spss五因素三水平正交试验分析
正交试验法优选桃仁通痹丸的制备工艺研究
Strait Phaaiaceutical fopaal Vol32No.122222正交试验法优选桃仁通痹丸的制备工艺研究杨真真*，许慧春,周晓兰（福建中医药大学泉州市正骨医院中药制剂室，福建泉州322202）摘要：目的优选并确立桃仁通痹丸的最佳制备工艺。
方法以桃仁通痹丸的溶散时限、水份为考察指标，采用L9（54）正交试验法对丸剂制备过程中的炼蜜程度（A）、药/蜜比例（B）、烘干时间（C）5个因素进行优选研究。
结果桃仁通痹丸的最佳制备工艺：选择老蜜，药/蜜比例为2.9进行制软材，制成的丸剂烘干52h。
结论该制备工艺科学合理，溶散时限短，为制备桃仁通痹丸的最佳工艺。
关键词：制备工艺；正交试验;优选;溶散时限中图分类号：R94文献标识码：B文章编号：126-5765（2224）-14-0210-04Studics on Optimal Preparetion Precess of TaoRen TongBi Pills by Oe thogonal MethodYANG Zhen-shen*,XU Hui-shun,ZHOU Xico-len(The Center Of Treditional Chinese Medicine prepara-tion,Quan zhou OrtUopedic-yreumatological Hospital,Quanzhou362202,China)ABSTRACT：OBJECTIVE To optimiae anV establish the preparation process of TaoReu TongBi piOs.METHODS Using the moisture anV the dissolution time limit of TaoReu TongBi piOs as measure inVexes,the 01100X0X81test was employeU to test the effects of the three factors:the degree of refining honey(A) ,the proportion of meUicive honey(B)anV the drying temperature(C).RESULTS The best preparation process of TaoReu Tong-Bm piUs was as follows:selectiny old honey,the ratio betweeu dag anV old honey was2.6,the temperature of demy was32hours.CONCLUSION The preparation process is scieutifie anV reasonanle,anV the dissolution time is shoe St is the best process for TaoReu TongBi piUs.KEY WORDS:Preparatiop process;Orthogonal methoP;Optimization;Dissolution time limit股骨头缺血性坏死是骨科疾病中较常见的疑难病之一。
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
Ｐ Ｏ．０９１９ Ｏ．０００ Ｏ．０９９ ０．０１６ ０．０００ ０．０１６
综合表６、７，可以得出：Ｂ。均数最大（８．３３３），且Ｂ３与 Ｂ，、Ｂ：之间存在显著性的差异（Ｐ＜０．０５），Ｂ。、Ｂ：之间不存在 显著性的差异（Ｐ＝Ｏ．０９９＞０．０５）
同理，可以从另外的几张表格中分析可以得到：Ａ：均数 最大（９．０６７），且Ａ。、Ａ：、Ａ，之间均存在显著性差异；Ｃ：均 数最大（１０．３００），Ｃ。、Ｃ：、Ｃ，之间也都存在显著性差异。
总结论：中华芦荟丛生芽诱导的最佳培养基为：
Ａ２８１Ｃ２，即６一ＢＡ：２．０ｒａｇ／Ｌ：ＮＡＡ：０．３ｒａｇ／Ｌ：
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万方数据
２００９年１０月
电脑学 习
第５期
一个用ＶＢＡ编写的Ｑｕｉｎｅ
蓝鹰‘
刘松
摘 要：本文介绍了一个在ｗｏｒｄ
Ｗｏｒｄ
递归定理
中图分类号：ＴＰ３１１．１
文献标识码： Ａ 文章编号：１００２－２４２２（２００９）０５－００１７－－０１
Ａ ＶＢＡ Ｑｕｉｎｅ
Ｌａｎ Ｙｔｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ＶＢＡ Ｑｕｉｎｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄ：Ｑｎｌ．ｅ ＶＢＡ Ｗｏｒｄ
Ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｅｍ
２００９年１０月
电脑学 习
第５期
ＳＰＳＳ软件在正交试验设计、结果分析中的应用
邓振伟’
于萍 陈玲
摘 要：本文简要介绍了正交设计的优点及使用现状：提出了改进的建议．并阐述了利用ＳＰＳＳ软件进行正交试验设计、结果分
析的方法。力求为广大科技人员利用ＳＰＳＳ软件快速实现正交试验设计、结果分析提供帮助。
关键词：ＳＰＳＳ 正交设计 极差分析
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用随着科学技术的飞速发展，正交试验设计在科学研究中的应用越来越广泛。
作为一种系统化的试验设计方法，正交试验设计在优化实验条件、提高实验效率、探索因素间相互作用等方面具有独特的优势。
而SPSS软件作为一种功能强大的统计分析工具，因其简单易学、数据处理能力强等特点，被广泛应用于正交试验设计及结果分析中。
本文将介绍SPSS软件在正交试验设计中的应用，并探讨其在结果分析中的优势。
一、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 正交试验设计的建立正交试验设计包括确定试验因素、确定水平数以及构建正交表格等步骤。
SPSS软件可以帮助实验者进行正交设计的建立。
首先，通过SPSS软件的数据管理功能，可以方便地建立试验因素、水平数等信息的数据框架。
然后，通过使用SPSS的数据编辑功能，可以轻松地输入试验因素的水平值。
最后，SPSS软件提供了正交试验设计模块，可以自动生成正交表格，并计算出试验所需的实验组合数。
通过SPSS软件的帮助，实验者可以快速、方便地完成正交试验设计的建立。
2. 数据的收集和整理正交试验设计所得到的数据需进行收集和整理，以便后续的结果分析。
SPSS软件提供了强大的数据处理功能，可以帮助实验者对数据进行收集和整理。
首先，SPSS软件提供了数据输入模块，可以方便地将实验数据输入到软件中。
其次，SPSS软件提供了数据清洗和转换的功能，可以对异常数据进行筛选和删除，并进行数据的转化、归一化等操作。
通过SPSS软件，实验者可以高效地对实验数据进行整理和准备，为后续的结果分析打下良好的基础。
3. 结果的分析与解释正交试验设计通过多因素的对比和交叉设计，可以更全面地了解各因素对实验结果的影响。
而SPSS软件作为一种统计分析工具，具备强大的数据分析能力，可以对正交试验设计所得到的数据进行有效的结果分析。
首先，SPSS软件提供了多种统计方法，如方差分析、回归分析等，可以对试验结果进行综合分析和比较。
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用一、引言正交试验设计是一种经典的统计方法，用于探究多个因素对于试验结果的影响。
该方法将试验因素进行有序的组合，既能缩减试验次数，又能防止因素之间的互相影响。
而SPSS软件作为统计分析领域中的瑞士军刀，拥有强大的数据处理和分析功能，为探究者提供了便利的工具。
本文将探讨SPSS软件在正交试验设计与结果分析中的应用。
二、正交试验设计的基本原理正交试验设计遵循一定的规则和原则。
起首，需要明确要探究的因素，这些因素可以是试验操作，也可以是试验条件。
其次，确定各个因素的水平，水平的选择要充分思量试验的目标和探究对象。
然后，在确定因素和水平的基础上，构建正交试验设计表，以便按照设计表中的规则进行试验。
最后，依据试验结果，进行数据分析和结果诠释。
三、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 设计试验方案SPSS软件提供了一系列的数据输入工具和试验设计模块，可以援助探究者轻松地构建正交试验设计。
通过SPSS软件，可以灵活地选择因素和水平，并生成正交试验设计表。
同时，SPSS软件还提供了随机分组和重复设计等功能，以满足试验设计的要求。
2. 数据输入与整理SPSS软件支持多种数据输入方式，可以通过导入Excel表格、文本文件等格式的数据，或者直接在软件中手动输入数据。
在正交试验设计中，往往涉及大量的数据输入，SPSS软件的数据输入功能可以援助探究者快速、准确地输入数据。
同时，SPSS软件还提供了数据整理和清理功能，可以对异常值、缺失值等进行处理，使得数据更加可靠。
3. 数据分析与诠释SPSS软件的数据分析功能分外强大，可以进行多元方差分析、协方差分析、回归分析、相关分析等多种统计分析方法。
在正交试验设计中，可以使用SPSS软件进行多因素方差分析，以确定各个因素对试验结果的影响。
同时，SPSS软件还提供了图表制作功能，可以直观地展示分析结果。
四、SPSS软件在正交试验结果分析中的应用1. 参数预估SPSS软件可以通过正交试验设计的数据，进行参数预估和置信区间的计算。
