第五章试验设计方法演示文稿
实验设计方法-PPT
3、优缺点;
(1)优点;设计方法简单易行,统计分析也简单; 适用面广,不论两组或多组、不管组间样本含 量相等或不等,均可采用这种设计。
(2)缺点;要求实验设计,故实 验所需样本含量相对较多。
变异来源 总变异 组间变异
01 组内变异
表 方差分析结果 SS υ MS F P 281、65 31 141、17 3 47、057 9、38 <0、
140、465 28 5、017
二、配对设计与分析▲
①、概念---就是将受试对象按一定条件配成对 子,再随机分配每对中得两个受试对象到不同得 处理组、
予以注射、以上剂量、种系与笼子三个 因素得分组如下表,试分析不同因素间 有无差别。
表白兔注射不同剂量甲状腺素后得甲状腺体重量(mg)
种系
笼
号
种系 种系
1
2 3 4 5 小计 均数
甲
C65 E85 A57 B49 D79 335 67、0
乙
E82 B63 D77 C70 A46 338 67、6
(k-1)(b-1)
MS区组 MS误差
四、 拉丁方设计与方差分析(110)
一、拉丁方设计▲
1、概念;用r个拉丁字母排成r行r列得方阵,使每行、每列中每个 字母都出现一次,这样得方阵叫r阶拉丁方。按拉丁方得字母、 行与列安排处理及影响因素得试验称为拉丁方试验。
拉丁方设计就是随机单位组设计得进一步扩展,可以考虑3个 处理因素。(也可以1个、2个)
4、方法 :完全随机分组设计方案 示意图
预选对象
按纳入 标准
《试验设计方法》课件
03
试验设计的方法
Chapter
单因素试验设计
简单易行,试验次数较少,适用 于探索性试验和初步试验。
当试验因素之间存在交互作用时 ,单因素试验设计可能无法得出 准确的结论。
定义 特点
适用范围 注意事项
单因素试验设计是指在试验中只 考虑一个试验因素变化,其他试 验因素保持不变的试验设计方法 。
适用于对试验因素影响较小时, 或者当试验因素之间相互独立时 。
总结词
通过单一变量的变化,探究其对试验 结果的影响。
详细描述
例如,研究温度对某化学反应速率的 影响,通过调整单一的温度变量,观 察反应速率的变化。
多因素试验设计案例
总结词
同时考虑多个因素对试验结果的影响,探究各因素之间的交互作用。
详细描述
例如,研究温度和压力对气体体积的影响,同时调整温度和压力两个因素,观察气体体积的变化。
农业政策制定
试验设计方法用于评估农业政策 的效果,为政策制定和调整提供 数据支持。
在工业领域的应用
新产品开发
试验设计方法用于工业新产品开发的早期阶段,通过试验找出关 键工艺参数和产品性能之间的关系。
工艺优化
试验设计用于工业生产过程中,优化工艺参数以提高产品质量和 生产效率。
可靠性工程
试验设计用于评估产品的可靠性和耐久性,预测产品在不同环境 下的性能表现。
Design-Expert具有强大的数据 分析和可视化功能,支持多种回 归模型和优化算法,可以帮助用 户深入分析试验数据并找到最优 解。
详细描述
Design-Expert还提供了多种输 出选项和报告生成工具,使得用 户可以轻松地分享和交流试验结 果。
DoE软件介绍
总结词
研究生试验设计方法 ppt课件
1.试验设计的定义和意义
具体实施研究之前,对各种实验要 素进行合理的安排与周密的计划。
用较少的人力、物力和时间,获得 较为可靠的结果,使误差减少到最低限 度,以达到研究高效。
研究生试验设计方法
Fisher在他的著作中多次强调, 统计学家与科学研究者的合作应该在 试验设计阶段,而不是在需要数据处 理的时候。他精辟地指出:
目的是使各组非实验因素的条件均衡一致, 以消除对实验结果的影响。
研究生试验设计方法
随机化分组方法
1. 抽签等(简单,如拉丁方) 2. 随机数字表(附表) 3. 计算器或计算机
研究生试验设计方法
随机数字表分组(1)
【例】 现有同品种、同性别、同年龄、体重相近的 健康绵羊18只,试用随机数字表的方法分成甲、乙 两组。
研究生试验设计方法
试验因素个数与试验因素水平数
研究中,如果只有一个试验因素,则称为单因 素,两个以上称为多因素。
