试验设计与数据处理作业 333333.
试验设计与数据处理
试验设计与数据处理在科学研究和实验过程中，试验设计和数据处理是非常重要的环节。
一个合理的试验设计能够保证实验结果的准确性和可靠性，而恰当的数据处理则可以帮助我们从海量数据中获取有意义的信息。
本文将就试验设计和数据处理进行探讨。
一、试验设计试验设计是指在科学研究中为了解决某一问题而设计的实验方案。
良好的试验设计能够最大程度减少误差和提高实验效果。
以下是常见的几种试验设计方法：1. 随机化随机化是一种常用的试验设计方法，通过将参与实验的个体或样本随机分配到不同的处理组中，以减少可能的偏差。
例如，在药物试验中，将参与实验的患者随机分组，一组服用药物，另一组服用安慰剂，以评估药物的疗效。
2. 防止混杂混杂是指在试验中干扰因素的存在，可能影响了试验结果的可靠性。
为了减少混杂因素的影响，可以采取随机分组、对照组设计、平衡设计等方法。
例如，在农学实验中，为了研究新的农药对作物的影响，可以将不同农田随机分配到实验组和对照组，并保持其他因素（如土壤条件、种植方式等）的一致性。
3. 重复设计重复设计是通过对同一实验进行多次重复以获取更加可靠的结果。
重复设计可以帮助我们了解实验结果的稳定性和一致性。
在生物学研究中，例如对某种新药物的治疗效果进行评估，在不同的实验条件下进行多次重复实验，可以验证实验结果的可靠性。
二、数据处理数据处理是指对实验中所获得的数据进行整理、分析和解释的过程。
合理的数据处理方法可以从繁杂的数据中提取出有用的信息，为科学研究提供支持。
1. 数据整理数据整理是数据处理的第一步，也是最基本的一步。
在数据整理过程中，需要对数据进行收集、分类和整理。
通常，可以使用电子表格软件（如Excel）进行数据的录入和存储，并添加必要的数据标签，以便后续的数据分析。
2. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的一种方法。
通过描述统计分析，可以计算数据的均值、方差、标准差等指标，以帮助我们了解数据的分布情况和集中趋势。
实验设计与数据处理分析大作业(正交试验)
枣果皮中酚类物质提取工艺优化及抗氧化活性分析1.实验数据背景叙述。
一：实验关于枣果皮中酚类物质提取工艺优化及抗氧化活性分析。
酚类物质是植物体内重要的次生代谢产物，主要通过莽草酸和丙二酸途径合成，广泛分布于植物界。
许多的酚类物质具有营养保健功效。
现代流行病学研究证明，经常食用富含酚类物质的果蔬能够预防由活性氧导致的相关疾病如癌症、糖尿病、肥胖症等的发生。
二：实验问题：为提高枣果皮中的酚类物质的提取效率，该文以马牙枣为试验材料，对枣果皮中酚类物质提取条件进行了优化。
同时分析枣果皮提取物中酚类物质的抗氧化活性。
三：实验目的：要通过实验得到枣果皮中酚类物质提取的最优条件。
并对提取物中酚类物质清除DPPH，2，2'－连氮基双（3－乙基苯并噻唑啉）－6－磺酸(ABTS)自由基及铁还原能力进行探讨，同时与合成抗氧化剂2，6-二叔丁基对甲酚（BHT）的抗氧化能力进行比较。
2. 实验数据处理方法选择及论述。
一：单因素试验（获得数据，将数据输入excel中，使用excel绘制图表，以便直观感受影响因素对实验的影响趋势。
）以冻干枣果皮为材料，分别以甲醇浓度、提取温度、提取料液比和提取时间作为因素，分析不同的提取条件对枣果皮中酚类物质提取效果的影响，检测指标为提取物中总酚含量。
二：正交试验（设计正交试验以便获得到枣果皮中酚类物质提取的最优条件，用excel进行结果直观分析，见表2。
）以冻干枣果皮为材料，以提取溶剂浓度（A）、提取温度（B）、料液比（C）、和浸提时间（D）作4 因素3水平的L9（34）正交设计（见表1），检测指标为提取物中总酚含量。
表1 枣果皮中酚类物质提取因素水平表三：统计分析所有提取试验均重复3 次，每次提取液的测定均重复3 次。
结果表示为平均值±标准偏差。
应用excel软件对所有数据进行方差分析。
3. 实验数据的处理的过程叙述。
一：在单因素试验中，将每次试验结果输入excel中，选中表格，点击“插入”柱形图。
实验设计与数据处理课后答案
《试验设计与数据处理》专业：机械工程班级：机械11级专硕学号：S110805035 姓名：赵龙第三章：统计推断3-13 解：取假设H0：u1-u2≤0和假设H1：u1-u2＞0用sas分析结果如下：Sample StatisticsGroup N Mean Std. Dev. Std. Error----------------------------------------------------x 8 0.231875 0.0146 0.0051y 10 0.2097 0.0097 0.0031Hypothesis TestNull hypothesis: Mean 1 - Mean 2 = 0Alternative: Mean 1 - Mean 2 ^= 0If Variances Are t statistic Df Pr > t----------------------------------------------------Equal 3.878 16 0.0013Not Equal 3.704 11.67 0.0032由此可见p值远小于0.05，可认为拒绝原假设，即认为2个作家所写的小品文中由3个字母组成的词的比例均值差异显著。
3-14 解：用sas分析如下：Hypothesis TestNull hypothesis: Variance 1 / Variance 2 = 1Alternative: Variance 1 / Variance 2 ^= 1- Degrees of Freedom -F Numer. Denom. Pr > F----------------------------------------------2.27 7 9 0.2501由p值为0.2501＞0.05（显著性水平），所以接受原假设，两方差无显著差异第四章：方差分析和协方差分析4-1 解：Sas分析结果如下：Dependent Variable: ySum ofSource DF Squares Mean Square F Value Pr > FModel 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001Error 15 135.822500 9.054833Corrected Total 19 1616.645500R-Square Coeff Var Root MSE y Mean0.915985 13.12023 3.009125 22.93500Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > Fc 4 1480.823000 370.205750 40.88 <.0001由结果可知，p值小于0.001，故可认为在水平a=0.05下，这些百分比的均值有显著差异。