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析一、引言药学实验中正交设计是一种常用的实验设计方法，可以有效地降低误差和提高实验的精确度。
方差分析是统计学中常用的一种方法，可以用于分析不同因素对实验结果产生的影响。
本文旨在介绍如何利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析，并解释如何解读分析结果。
二、正交设计的基本概念正交设计是指通过合理的选取试验因素的水平和组合方式，使得每个试验因素的主效应与交互效应之间相互独立，从而实现在有限试验条件下获得尽可能多的信息。
正交设计的特点是可以同时考察多个因素的效应，并减少试验数目，节省时间和成本。
三、SPSS软件的使用SPSS是一种非常强大的统计分析工具，可以用于数据的录入、整理、分析和可视化展示。
在进行正交设计的方差分析时，首先需要将实验数据录入到SPSS软件中，然后按照正交设计的分组方式进行数据整理和分析。
四、数据录入和整理在SPSS软件中，将实验数据录入到一个数据表格中，每个试验因素作为一个独立的变量，每个因素的不同水平分别作为变量的取值。
然后将所有的结果数据作为一个单独的变量，与试验因素的变量进行对应。
完成数据录入后，可以进行数据的整理，例如删除缺失值、处理异常值等。
五、方差分析模型的建立在SPSS软件中，可以通过“分析”-“一元方差分析”来建立方差分析模型。
在模型建立时，需要选择适当的模型类型，例如单因素方差分析、双因素方差分析等，根据实验设计的具体要求进行选择。
六、方差分析结果的解读方差分析的结果可以通过SPSS软件进行自动计算和解释。
在解读结果时，主要关注F值和P值。
F值表示组间变异与组内变异的比值，用于判断因素对实验结果的影响是否显著。
P值表示假设检验的结果，如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，说明因素对实验结果的影响是显著的。
七、方差分析图的绘制在SPSS软件中，可以通过“图表”-“散点图”来绘制方差分析图。
五因素正交试验表
五因素正交试验表五因素正交试验是一种广泛应用于现代工业生产的试验设计方法，其基本思想是将多个因素进行组合，通过有限次数的试验得到最佳的工艺参数。
而五因素正交试验表则是最常用的试验设计表之一。
下面对五因素正交试验表的相关知识进行介绍。
一、五因素正交试验表的定义及构成五因素正交试验表是由五个因素组成的，每个因素有两个水平，即"高"和"低"，共有32组不同的组合方式。
而这32组组合方式被编排在一张32行5列的表格中，每一列分别代表了一个因素的两个水平，而每一行则代表了一组试验的具体组合方式。
二、五因素正交试验表的应用1.减少试验次数五因素正交试验表设计要求每个因素的每个水平都要试验一遍，而32组组合方式正好符合了这个要求。
因此该试验表可以大幅减少试验次数，节约时间和资源成本。
2.分析各因素对结果的影响由于每组试验方案的设计都是异质的，可以看出，每个因素对结果的影响都是独立的。
因此可以借助五因素正交试验表进行因素分析，确定对结果影响最大的因素和因素水平，有利于进行精准的优化。
3.评估结果的稳定性另外根据试验结果，可以观察各个试验组合的结果差异，从而评估结果的稳定性，有助于确定最优的工艺参数。
三、五因素正交试验表的注意事项1.选择合适的试验方案。
设计试验前需确定实验因素、水平、指标等因素，确定最小化误差的测试方案。
2.排除外界干扰。
进行试验时需注意排除任何可能对结果产生干扰的因素，确保试验结果的准确性。
3.合理处理试验数据。
进行五因素正交试验的过程中，需要对数据进行收集、整理、分析、评估等处理方式，避免因处理数据不当而导致的结果误差。
总之，五因素正交试验表作为一种常用的实验设计方法，为工业生产过程中的优化提供了有效的工具和保障。
以此为基础，通过科学的试验设计和合理的数据处理方式，可以实现更高效、准确、稳定的产品生产。
SPSSAU正交实验及极差分析步骤说明
极差分析正交试验正交设计 SPSSAU极差分析Contents1背景 (1)2理论 (2)3操作 (3)4 SPSSAU输出结果 (4)5文字分析 (4)6剖析 (5)正交试验设计进行分析的方法包括两种，一种是极差分析（也称直观分析法），二是方差分析法。
如果使用方差分析，可使用S P S S A U进阶方法里面的多因素方差，也或者通用方法里面的方差分析进行研究。
极差分析是一种直观式的分析方法，其也称作R法，通过计算R值（因素极差值）来判断因素的优劣情况，当然还可判断某因素时的最佳水平情况，从而得到最终组合。
特别提示：极差分析是针对正交试验设计数据，比如使用S P S S A U【医学/实验研究--正交设计】数据得到正交表，进行试验得到试验数据后需要进行直观式分析。