为了分析试验因素产生的作用,常要将试验因 素分为不同的水平下进行。 如药物的不同剂量数,不同时间点数等。
试验因素个数和水平数常要根据专业而定。 建议 ”少而精“。
研究生试验设计方法
试验因素与非试验因素
若余数为0则调整最后一只
研究生试验设计方法
随机数字表分组(2)
【例】设有15个试验单元,要将它们随机地分为3组。
研究生试验设计方法
1)将15个试验单元从依次1到15编号。
2)从随机数字表中随意确定一个起点和走向,假 设起点为第10行第20列,走向向下,向下连续读出 15个3位数,它们是:118 701 789 965 638 901
试验设计
研究生试验设计方法
试验设计:本章主要内容
研究生试验设计方法PPT课件
(4)自身对照:实验在同一受试对象上进行(试验前后变化)。 (5)相互对照 :几个实验组互相对照(比较几种药物治疗同一疾病的疗效)
第29页/共137页
三、常用的试验设计类型
(一)完全随机设计 (二)配对设计 (三)随机区组设计 (四)交叉设计 (五)析因设计 (六)拉丁方设计 (七)正交设计
第21页/共137页
计算(器)机随机化分组
例 用电脑产生随机数将 10 头动物随机分到甲、 乙两组 (1) 动物编号 (2) 产生随机数 (3) 事先规定随机数者小为甲组,大者为乙组 (4) 按随机数排序,分组
第22页/共137页
Ⅱ.重复的原则 重复(replication)是指各处理组与对照组要
第16页/共137页
首先将18只绵羊依次编为1,2,……,18号, 然后从随机数字表中任意一个随机数字开始 , 向任一方向(左、右、上、下)连续抄下18个 (两位)数字,分别代表18只绵羊。令随机数字 中的单数为甲组,双数为乙组 。如从随机数字 表(附表)第9行第10列的22开始向下连续抄下 18个随机数字填入表第二行。
第8页/共137页
试验因素个数与试验因素水平数
• 研究中,如果只有一个试验因素,则称为单因 素,两个以上称为多因素。
• 为了分析试验因素产生的作用,常要将试验 因素分为不同的水平下进行。
• 如药物的不同剂量数,不同时间点数等。
• 试验因素个数和水平数常要根据专业而定。 建议 ”少而精“。
第9页/共137页
试验设计的效果
第2页/共137页
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法,它在19 世纪产生于英国. 最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。 逐步应用到畜牧业。
《试验设计方案》课件
适用领域
广泛应用于生物统计学、医学统 计和数据分析等领域。
优势
具有强大的数据处理和可视化功 能,支持多种统计分析方法,能 够满足用户对数据处理和统计分
析的需求。
06 试验设计的未来发展
人工智能在试验设计中的应用
自动化试验计划
利用AI技术,自动生成试 验计划,减少人工干预, 提高试验效率。
进方向,以提高产品的市场竞争力。
案例三:医学临床试验中的试验设计
总结词
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理和法 律规定,确保受试者的权益和安全,同时为医学研究 和治疗提供科学依据。
详细描述
医学临床试验中的试验设计需要遵循严格的伦理原则和 法律规定,确保受试者的权益和安全。试验设计需要充 分考虑疾病的类型、病程、受试者的年龄、性别等因素 ,以及治疗措施的有效性和安全性。同时,医学临床试 验还需要关注伦理审查和知情同意,确保受试者在充分 了解风险和利益的前提下自愿参与试验。最终,医学临 床试验的试验结果可以为疾病的诊断、治疗和预防提供 科学依据。
市场调研
总结词
市场调研是企业了解市场需求和消费者行为的重要手 段,通过科学合理的试验设计,可以帮助企业了解市 场趋势、优化产品定位、制定营销策略。
详细描述
市场调研涉及到消费者行为、市场趋势、竞争对手等多 个方面,需要进行科学合理的试验设计来探究各种因素 对市场的影响。通过合理的试验设计,企业可以有效地 控制试验误差,提高试验的准确性和可靠性,从而为企 业的市场决策提供科学依据。例如,企业可以通过A/B 测试等方法来评估不同产品设计和营销策略的效果,优 化产品定位和营销策略,提高企业的市场竞争力。