试验设计与数据处理作业
试验设计与数据处理作业（二）无机122班罗远方通过正交试验对对木犀草素的β-环糊精包合工艺进行优化，需要考察的因数及水平如下：试验指标有两个：包合率和包含物收率，这两个指标都是越大越好。
用正交表L9（34）安排试验，将3个因素依次放在1,2,3列上，不考虑因素间的交互作用，9次试验结果依次如下：包合率/%：12.01,15.86,16.95,8.60,13.71,7.22,6.54,7.78,5.43包合物收率/%：61.80，84.31,80.15,67.23,77.26,76.53,58.61,78.12,77.60这两个指标的重要性不相同，如果化成数量，包合率和包含物收率重要性之比为3:2，试通过综合评分法确定有方案。
解：依题意，这是一个3因素3水平的试验，由于不考虑交互作用，所以可选用正交表L9（34）来安排试验。
表头设计、试验方案及实验结果如下表所示：试验方案及其试验结果如上表，采用综合评分法来确定优方案，试验结果具体计算过程：有两个指标：包合率和包合物收率，将其分别转换成它们的隶属度，用隶属度来表示分数。
指标隶属度=（指标值-指标最小值）/（指标最大值-指标最小值）因两个指标的重要性不一样，如果化成数量，包合率和包含物收率重要性之比为3:2，故有：综合分数=包合率隶属度×0.6＋包合物收率隶属度×0.4依次求得9次试验的综合分数后，再分别计算它们所对应的K1，K2，K3，从而确定优方案：通过正交试验对对木犀草素的β-环糊精包合工艺进行优化，试验指标包合率和包合物收率要越大越好。
A因素列：K1>K2>K3B因素列：K2>K3>K1C因素列：K3>K2>K1所以有综合评分法确定优方案为A1B2C3. ..。
《实验设计与大数据处理》大作业
《实验设计与数据处理》大作业与答案班级：：学号：1、用Excel作出下表数据带数据点的折线散点图：〔1〕分别作出加药量和余浊、总氮T-N、总磷T-P、COD的变化关系图〔共四图，要求它们的格式大小一致，并以两图并列的形式排版到Word中，注意调整图形的大小〕；〔2〕在一图中作出加药量和浊度去除率、总氮T-N去除率、总磷T-P去除率、COD去除率的变化关系折线散点图。
2、对离心泵性能进展测试的实验中，得到流量Qv、压头H和效率η的数据如表所示，绘制离心泵特性曲线。
将扬程曲线和效率曲线均拟合成多项式。
〔要求作双Y 轴图〕流量Qv、压头H和效率η的关系数据序号 1 2 3 4 5 6Q v(m3/h) H/m0.015.000.414.840.814.561.214.331.613.962.013.65η0.0 0.085 0.156 0.224 0.277 0.333序号7 8 9 10 11 12Q v(m3/h) H/mη2.413.280.3852.812.810.4163.212.450.4463.611.980.4684.011.300.4694.410.530.4313、用荧光法测定阿司匹林中的水酸〔SA〕，测得的工作曲线和样品溶液的数据如下表:（1）列出一元线性回归方程，求出相关系数，并给出回归方程的精度；（2）求出未知液〔样品〕的水酸〔SA〕浓度。
4、对某矿中的13个相邻矿点的某种伴生金属含量进展测定，得到如下一组数据：试找出某伴生金属c与含量距离x之间的关系(要求有分析过程、计算表格以与回归图形)。
提示：⑴作实验点的散点图，分析c~x之间可能的函数关系，如对数函数y=a+blgx、双曲函数(1/y)=a+(b/x)或幂函数y=dx b等；⑵对各函数关系分别建立数学模型逐步讨论，即分别将非线性关系转化成线性模型进展回归分析，分析相关系数：如果R≦0.553，如此建立的回归方程无意义，否如此选取标准差SD最小〔或R最大〕的一种模型作为某伴生金属c与含量距离x之间经验公式。
实验设计与数据处理第六章例题及课后习题答案
误差e
28.125
误差eΔ
84.375
F0.05（3,3） 9.277
F0.05（1,3） 10.128
MS
F
显著性
3 769.7917 27.37037 *
1 378.125 13.44444 *
1 28.125
1 28.125
1 28.125
3 28.125
F0.01(3,3) 29.457
F0.01(1,3) 34.116
试验号
A
1
2
3
4
5
6
7
8
K1
K2
k1
k2
极差R
因素主→次
B
A×B C
A×C B×C
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
2
2
1
2
2
1
1
2
1
2
2
2
2
1
2
1
2
1
2
1
2
1
2
2
1
2
2
2
1
1
2
2
2
2
1
2
1
1
4.53
4.17 3.66 3.93 3.5 3.66
3.15
3.51 4.02 3.75 4.18 4.02
1.1325
A
B
1
1
2
1
3
2
4
2
5
3
6
3
7
4
8
4
115
120
180
试验设计与数据处理作业333333
UNIVERSITY OF SOUTH CHINA试验设计与数据处理题目正交实验方差分析法确定优方案学院名称 _________ 化学化工学院___________________ 指导教师 _________ 范明舫 ________________________ 班级 ____________ 化工081班 ____________________ 学号20084540104 ______________________________2011 年04月20日学生姓名 _________ 陈柏娥____________________《实验设计与数据处理》课程的收获与体会《实验设计与数据处理》课程具有公式多、计算多、图表多等特点，涉及较多概率论基础知识，课程本身的繁杂性决定了理解和掌握起来难度较大。
一开始的时候，我还有点担心这一门课会学不好，因为我的概率论和数理统计的知识基础薄弱，可能会对里面的内容产生难以理解的心理，有点感觉他是郁闷枯燥乏味的课程。
不过，在老师的指导下我否认了之前的观点。