1背景当前有一项研究，研究大豆出油率分别与3个因素的关系情况，分别是萃取液，温度和处理时间。
首先使用S P S S A U的正交设计得到正交表L9.3.4，总共进行9次试验收集完成试验数据后进行分析，希望找出3个因素时各水平的最佳大豆出油率组合。
另外，本案例数据如下表：表格中水平数量使用数字表示，比如因子2（温度）里面的数字1表示20度，数字2表示35度。
2理论极差分析是一种直观式分析方法，一般我们希望先评价因素优劣，比如本案例中三个因素的优劣，评价标题是通过R值（因素极差值）进行评价；而具体水平的优劣可通过K a v g值，即每个水平时试验数据的平均值，对于K a v g值的大小即可得到水平优劣的对比。
最终结合因素优劣和水平优劣，即可找出最佳试验组合。
特别提示：极差分析时，涉及相关指标的计算说明如下：K值：每因子每水平时试验证数据Y的加和值K a v g值：每因子每水平时试验证数据Y的平均值最佳水平：每因子时，K a v g值最大时对应的水平R：每因子时，K a v g值的最大值减去K a v g值的最小值水平数量：每因子时的水平数量每水平重复数r：每个水平平均实验次数折算系数d：每因子时，水平数量对应的折算系数d值R’：折算系数d*R*S q r t(每水平重复数r)如果是混合型正交表，R值（因素极差值）需要进行校正，即使用R’值，R’=折算系数d*R*S q r t(每水平重复数r)，其中折算系数d是结合水平数量查表得到，每水平重复数r指每水平平均实验次数。
3-5正交试验设计及结果分析
例如：设计一个三因素、3水平的试验 A因素，设A1、A2、A3 3个水平；B因素，设B1、B2、B3 3 个水平；C因素，设C1、C2、C3 3个水平，各因素的水平之间 全部可能组合有27种 。 全面试验：可以分析各因素的效应，交互作用，也可选 出最优水平组合。但全面试验包含的水平组合数较多（图示 的27个节点），工作量大，在有些情况下无法完成 。 若试验的主要目的是寻求最优水平组合，则可利用正交 表来设计安排试验。
对于多因素试验，正交试验设计是简单常用的一种试 验设计方法，其设计基本程序如图所示。正交试验设计的 基本程序包括试验方案设计及试验结果分析两部分。
2.1 试验方案设计 （1） 明确试验目的，确定试验指标
试验设计前必须明确试验目的，即本次试验要解决什么 问题。试验目的确定后，对试验结果如何衡量，即需要确 定出试验指标。试验指标可为定量指标，也可为定性指标。
◇下表说明：试验号并非试验顺序，为了排除误差干 扰，试验中可随机进行；
3
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在这9个水平组合中，A因素各水平下包括了B、C因素 的3个水平，虽然搭配方式不同，但B、C皆处于同等地位， 当比较A因素不同水平时，B因素不同水平的效应相互抵 消，C因素不同水平的效应也相互抵消。所以A因素3个水 平间具有综合可比性。同样，B、C因素3个水平间亦具有 综合可比性。
质量-例88 五因素三水平正交试验
例88 五因素三水平正交实验某聚合反应，用原来的工艺生产的产品粘度是80～85s。
现要求生产年度为90s的产品，需要更换催化剂步骤一：确定因素和水平，并选正交试验表。
该题共有5个因素，3个水平，又要求考虑交互作用，因此选择L27(313)正交试验表。
步骤四：结论1、从方差分析表可以看出，催化剂的种类、使用量、单体活性和催化剂种类与反应强度的交互作用的统2、其他因素可以认为无影响。
3、A*D交互作用有显著影响。
由表一变换后的数据可求出A0D0：-14A0D1：0A0D2：-17A1D0：0A1D1：-7A1D2：4A2D0:13A2D1：-1A2D2：5MAX:13即最大的为A2D0.MIN:-17即最小的为A0D2.4、B和C的值。
B0：-33B1：-2B2：18C0：-16C1：-13C2：12因此，B2和C2是最佳条件。
因此，黏度最大的最佳条件应选择A2B2C2D0其总体均值估计值为û=(A2B2C2D0)=85+13/3+18/9+12/9-2*(-17/27)=93.995%的置信区间为93.9-2.12*（1.32*13/27）^0.5<X<93.9+2.12*（1.32*13/27）^0.5即92.2<X<95.6因此,（ad）11（ad）12（ad）13-334.962963-331.962963-328.6296296（ad）21（ad）22（ad）23-337.2962963-336.6296296-340.2962963（ad）31（ad）32（ad）33-339.2962963-346.2962963-341.962963Max-328.6296296MIN-346.2962963需要更换催化剂，相应要求调整反应条件。
该聚合反应所用溶剂中希望回收20%溶剂。