数据分析和预测
AI可以对大量试验数据进 行深度分析,预测试验结 果,为试验设计提供有力 支持。
试验设计方法
试验设计方法试验设计方法是科学研究中非常重要的环节,能够有效地帮助研究者收集数据、分析结果和推断结论。
本文将为您介绍试验设计方法的基本概念、分类和步骤,以及一些常见的试验设计方法。
一、试验设计方法的基本概念试验设计方法是指在科学研究中为了验证科学假设或解决特定问题而制定的一系列步骤和安排。
通过控制和调节自变量,观察和记录因变量的变化,以达到验证科学假设或解决问题的目的。
二、试验设计方法的分类试验设计方法根据实验条件的不同可以分为实验设计和观察设计。
实验设计是在实验室或特定条件下进行的,研究者可以控制自变量的数值和组合。
观察设计是在自然环境下进行的,研究者无法控制自变量的数值和组合,只能观察和记录数据。
根据实验参与者的不同,试验设计方法又可以分为个体试验设计和群体试验设计。
个体试验设计是以个体为单位进行的,例如在医学研究中,一个药物的疗效可以通过个体试验设计来评估。
群体试验设计是以群体为单位进行的,例如在教育研究中,一个教学方法的有效性可以通过群体试验设计来评估。
三、试验设计的步骤试验设计包括确定实验目的、选择实验材料和方法、设计试验方案、实施试验、收集数据和分析结果等步骤。
确定实验目的是试验设计的第一步,研究者需要明确研究目标和问题,并根据目标和问题来设计试验。
选择实验材料和方法是试验设计的第二步,研究者需要选择合适的实验材料和方法来实施试验。
实验材料可以是实验设备、实验对象、样本等,实验方法可以是观察、测量、调查、问卷等。
设计试验方案是试验设计的核心步骤,研究者需要确定自变量和因变量,并设计实验组和对照组。
实验组是接受自变量处理的组,对照组是没有接受自变量处理的组。
同时,研究者还需要考虑随机分组、重复实验和盲法等实验方法。
实施试验是试验设计的重要步骤,研究者需要按照设计的试验方案进行实验,并记录实验过程中的相关数据和观察结果。
收集数据是试验设计的关键步骤,研究者需要按照设定的指标和方法收集实验数据,并保证数据的准确性和可靠性。
常用实验设计方法演示文稿
的精确性较低。
2、在试验条件、环境、试验动物差异较大时,不宜采用此种设计方法。
第八页,共65页。
常用实验设计方法
配对设计(paired design) : ❖ 将受试对象按配对条件配成对子,再按随机化原则把每对中的两个个体
2 组, 先 B A 因素。 (阶段Ⅰ)(阶段Ⅱ)
交叉设计的基本模式见图:
按纳入标准
阶段 I
阶段 II
确定病人
A 处理(测量)
间
歇
期 B 处理(测量)
B 处理(测量) A 处理(测量)
第二十页,共65页。
交叉设计(cross-over design)
设计方法
• 先将条件相近的观察对象配对并编号(如1.1,1.2;2.1,2.2; 3.1,3.2 …或1,2;3,4;5,6; …),再用随机分组方法将各对对象 分配到A、B两组;其中一个观察对象在第Ⅰ阶段接受A处理,第Ⅱ 阶段接受B处理;另一个观察对象在第Ⅰ阶段接受B处理,第Ⅱ 阶段接受A处理。要求观察对象的例数为偶数。
计。
• 设计如下:先将12只大白鼠按条件相近者配对并依次编号
(1.1,1.2;2.1,2.2;3.1,3.2; …或1,2;3,4;5,6 …),再任 意指定随机数字表中的任一行(如第6行),并规定随机数字
为奇数时,对子中的单号观察单位先用A后用B,双号观察
单位先用B后用A;随机数字为偶数时,对子中的单号观 察单位先用B后用A,双号观察单位先用A后用B。
配到甲、乙两组。
第五页,共65页。
常用实验设计方法
第五常用试验设计演示文稿
D
B
肥
瘦
随④机对区试验组地设的计地形的要主求要不优严。点:
①设计简单,容易掌握。 ②灵活性大,单因素、多因素试验都可应用。 ③能提供无偏 的误差估计提高试验的精确度。
④对试验地的地形要求不严。
随机区组设计的主要缺点:
①不允许处理数太多.