这门课的安排很合理，从简单到复杂，由浅入深的思维发展规律，现将单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀实验设计等常用实验设计方法及常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识、最后讲得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到实验设计方法。
老师也让我们先熟悉实验设计方法，并掌握常规数据处理方法，使我较早的感受到应用试验设计方法指导实践的“收获” ，从而激发并维持学习兴趣。
通过学习，我初步认识了这一门课。
这门课是研究如何合理而有效地获得数据资料的方法。
讨论如何合理安排实验、取得数据、然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的，即实验的最优设计。
实验设计方法是数据统计学的应用方法之一。
一般的数据统计方法主要是对已获得的数据资料尽可能精确的判断。
如果试验安排得好且分析得当，就能以较少的试验次数、较短的试验时间、较低的费用，得到较满意的实验结果；反之，如果试验安排的不得当，分析不得当，则试验次数增加，试验时间延长，浪费人力、物力、财力，难以达到预期的结果，甚至导致实验失败。
实验设计与数据处理的方法
实验设计与数据处理的方法实验设计是科学研究中至关重要的一环，它的合理性和科学性直接影响到实验结果的准确性和可靠性。
数据处理则是对实验所得数据进行分析和解读的过程。
本文将介绍实验设计与数据处理的一些常用方法。
一、实验设计的方法1.1 随机分组设计随机分组设计是实验设计中最常见的一种方法。
在随机分组设计中，研究对象会被随机分配到不同的实验组和对照组中，以减少实验误差的影响。
这样可以保证实验组和对照组在初始条件上的基本一致性，从而能够更准确地评估实验处理对结果的影响。
1.2 单因素设计单因素设计是指在实验过程中，只考虑一个因素的影响。
通过改变这个因素的不同水平，观察其他条件保持不变时该因素对实验结果的影响。
单因素设计常用于初步筛选影响结果的主要因素，为进一步研究提供依据。
1.3 多因素设计多因素设计是指在实验过程中，考虑多个因素并研究它们的相互作用。
多因素设计通过系统地改变每一个因素的不同水平，观察它们对实验结果的综合影响，可以更全面地评估各个因素的重要程度和相互之间的关系。
二、数据处理的方法2.1 描述统计分析描述统计分析是对实验数据进行整体描述和总结的方法。
它包括测量中心趋势的指标，如均值、中位数和众数，以及测量变异程度的指标，如标准差和方差。
描述统计分析可以帮助我们更好地理解数据的分布状况和变异程度，为后续的数据处理提供基础。
2.2 参数检验参数检验是用来检验两个或多个样本之间差异是否显著的方法。
在参数检验中，我们需要根据实验类型和数据类型选择合适的检验方法，如t检验、方差分析等。
参数检验可以帮助我们确定实验结果的可靠性，评估不同处理的差异是否具有统计学意义。
2.3 回归分析回归分析是用来研究自变量与因变量之间关系的方法。
在回归分析中，我们可以通过建立数学模型来预测和解释因变量的变化。
回归分析可以帮助我们确定实验因素对实验结果的影响程度，以及它们之间的函数关系。
2.4 方差分析方差分析是一种用于比较两个或多个处理组之间平均值差异的方法。
实验设计与数据处理
实验设计与数据处理摘要：实验设计内容遵循的基本原则实验设计方法举例实验结果的表示作图法列表法平均值法最小二乘法数据处理举例实验设计与数据处理实例。
实验设计一个比较完整的设计实验方案的执行，就是科学探究中解决问题的过程，一般包括以下内容：1、选题所从事的本项实验的课题源于对某一自然现象的观察、认识、分析。
这就需要其认真阅读文献，进行总结分析；2、假设即对可见现象提出一种可检测的解释。
根据其认识进行假设；3、预期结果在检测一个假设之前，先提出实验的预期结果。
如果预期没有实现，则说明假设不成立，如果预期得到实现，则假设成立。
然后根据实验的目的和提出的假设，来具体设计实验的方法、步骤。
在实验的方法与步骤设计中，必须遵循以下几条原则。
1、科学可行性原则所谓科学性，是指实验目的要明确，实验原理要正确，实验材料和实验手段的选择要恰当，整个设计思路和实验方法的确定都不能偏离生物学基本知识基本知识和基本原理以及其它学科领域的基本原则。
选题必须有依据，要符合客观规律，科研设计必须科学，符合逻辑性。
另外，要考虑到实验材料要容易获得，实验装置简单，实验药品较便宜，实验操作较简便，实验步骤较少，实验时间较短。
2、对照性原则实验中的无关变量很多，必须严格控制----试验组与对照组的无关变量不仅要相同，而且要适宜。
只有这样，才能做出正确的因果分析（因变量和自变量之间的关系），才能排除无关变量对实验结果的影响，对照实验的设计是排除无关变量影响的唯一方法。
3、随机性原则随机是指分配于实验各组对象（样本）是由实验对象的总体中任意抽取的，即在将实验对象分配致各实验组或对照组时，它们的机会是均等的。
如果在同一实验中存在数个处理因素（如先后观察数种药物的作用），则各处理因素施加顺序的机会也是均等的。
通过随机化，一是尽量使抽取的样本能够代表总体，减少抽样误差；二是使各组样本的条件尽量一致，消除或减少组间人为的误差，从而使处理因素产生的效应更加客观，便于得出正确的实验结果。
试验设计与数据处理试验报告
1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条
件，使稀土元素提取率最高，选取的水平如下：
水平
（A）酸用量
（B）水用量
（ C)反 应 时
/ml
/ml
间/h
1
25
20
1
2
20
40
2
需要考虑交互作用有 A×B，A×C，B×C，如果将 A，B，C 分别安排
2 3
4
21
3 3 2 1 1 3 2 2 1 3 76
2 3
5
32
1 1 3 2 3 2 1 2 1 3 89
2 3
6
32
1 2 1 3 1 3 2 3 2 1 78
2 3
7
32
1 3 2 1 2 1 3 1 3 2 85
K 87 8 79 8 7 8 7 7 8 7 7 8 7
19
00 5
07 96 00 88 84 36 91 90 24 94
差分析（α=0.05）试验结果，确定较优水平组合。
解：列出表，进行方差分析。
试 1
验号
23
45
A B A 空C
1 1 11 6 789
0 1 23
A 空 B D空空E F 抗
11
21
31
41
51
61
71
81
91
1 2
0
1 2
1
1 2
2
1 2
3
×B 列
×C 列 ×C 列 列
压强度
/KG.cm
11
