、A×B、B、A、D=B×C，A×BA×CB×C注意：对于一级交互作用，在安排试验方案和分析结果时，虽可把交互作用当作一个“因素”看待，但它并非是一个具体因素，因而对试验条件不发生影响。2）表头设计时，既要限

8、制严格，又要安排合理，即对所考虑的因素以及它们的交互作用不能随意安排。任意两列的交互作用列的位置，须根据所选正交表及相应的附表“两列间的交互作用列表”中查出。P16ABA*BCA*CB*C1234567(1)325476(2)16745(3)7654(4)123(5)32(6)1(7)L8(27)两列间的交互作用列表列号列号不考虑交互作用，较优组合：C2B1A1D2显然，交互作用A×B的影响远远超过A或B因素单独