随机区组设计的统计分析: 二因素无重复观测值的分析方法。 把区组因素和试验因素一起当做二因素。 例:P213 表9—6
(二)随机区组设计 按照局部控制的原则,将整个试验地
分成与重复数相等的区组,然后把每一个 区组划分成与处理数相等的小区。
实施步骤
实施步骤:
1.划分区组
区组数=重复数;
区组的走向与土壤肥力梯度相垂直; 区组内的差异尽可能的小,区组间的 差异尽可能的大。
2.小区的划分
小区数=处理数; 小区的长边与土壤肥力梯度平行;
(一)完全随机设计
【例如】假定有A、B、C、D四个处理,每 个处理重复3次,采用完全随机设计,则田 间排列为:
A
B
C
D
A
C
C
B
D
B
D
A
完全随机设计是将具有n次重复的k个处理 完全随机的布置到各个试验单元中去的试 验方法。
重复和随机
广泛应用于环境变异较小的盆载试验、 温室试验和实验室试验,而在田间试验 中很少应用。
8个处理3次重复的间比设计
方案1
ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck 1 2 3 4 ck
Ⅰ
Ⅱ
ck 8 7 6 5 c 4 3 2 1 c 8 7 6 5 c
k
k
k
Ⅲ
8个处理3次重复的间比设计
试验设计方法演示文稿
1 4
4 1
3 2
2 3
B=3 C=1 Ⅳ
3 2 4 1 D=2
第22页,共27页。
1.概念:
(四)裂区设计
裂区设计是一种多因素试验设计,与两因素随机区组设计相似。当因素
效应同等重要时,一般采用随机区组设计,当因素的效应有主次之分时,宜采 用裂区设计(split–plot design)。
2.裂区设计与两因素随机区组的不同点:
为了保证结果的可靠性,把全部试验分成若干区组,每一区组内必须保证
试验条件或试验材料的同质性,而且必须包含一次全部处理。将完全随机 化试验的n次重复变成n个区组。
由于设置了区组,从完全随机化试验的误差平方和中分离出区组 (非同质性)所产生的平方和,从而降低了误差平方和,提高了试验结果 的可靠性,这样的试验设计称为随机区组设计(randomized complete block design)。
Ⅲ ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck
如果在一条地上安排不下整个重复,可在排到有对照区的地方转接到
第二条地上,但在第二条地的开头应增设一个对照区,称为额外对照区
(Ex.CK)。
8个处理3次重复的间比设计(方案2:额外对照)
ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck 1 2 3 4 ck
2.区组的设置
不同区组可以设置在不同的地段上,而同一区组内的各个小区必须
设置在同一地段上。
【例如】假定有A、B、C、D、E五个处理,每个处理重复3次,采用完
全随机区组设计,则田间排列为:
A B C D E
Ⅰ
肥
C
E
B
C
A
D
E
A
D
B
试验设计方法讲稿
试验设计方法讲稿绪言课程度的性质:试验设计方法是一项通用技术,是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。
课程的任务:让学生熟悉并掌握近代最常用、最有效的几种优化试验设计方法的基本原理及其应用。
什么叫做(优化)试验设计方法?把数学上优化理论、技术应用于试验设计中,科学的安排试验、处理试验结果的方法。
采用科学的方法去安排试验,处理试验结果,以最少的人力和物力消费,在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果的最有效的技术方法。
优化试验设计方法起源⏹上世纪30年代,由于农业试验的需要,费歇(R.A.Fisher)在试验设计和统计分析方面做出了一系列先驱工作,从此试验设计成为统计科学的一个分支。
⏹上世纪40年代,在二次世界大战期间,美国军方大量应用试验设计方法。