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 100
试验设计与数据处理作业 333333
试验设计与数据处理题目正交实验方差分析法确定优方案学院名称化学化工学院指导教师范明舫班级化工081班学号***********学生姓名陈柏娥2011年04月20日《实验设计与数据处理》课程的收获与体会《实验设计与数据处理》课程具有公式多、计算多、图表多等特点，涉及较多概率论基础知识，课程本身的繁杂性决定了理解和掌握起来难度较大。
一开始的时候，我还有点担心这一门课会学不好，因为我的概率论和数理统计的知识基础薄弱，可能会对里面的内容产生难以理解的心理，有点感觉他是郁闷枯燥乏味的课程。
不过，在老师的指导下我否认了之前的观点。
这门课的安排很合理，从简单到复杂，由浅入深的思维发展规律，现将单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀实验设计等常用实验设计方法及常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识、最后讲得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到实验设计方法。
老师也让我们先熟悉实验设计方法，并掌握常规数据处理方法，使我较早的感受到应用试验设计方法指导实践的“收获”，从而激发并维持学习兴趣。
通过学习，我初步认识了这一门课。
这门课是研究如何合理而有效地获得数据资料的方法。
讨论如何合理安排实验、取得数据、然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的，即实验的最优设计。
实验设计方法是数据统计学的应用方法之一。
一般的数据统计方法主要是对已获得的数据资料尽可能精确的判断。
如果试验安排得好且分析得当，就能以较少的试验次数、较短的试验时间、较低的费用，得到较满意的实验结果；反之，如果试验安排的不得当，分析不得当，则试验次数增加，试验时间延长，浪费人力、物力、财力，难以达到预期的结果，甚至导致实验失败。
通过这门课程的学习，是我对误差理论、方差分析、正交试验设计与应用、回归分析都有了一个很好的理解，并且将它们做了笔记。
比如方差分析的理解：方差分析市实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素，不同水平组合下的实验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验结果影响大的因素及其影响程度。
实验设计与数据处理习题答案完整版
实验设计与数据处理习题答案完整版实验设计与数据处理是科学研究中非常重要的一环，通过合理的实验设计和数据处理，可以得到准确的实验结果，并从中得出科学结论。
实验设计部分：答：该实验的目的是研究不同光照条件对植物生长的影响。
因变量是植物的生长情况，自变量是光照条件。
实验步骤如下： 1）选择同一种植物作为研究对象。
2）将植物分为三组，分别置于不同的光照条件下：组A为强光照条件，组B为中等光照条件，组C为弱光照条件。
3）每组植物种植在相同的土壤中，并给予相同的水分和养分供应。
4）每天记录植物的生长情况，包括高度、叶片数量等指标。
5）进行一定时间的观察和测量后，比较各组植物的生长情况，得出结论。
数据处理部分：1.对于上述实验，假设我们已经得到了每组植物的生长数据，如何进行数据处理来得出结论？答：首先，我们需要对数据进行描述性统计分析，计算每组植物的平均生长情况、标准差等指标。
然后，我们可以使用方差分析（ANOVA）来比较不同组之间的差异是否显著。
如果ANOVA结果显示差异显著，我们可以进行事后多重比较（如Tukey's HSD test）来确定哪些组之间存在显著差异。
最后，我们可以根据数据和统计分析的结果得出结论，判断不同光照条件对植物生长的影响是否显著。
2.如果实验中有一个组的数据明显偏离其他组，该如何处理？答：如果一个组的数据明显偏离其他组，我们需要先检查该组数据是否存在异常值或错误。
如果没有异常值或错误，我们可以考虑将该组数据排除在统计分析之外，重新进行分析。
如果该组数据确实存在问题，我们可以考虑重新进行实验或者进行更多的观察和测量，以获得更准确的结果。
3.如果实验中的样本量较小，该如何进行数据处理？答：如果实验中的样本量较小，我们可以考虑使用非参数统计方法来进行数据处理。
非参数统计方法不依赖于数据的分布情况，适用于小样本量的情况。
常见的非参数统计方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。
试验设计与数据处理期末作业
.word 格式,实验设计与数据处理课程学习心得体会最开始知道这门课程的时候，有点好奇，因为没有书。
后来上第一节课，老师告诉我们，没有订书是因为书上讲的太复杂。
经过老师的讲述，我知道了这门课程的重要性。
本课程列举典型实例介绍了一些常用的实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用，重点介绍了多因素优化实验设计――正交设计、回归分析方法以对目标函数进行模型化处理。
通过学习，我知道误差分为过失误差，系统误差与随机误差，并理解了他们的定义。
另外还有对准确度与精密度的学习，了解了他们之间的关系以及提高准确度的方法等。
方差分析是实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。
通过理论课的学习，我知道了，实验设计与数据处理课程就是以概率论数理统计、专业技术知识和实践经验为基础，经济、科学地安排试验，并对试验数据进行计算分析，最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。
它主要应用于工农业生产和科学研究过程工具和方法，也是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能，以及实验后获得了实验结果，对实验专业.专注.word 格式,数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。
比起理论课的专业知识，我觉得上机课更加实用。
上机课讲了Excel 和Origin 的许多操作，助教讲的很详细，像一些公式也会很细心帮我们打出来，很好的考虑到了对这些软件不太熟悉的我们。
最后作业需要的Excel 和Origin 也会帮我们远程安装，很感谢。
计算机软件的应用是计算机学科在化学领域中的最主要的应用之一，它不仅解决了化学计算中的复杂问题，而且利用虚拟的程序把化学世界的微观结构、光谱形态等形象地展现出来，以致把化学学科的教育和科研的革命推向一个崭新的阶段。
所以，学习使用这些软件对我们来说很重要，它不只是对于当下的我们重要，也对于以后走向职场的我们同样重要。
《试验设计与数据处理》课程作业
●要求大家独立完成，禁止相互抄袭，将下列各题的主要运行过程和结果打印
后上交。
●作业由各班学习委员收齐后于第11周周五前交环工系办公室（东校区14教
西503）。
●用EXCEL或SPSS软件练习下列习题。
《试验设计与数据处理》课程作业
1.用丁二酮肟重量法测定某矿物中Ni的含量，得到如下测定值：13.37、13.86、
14.62、14.85、15.72、16.68，求该组数据的算术平均值、几何平均值、标准
差、标准误差、变异系数和极差，问16.68是否为可疑值，为什么？
2.用火焰原子吸收光谱测定矿石中的铋，研究酸度对吸光度的影响，得到下表
3.下表记录了3位操作工分别在4台不同的机器上操作3天的日产量，试根据
表中数据检验操作工人之间和机器之间的差异是否显著，交互作用的影响是否显著，若显著影响则分别作多重比较。
4.已知某物质的浓度C与沸点温度升高值△T之间关系如下表所示，试绘出散点图，配制
出你认为最理想的回归方程式，并作显著性检验和求出该回归方程的标准误。
5.在天冬甜精中间体的合成工艺中，采用优化设计研究了乙基黄原酸甲酯（X1）、天冬氨
酸（X2）、甲醇（X3）、NaOH（X4）4个因素对产品产率的影响如下表，（1）求出多元
线性回归方程式；（2）对方程式进行显著性检验及因素主次顺序的判定。
6.现有一化工项目，工程师拟定该项目为4因素试验，其中有一因素为4水平，其它三个
试帮助设计一个正交试验方案。
若其指标测定值分别为：55%、60%、74%、78%、70%、75%、56%、62%，试进行方差分析。
实验设计与数据处理
实验设计与数据处理1. 引言实验设计与数据处理是科学研究中至关重要的环节。
本文将详细介绍实验设计的步骤和数据处理的方法，以及如何准确满足任务名称描述的内容需求。
2. 实验设计2.1 研究目的本次实验的目的是探索某药物对癌细胞的抑制效果。
2.2 实验步骤2.2.1 细胞培养使用细胞培养基培养癌细胞，保证细胞处于良好的生长状态。
2.2.2 药物处理将癌细胞分为实验组和对照组。
实验组加入一定浓度的药物，对照组不加入药物。
2.2.3 细胞计数使用细胞计数板对实验组和对照组的细胞进行计数，记录下细胞数量。
2.2.4 细胞增殖实验将实验组和对照组的细胞分别培养一段时间，然后使用细胞增殖试剂盒检测细胞增殖情况。
2.3 数据采集记录实验组和对照组的细胞计数和细胞增殖实验的结果。
3. 数据处理3.1 数据整理将实验所得数据整理成表格或者图表形式，以便更好地进行数据分析。
3.2 统计分析使用统计学方法对数据进行分析，例如t检验、方差分析等。
这些方法可以匡助我们判断实验组与对照组之间是否存在显著差异。
3.3 结果解读根据统计分析的结果，判断药物对癌细胞的抑制效果。
如果实验组的细胞计数明显低于对照组，并且细胞增殖实验的结果也显示出抑制效果，那末可以认为该药物对癌细胞具有抑制作用。
4. 结论根据实验设计和数据处理的结果，可以得出结论：某药物对癌细胞具有抑制效果。
这一结论为进一步的研究提供了重要的依据。
5. 讨论在讨论部份，可以对实验中的不确定因素进行分析，讨论实验结果的合理性，并提出进一步改进实验设计的建议。
6. 结束语实验设计与数据处理是科学研究中不可或者缺的环节。
本文详细介绍了实验设计的步骤和数据处理的方法，并准确满足了任务名称描述的内容需求。
通过合理的实验设计和准确的数据处理，我们能够获得可靠的实验结果，并为科学研究的发展做出贡献。
实验设计及其数据处理
实验设计及其数据处理实验是科学研究中的关键步骤，而好的实验设计和数据处理方法则是保证实验质量和结果可信度的关键。
本文将介绍实验设计的基本流程和常见的数据处理方法，并通过一些实例来说明。
实验设计的基本流程实验设计的基本流程包括确定研究问题、制定实验假设、设计实验方案、确定实验变量、选择实验对象和数据收集方式。
以下是具体的步骤：1.确定研究问题：要明确自己想要研究的问题，并确定实验的目的和研究范围。
2.制定实验假设：在确定研究问题的基础上，需要制定实验假设。
而实验假设应该是明确的、可操作的、可测试的，从而得出可靠的结论。
3.设计实验方案：借助于文献、专家咨询等，选择最适合的实验方案，包括实验组和对照组的设置、实验时间、实验地点等等。
4.确定实验变量：实验变量是影响实验结果的因素，需要合理地控制，从而保证实验结果的准确性。
5.选择实验对象：选择合适的实验对象，使其符合实验需要的标准。
6.数据收集方式：根据实验方案选择合适的数据收集方式，包括实验记录、问卷调查、观察方法等等，从而得到可靠的数据。
常见的数据处理方法1.描述性统计分析方法：将数据整理，按照不同的分类变量或定量变量，进行描述性统计分析，从而得出其分布特征、中心值、离散程度等等信息，如均值、标准差、极差、频数分布等。
2.方差分析方法：可用于比较多个实验组之间的差异，其基本原理是根据变量间的误差范围，推断差异是否显著。
方差分析可以对单因素和多因素进行分析，从而揭示实验变量对实验结果的影响。
3.回归分析方法：通过建立数学模型，确定自变量与因变量之间的关系，从而预测未知数据。
回归分析应用领域广泛，如市场营销、医学、工业等等。
4.聚类分析方法：将相似对象进行分类，建立聚类树，从而发现对象间的关系。
聚类分析可以用于客户分类、市场细分、图像分析等应用场景中。
实例分析下面通过一个实例来说明实验设计及数据处理的流程和方法。
问题描述：某医院想要比较两种不同的手术方式对患者康复时间的影响。
实验设计与数据处理上机作业
实验设计与数据处理·上机作业第一题PH值题目：为了控制试验过程中溶液的pH值，在试验的进程中随机取样，测得如下pH值：8.29，8.32，8.30，8.27，8.32，8.34，8.26，8.33，试用EXCEL求出该组试验数据的算术平均值、几何平均值、调和平均值、样本标准差、样本平均数的标准误、总和。
解答：在Excel的表格中输入以下公式进行计算总和= SUM(B2:B9)算术平均值=A VERAGE(B2:B9)几何平均值=GEOMEAN(B2:B9)调和平均值=HARMEAN(B1:B9)样本标准差=STDEV(B2:B9)样本平均数的标准误=B14/(8^(1/2))第二题 饼状图题目：脂肪酸是一种重要的工业原料，下表列出了某国脂肪酸的应用领域，试根据这些数据用EXCEL 画出饼形图，并用选择性粘贴功能将饼形图拷贝到WORD 文档中。