⏹随后,F.Yates,R.C.Bose,O.Kempthome,W.G.Cochran,D.R.Cox和G.E.P.Box对试验设计都作出了杰出的贡献,使该分支在理论上日趋完善,在应用上日趋广泛。
⏹50年代,日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的正交设计表格化,在方法解说方面深入浅出为试验设计的更广泛使用作出了众所周知的贡献。
我国优化试验设计方法⏹60末期代,华罗庚教授在我国倡导与普及的“优选法”,如黄金分割法、分数法和斐波那契数列法等。
⏹数理统计学者在工业部门中普及“正交设计”法。
⏹70年代中期,优选法在全国各行各业取得明显成效。
⏹1978年,七机部由于导弹设计的要求,提出了一个五因素的试验,希望每个因素的水平数要多于10,而试验总数又不超过50,显然优选法和正交设计都不能用,随后,方开泰教授(中国科学院应用数学研究所)和王元院士提出“均匀设计”法,这一方法在导弹设计中取得了成效。
优化试验设计试验设计在科学研究中的地位与意义:1.试验设计方法是一项通用技术,是当代科技和工程技术人员必须掌握的技术方法。
2.科学地安排实验,以最少的人力和物力消费,在最短的时间内取得更多、更好的生产和科研成果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
级。
因素
试验指标
▪ 举例
原 成分 水分
收率 产 次品率
料 粒度
纯度
硬度
操 温度
品 尺寸精度
作 压力
表面粗糙程度
工作速度
条 添加剂的种类
件 催化剂用量
6
5.2 正交试验设计方法简介 ▪ 正交试验设计方法的优点和特点: ▪ 用正交表安排多因素试验的方法,称为正
交试验设计法。我国60年代开始使用,70 年代得到推行。
21
▪ 在化工生产中, 因素之间常有交互作用。 如果上
述的因素T的数值和水平发生变化时,试验指标随 因素p变化的规律也发生变化,或反过来,因素p 的数值和水平发生变化时,试验指标随因素T变化 的规律也发生变化。这种情况称为因素T、p间有 交互作用,记为T×P 。
16
正交试验设计方法: ▪ 正交试验设计方法是用正交表来安排试验的。对
于例1适用的正交表是L9(34),其试验安排见表
5-2。
17
表 5-2 试验安排表 L9(34)
列号
1
2
3
4
试验号
因素
温度℃
压力 Pa
加碱量 kg
符号
T
p
m
1
1(T1)
1(p1)
1(m1)
1
2
1(T1)
2(p2)
2(m2)
2
3
例如,做一个6因素3水平的试验,就需 次36实 729
验,显然难以做到。因此需要寻找一种合适的试 验设计方法。
12
▪ 常用的试验设计方法有:正交试验设计法、均匀 试验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化 法、回归正交设计法、序贯试验设计法等。可供 选择的试验方法很多,各种试验设计方法都有其 一定的特点。所面对的任务与要解决的问题不同, 选择的试验设计方法也应有所不同。
4
1、试验设计方法常用的术语:
▪ 试验指标: ▪ 作为试验研究过程的因变量,常为试验结果特征
的量(如收率、纯度等),见下图。 ▪ 因素:作为试验研究过程的自变量,常常是造成
试验指标按某种规律发生变化的那些原因。 ▪ 如图所列的成分、温度等。常用C,T等符号所处的具体状态或情况,又称为等
▪ 先固定T1和p1,只改变m,观察因素m不同水平的影响, 做了三次实验,发现 m=m2时的实验效果最好,合格产 品的产量最高,因此认为在后面的实验中因素m应取m2水 平。
▪ 固定T1和m2,改变p的三次实验,发现p=p3时的实验效 果最好,因此认为因素p应取p3水平。
▪ 固定p3和m2,改变T 的三次实验,发现因素T 宜取T2 水平。
15
▪ 因此可以引出结论:为提高合格产品的产量,最 适宜的操作条件为T2p3m2。与全面搭配法方案 相比,简单比较法方案的优点是实验的次数少, 只需做9次实验。但必须指出,简单比较法方案的 试验结果是不可靠的。