解答：某国脂肪酸的应用领域菜单栏：插入＞图表＞图表向导对话框第三题题目：在用原子吸收分光光度法测定镍电解液中微量杂质铜时，研究了乙炔和空气流量变化对铜在某波长上吸光度的影响，得到下表所示的吸光度数据。
试根据表中数据统计分析乙炔和空气流量的变化对铜吸光度的影响。
解答：菜单栏：工具＞数据分析＞数据分析对话框方差分析：无重复双因素分析方差分析分析：表中行代表乙炔流量，列代表空气流量。
由方差分析表中我们可以看出F=28.61486>F-crit,P-value=9.44E-06<0.01,所以乙炔流量对铜吸收光度的影响非常显著，而空气流量的F<F-crit，P-value>0.01，所以空气流量对铜吸收光度的影响不大。
第四题题目：下表记录了3位操作工分别在4台不同的机器上操作3天的日产量，试根据表中数据检验操作工人之间和机器之间的差异是否显著，交互作用的影响是否显著，若显著影响则分别作多重比较。
解答：菜单栏：工具＞数据分析＞数据分析对话框方差分析：可重复双因素分析分析：由组间表格知机器之间差异显著，工人之间差异显著，但两者交互并不显著，由上方多重比较可知，在操作工人之间，甲与乙，甲与丙差异显著，乙与丙差异并不显著；在机器之间，A1与A2，A1与A4，A3与A4差异显著，A1与A3，A2与A3，A2与A4差异并不显著。
试验设计与数据处理试验报告
试验设计与数据处理试验报告试验设计与数据处理试验报告正交试验设计1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀⼟元素得最优⼯艺条件，使稀⼟元素提取率最需要考虑交互作⽤有A×B，A×C，B×C，如果将A，B，C分别安排在正交表L8（2）得1,2,4列上，试验结果（提取量/ml）依次就是1、01,，1,33，1,13，1、06,，1、03，0、08,，0、76，0、56、试⽤⽅差分析法（α=0、05）分析实验结果，确定较优⼯艺条件解：（1）列出正交表L8（27）与实验结果，进⾏⽅差分析。
试验号 A B A×B C A×C B×C 空号提取量（ml）1 1 1 1 1 1 1 1 1、012 1 1 1 2 2 2 2 1、333 1 2 2 1 1 2 2 1、134 1 2 2 2 2 1 1 1、065 2 1 2 1 2 1 2 1、036 2 1 2 2 1 2 1 0、87 2 2 1 1 2 2 1 0、768 2 2 1 2 1 1 2 0、56K1 4、53 4、17 3、66 3、93 3、5 3、66 3、63K2 3、15 3、51 4、02 3、75 4、18 4、02 4、05k1 2、265 2、085 1、83 1、965 1、75 1、83 1、815k2 1、575 1、755 2、01 1、875 2、09 2、01 2、025极差R 1、38 0、66 0、36 0、18 0、68 0、36 0、42因素主次 A A×C B A×B B×C优选⽅案 A1B1C1SSJ0、23805 0、05445 0、0162 0、00405 0、0578 0、0162 0、02205Q 7、7816总与T 7、68P=T^2/n 7、3728SS0、4088差异源SS df MS F 显著性A 0、23805 1 0、23805 19、59259259*B 0、05445 1 0、05445 4、481481481A*B 0、0162 1 0、0162 1、3333333 33C 0、00405 1 0、00405 0、3333333 33A*C 0、0578 1 0、0578 4、7572016 46B*C 0、0162 1 0、0162 1、3333333 33误差e 0、02205 1 0、02205 1、8148148 15误差e2 0、03645 3 0、01215 F0、05(1，3) 10、12796449F0、01(1，3)34、11622156可见A因素对实验有显著性影响优⽅案得确⽴：由上述分析可知，由于提取率越⾼越好，且交互作⽤影响不显著，所以优⽅案为A1B1C1，即酸⽤量25ml，⽔⽤量20ml，反应时间为1⼩时2.为了提⾼陶粒混凝⼟得抗压强度，考察了A，B，C，D，E，F六因素，每个因素都有3根据经验还要考察交互作⽤A×B，A×C，B×C。
实验设计与数据处理(第二版部分答案)
试验设计与数据处理学院班级学号学生指导老师第一章4、相对误差x 18.2mg 0.1%0.0182 mg故 100g中维生素 C 的质量围为： 18.20.0182mg。
5 、 1 ）、压力表的精度为1.5 级，量程为 0.2MPa，则| d p || x p69.947 |7.747 6.06x max0.2 1.5%0.003MPa3KPaE Rx3x 0.37582 ）、 1mm的汞柱代表的大气压为0.133KPa，所以xmax0.133KPaE R x0.133 1.6625 10 2x83 ）、 1mm水柱代表的大气压为gh ，其中 g9.8m / s2则：x max9.810 3 KPaE R x9.8 10 3 1.225 10 3x86.样本测定值3.48算数平均值 3.4216666673.37几何平均值 3.4214068943.47调和平均值 3.4211475593.38标准差 s0.0462240923.4标准差σ0.042196633.43样本方差 S20.002136667总体方差σ20.001780556算术平均误差△0.038333333极差 R0.117 、S ?2 ＝3.733 ， S ?2＝2.303F＝ S?2/S?2 ＝3.733/2.303=1.62123而 F 0.975（ 9.9 ）=0.248386， F 0.025 (9.9)=4.025994所以 F 0.975（9.9）< F <F0.025(9.9)两个人测量值没有显著性差异，即两个人的测量方法的精密度没有显著性差异。
分析人员 A分析人员 B87.5样本方差 1 3.73333387.5样本方差 2 2.30277810 4.5Fa 值0.248386 4.025994104 F 值 1.621236 5.568470567.56 5.5888. 旧工艺新工艺2.69% 2.62%2.28% 2.25%2.57% 2.06%2.30% 2.35%2.23% 2.43%2.42% 2.19%2.61% 2.06%2.64% 2.32%2.72% 2.34%3.02%2.45%2.95%2.51%t- 检验 : 双样本异方差假设变量 1变量 2平均0.025684615 2.291111111方差0.0000058610.031611111观测值139假设平均差0df8t Stat-38.22288611P(T<=t)单尾0t 单尾临界 1.859548033P(T<=t)双尾0t 双尾临界 2.306004133F- 检验双样本方差分析变量 1变量 2平均0.025684615 2.291111111方差0.0000058610.031611111观测值139df128F0.000185422P(F<=f) 单尾0F 单尾临界0.3510539349.检验新方法是否可行，即检验新方法是否有系统误差，这里采用秩和检验。
实现设计与数据处理大作业
“现代试验设计方法与数据处理”大作业题目：析因试验设计姓名：xxx学号：xxxxx班号：xxxxx2014年1月13日1.析因试验设计在工农业生产和科学研究中，经常需要做大量试验，以求达到预期的目的例如在工农业生产中希望通过试验达到高质优产低消耗，特别是在新产品试验中，由于未知的因素很多，需要通过试验来摸索工艺和条件，在这种情况下，试验设计安排妥当与否，直接影响着研究进度与效果。
试验设计优化，是指在最优化思想的指导下进行最优设计的一种优化方法，它从不同的优良性出发，合理设计试验方案，有效控制试验干扰，科学处理试验数据，全面进行优化分析，直接实现优化目标。
试验优化已成为现代化技术的一个重要方面，析因设计就是试验优化设计中最常用的几种方法之一。
1.1析因设计定义析因设计，也叫做全因子实验设计，是一种多因素多水平的交叉分组进行全面试验的设计方法它不仅可检验每个因素各水平间的差异，研究2个或2个以上因素的主效应，而且可检验各因素间的交互作用，通过比较各种组合，可以找出最佳组合。
它是一种全面的高统计效率的设计，当因素数目和水平数都不太大，且效应与因素之间的关系比较复杂时，常常采用该种设计。
1.2设计原理1.3试验设计特点析因试验设计有3个明显的特点:其一,它要求实验时全部因素同时施加,即每次做实验都将涉及到每个因素的一个特定水平（若实验因素施加时有“先后顺序”之分，一般被称为“分割或裂区设计”）；其二,因素对定量观测结果的影响是地位平等的,即在没有充分的证据认为哪些因素对定量观测结果的影响大、而另一些影响小（若实验因素对观测结果的影响在专业上能排出主、次顺序,一般就被称为“系统分组或嵌套设计”）；其三,可以准确地估计各因素及其各级交互作用的效应大小(若某些交互作用的效应不能准确估计，就属于非正规的析因设计了，如分式析因设计、正交设计、均匀设计,等等)。
由于上述的三个特点，决定了析因设计有以下突出的优点和缺点：优点是它可以用来分析全部主效应（即各个单因素的作用）和因素之间的各级交互作用的效应（即任何两个因素之间的交互作用效应任何三个因素之间的交互作用效应等）的大小；缺点是由于所需要的实验次数很多（因该设计的原名也叫做有重复实验的全因子计），故因素过多或因素的水平数过多时，所需要的实验次数太多，研究者常无法承受。
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试验设计与数据处理题目正交实验方差分析法确定优方案学院名称化学化工学院指导教师范明舫班级化工081班学号20084540104学生姓名陈柏娥2011年04月20日《实验设计与数据处理》课程的收获与体会《实验设计与数据处理》课程具有公式多、计算多、图表多等特点，涉及较多概率论基础知识，课程本身的繁杂性决定了理解和掌握起来难度较大。
一开始的时候，我还有点担心这一门课会学不好，因为我的概率论和数理统计的知识基础薄弱，可能会对里面的内容产生难以理解的心理，有点感觉他是郁闷枯燥乏味的课程。
不过，在老师的指导下我否认了之前的观点。
这门课的安排很合理，从简单到复杂，由浅入深的思维发展规律，现将单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀实验设计等常用实验设计方法及常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识、最后讲得出的方差分析、回归分析等结论和处理方法直接应用到实验设计方法。
老师也让我们先熟悉实验设计方法，并掌握常规数据处理方法，使我较早的感受到应用试验设计方法指导实践的“收获”，从而激发并维持学习兴趣。
通过学习，我初步认识了这一门课。
这门课是研究如何合理而有效地获得数据资料的方法。
讨论如何合理安排实验、取得数据、然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的，即实验的最优设计。
实验设计方法是数据统计学的应用方法之一。
一般的数据统计方法主要是对已获得的数据资料尽可能精确的判断。
如果试验安排得好且分析得当，就能以较少的试验次数、较短的试验时间、较低的费用，得到较满意的实验结果；反之，如果试验安排的不得当，分析不得当，则试验次数增加，试验时间延长，浪费人力、物力、财力，难以达到预期的结果，甚至导致实验失败。
通过这门课程的学习，是我对误差理论、方差分析、正交试验设计与应用、回归分析都有了一个很好的理解，并且将它们做了笔记。
比如方差分析的理解：方差分析市实验设计中的重要分析方法，应用非常广泛，它是将不同因素，不同水平组合下的实验数据作为不同总体的样本数据，进行统计分析，找出对实验结果影响大的因素及其影响程度。
对于单因素试验的数据进行统计分析，找出对试验指标影响大的因素及其影响程度。
对于单因素试验的方差分析，主要步骤如下：1，建立线性统计模型，提出需要检验的假设。
2，总离差平方和的分析与计算。
3，统计分析，列出方差分析表。
对于双因素试验的方差分析，分为两种，一种无交互作用的方差分析，另一种有交互作用的方差分析，对于这两种类型分别有各自的设计方法，但是总体步骤都和单因素试验的方差分析一样。
我们又通过正交试验设计合理安排实验，他是尽快有效的获得最优方案的一种设计方法。
了解了他是避免做全面试验，再多因素多水平实验中选择最有代表性的搭配。
否则花费时间过长，人力，物力，财力消耗太多。
尤其是一些长周期、高费用或破坏性试验，更不要做全面性试验。
我觉得学习了这门课我得到了很大的收获，特别是在分析方面。
我学习到的科学方法相对于以前高中学到的观点有了很大的进步，扩展了我认识的视野。
而且从这一门课程中，最大的乐趣就是他很多都能应用到实践中。
在实验的课程中能和同学们一起发现问题和解决问题，更加深了我对这门课的认识。