▪ 运用正交试验设计方法,不仅兼有上述两个方案 的优点,而且实验次数少,数据点分布均匀,结 论的可靠性较好。
第五章试验设计方法演示文稿
1
优选第五章试验设计方法
5.1概述
▪ 在工业生产和科学研究的实践中,所需要考察的 因素往往很多,而且因素的水平数也常常多于2个, 若对每个因素的每个水平都相互搭配进行全面实 验,试验次数是惊人的,如:
▪ 对于3 因素4水平的试验,若在每个因素的每个水 平搭配上只作一次试验,就要做 43 64 次试验。
3
▪ 对于4因素4水平的试验,全面实验次数至少为 44 256 次,对于5因素4水平的全面实验次数至少为 45次 1。024 可见,因素的增加,试验次数增加很快。用正交 试验,可以大大减少,而且统计分析的计算也将 变得简单。
▪ 正交试验设计简称正交设计,它是利用正交表科 学地安排与分析多因素试验的方法,是最常用的 试验设计方法之一。
20
▪ 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 素水平是均衡搭配的,数据点的分布是均匀的。 因素、水平数愈多,运用正交试验设计方法,愈 发能显示出它的优越性,如上述提到的6因素3水 平试验,用全面搭配方案需729次,若用正交表
L27(313)来安排,则只需做27次试验。
1(T1)
3(p3)
3(m3)
3
4
2(T2)
1(p1)
2(m2)
3
5
2(T2)
2(p2)
3(m3)
1
6
2(T2)
3(p3)
1(m1)
2
7
3(T3)
1(p1)
3(m3)
2
8
3(T3)
2(p2)
1(m1)
3
9
3(T3)
3(p3)
2(m2)
1
18
▪ 所有的正交表与L9(34)正交表一样,都具有以 下两个特点:
13
5.3 正交试验设计方法的优点和特点 ▪ 用正交表安排多因素试验的方法,称为正交试验
设计法。其特点为: ▪ ①完成试验要求所需的实验次数少。 ▪ ②数据点的分布很均匀。 ▪ ③可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回
归分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有 价值的结论。
14
▪ 从例1可看出,采用全面搭配法方案,需做27次实验。那 么采用简单比较法方案又如何呢?
▪ (1)在每一列中,各个不同的数字出现的次数 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。
▪
19
▪ (2)表中任意两列并列在一起形成若干个数字对, 不同数字对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一次。
7
▪ 此方法的特点: ▪ 完成试验要求所需的实验次数少。 ▪ 数据上的分布很均匀; ▪ 可用相应的极差分析方法、方差分析方法、回归
分析方法等对试验结果进行分析,引出许多有价 值的结论。
8
例5-1 ▪ 某化工厂想提高某化工产品的质量和产量,对
工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验(见 表5-1)。试验的目的是为提高合格产品的产量, 寻求最适宜的操作条件。 ▪ 对此实例该如何进行试验方案的设计呢?
9
▪ 很容易想到的是全面搭配法方案:
表 5-1 因素与水平
因素 水平
符号
温度℃ 压力 Pa 加碱量 Kg
T
P
M
1
80
5
2
2
100
6
2.5
3
120
7
3
10
▪ 很容易想到的是全面搭配法方案:
11
▪ 此方案数据点分布的均匀性极好,因素和水平的 搭配十分全面,唯一的缺点是实验次数多达 33 27 次(指数3代表3个因素,底数3代表每因素有3个 水平)。因素、水平数愈多,则实验次数就愈多,