1.为了通过正交试验寻找从某矿物中提取稀土元素的最优工艺条件，使稀土元素提取率最高，选取的因素水平如下（见表1-1）L8(27)的1,2,4列上，试验结果（提取量/ml)依次为:L1.01,1.13,1.13,1.06,1.03,0.80,0.76,0.56。
试用方差分析法（α=0.05）分析试验结果，确定较优工艺条件解：列出正交表L8（27）和试验结果，见表1-2。
动填充柄，就可计算出后六列的K1值；K2=SUMIF(B$3：B$10,2,$I$3：$I$10),选中该公式，然后水平拖动填充柄，就可计算出后六列的K2值。
②求k：首先选中单元各区域B11：H12，在该区域的左上角第一个单元格即B11中或在编辑栏中输入：=B17:H18/4,然后在同时按“Shift+Ctrl+Enter”,即可在B13：H14中显示k值。
③求极差R：在B15中选中该单元格输入：=MAX(B11：B12)-MIN(B11：B12),按下Enter键，然后选中该单元格，向右拖动填充柄就可计算出后六列的极差R。
(也可用下式计算R的值：R=MAX(B13：B14)-MIN(B13：B14))(2)T=SUM(I3:I10)=7.68;Q=SUM((y i)2)==7.7816(i=1,2,3,4,5,6,7,8);P=T2/n=7.682/8=7.3728;计算力差平方和:总离差平方和:SS T=Q-P=7.7816-7.3728=0.4088;因素与交互作用的离差平方和：SS A=SS1=(1/8)R A2=(1/n)(K1-K2)2=(1/8)(4.53-3.15)2=0.23805;SS B=SS2=(1/8)R B2=(1/n)(K1-K2)2=(1/8)(4.17-3.51)2=0.05445;SS(A×B)=SS3=(1/8)R(A×B)2=(1/n)(K1-K2)2=(1/8)(3.66-4.02)2=0.0162;SS C=SS4=(1/8)R C2=(1/n)(K1-K2)2=(1/8) (3.93-3.75)2=0.00405;SS(A×C)=SS5=(1/8)R(A×C)2=(1/n)(K1-K2)2=(1/8)(3.5-4.18)2=0.0578;SS(B×C)=SS6=(1/8)R(B×C)2=(1/n)(K1-K2)2=(1/8)(3.66-4.02)2=0.0162;误差的离差平方和：SS e=SS7=(1/8)R72=(1/n)(K1-K2)2=(1/8)(3.63-4.05)2=0.02205或：SS e=SS T-(SS A+SS B+SS(A×B)+SS C+SS(A×C)+SS(B×)=0.4088-(0.23805+0.05445+0.0162)=0.02205C)(3)计算自由度：总自由度:df T=n-1=8-1=7;各因素自由：df A=df B=df C=r-1=2-1=1; df(A×B)=df A×df B=1×1=1=df3=r-1=2-1=1;或df(A×B)=df A×df C=df5=1×1=1;df(B×C)=df B×df C=df6=1×1=1;同理:df(A×C)误差自由度：df e=df7=r-1=2-1=1；或df e=df T-(df A+df B+df（A×B)+df C+df(A×C)+df(B×C))=7(1+1+1+1+1+1）=1 （4）计算均方：由于各因素、交互作用和误差的自由度都为1，所以它们的均方应该等于它们各自的离差平方和，即：MS A=SS A=0.23805;MS B=SS B=0.05445;MS(A×B)=SS(A×B)=0.0162;MS C=SS C=0.00405;MS (A ×C)=SS (A ×C)=0.0578;MS (B ×C)=SS (B ×C)=0.0162;MS e =SS e =0.02205;可知：MS (A ×B)<MSe 、MS C <MS e 、MS (B ×C)<Mse,这说明因素C 和交互因素A×B 、交互因素B ×C 对试验结果的影响较小，为次要因素。
所以，可将它们归入误差，这样误差的离差平方和、自由度、和和均方都会随之变化，即新误差平方和：SSe △=SS e +SS (A ×B)+SS C +SS (B ×C)=0.02205+0.0162+0.00405+0.0162=0.0585; 误差自由度：dfe △=df e +df (A ×B)+df C +df (B ×C ）=1+1+1+1=4；新误差均方：MS e △=SS e △/df e △=0.0585/4=0.014625 （5）计算F 值： F A =MS A /MS e △=0.23805/0.014625=16.2764;F B =MS B /MS e △=0.05445/0.014625=3.7230; F (A ×C ）=MS (A ×C)/MS e △=0.0578/0.014625=3.9531; 由于：A ×B 、C 、B ×C 已并入误差，所以就不需要计算它们的F 值。
（6）F 值检验：查得临界值F 0.05(1,4)=7.71，F 0.01(1,4)=21.20，所以对于给定显著水平α=0.05，因素A 对试验结果有显著影响，而B,A ×C 对试验结果影响不显著（对于主要因素，一定要按有利于指标的要求选取最好的水平；而对于不重要的因素，由于其水平改变对试验结果的影响较小，则可以根据有利于降低消耗、提高效率等目的来考虑别的水平。
）最后将结果列于表1-3 例1方差分析表从表中F 是一致的。
（7）优方案的确定：因为因素A 对试验结果有显著影响，因素B 、C 和交互作用A ×C ，A ×B 对试验结果无显著影响，所以从有利利于降低消耗，提高效益等目的来考虑别的水平，所以，因素B 取B 1（用水量20ml)、因素C 取C 1(反应时间1h ）。
因素A 取K 值对应的最大水平，即A 1酸用量25ml 。
所以最优方案为：A 1B 1C 1。
2、为了提高陶粒混凝土的抗压强度，考察了A,B,C,D,E,F 六个因素，每个因素有六个水平，因素水平表如下（见表2-1）：根据经验还要考察交互作用A×B,A×C,B×C。
如果将A,B,C,D,E,F依次安排在正交表L27（313）的1,2,5,9,12,13列上，试验结果（抗压强度/kg.cm-2)依次为100,98,97,95,96,99,94,99,101，85,82,98,85,90,85,91,89,80,73,90,77,84,80,76,89,78,85，试用方差分析法（α=0.05）分析试验结果，确定较有水平组合。
解：（1）实验设计：本实验要考虑六个因素和三种交互作用，且每种交互作用占两列，这样因素和交互作用在正交表中总共占有12列，所以应该选择正交表L27（313）。