反应条件如下反应强度的交互作用的统计量F值均大于F分布表的显著性检验临界值，对黏度有高度的影响。
spss与正交实验及结果分析
一、SPSS简介SPSS是世界上最早的统计分析软件，1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。
SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。
SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。
SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。
SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种各种操作系统的计算机上，它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。
SPSS输出结果虽然漂亮，但不能为WORD等常用文字处理软件直接打开，只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。
这可以说是SPSS软件的缺陷。
二、方差分析例如 某高原研究组将籍贯相同、年龄相同、身高体重接近的30名新战士随机分为三组，甲组为对照组，按常规训练，乙组为锻炼组，每天除常规训练外，接受中速长跑与健身操锻炼，丙组为药物组，除常规训练外，服用抗疲劳药物，一月后测定第一秒用力肺活量(L)，结果见表。
试比较三组第一秒用力肺活量有无差别。
对照组为组一，锻炼组为组二，药物组为组三。
第一步：打开SPSS软件第二步：由数据视图切换为变量视图修改变量名称第三步：输入数据第四步：点击“分析” -- --比较均值 -- -- --单因素AVOVA, 如下所示：第五步：点击两两比较进行设置（选择“LSD”，选择“S-N-K”，点击继续）→点击选项（选择“描述性”，选择“方差同质性检验”，点击继续）→确定。
利用SPSS的正交设计-PPT
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26
练习：研究高频呼吸机A、B、C、D四个 参数对通气量的影响，每个参数有高低 两个水平，试进行正交设计，并列出试 验安排及结果记录表。要求研究A、B、 C、D、A×B、B×D
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列号 1 2 3 4 5 6 7 因素 A B A×B C D B×D
.013
AB
1.904 1
1.904 11.841
C
.799 1
.799 4.971
AC
5.227E-02 1 5.227E-02
.325
BC
1.335 1
1.335 8.301
Error
2.734 17
.161
Total
775.984 24
Corrected Total
6.903 23
a. R Squared = .604 (Adjusted R Squared = .464)
Type III Sum
Source
of Squares df
Corrected Model
4.170a 6
Mean Square
.695
F 4.322
Intercept
769.081 1 769.081 4782.841
A
7.707E-02 1 7.707E-02
.479
B
2.017E-03 1 2.017E-03
练习题1：长梗胶股蓝总皂甙提取工艺研究。 主要研究的因素
溶媒的品种与提取因素有着密切的关系，溶媒的 品种与溶媒用量也有密切关系，直接影响指标值 皂甙提取量，存在着交互作用。
68
表头设计
列号 1 2 3 4 5 6 7 因素 A B A×B C A×C D
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的分析
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的分析一、概述正交设计，作为一种高效、系统的实验设计方法，在药学实验领域得到了广泛应用。
其核心思想是通过合理安排实验因素与水平，使得所有实验点都能够在多维因素空间中均匀分布，从而全面、有效地考察各因素对实验结果的影响。
正交设计不仅可以减少实验次数，提高实验效率，还能确保实验结果的可靠性和准确性。
在药学实验中，正交设计常被用于优化药物制剂的处方、工艺参数、质量控制等方面。
通过正交设计，研究人员可以系统地分析各种因素对药物性质、稳定性、生物利用度等的影响，为药物的研发和生产提供科学依据。
SPSS软件作为一款强大的统计分析工具，为药学实验中的正交设计分析提供了便利。
SPSS软件内置了丰富的统计分析模块，包括正交设计分析所需的方差分析、回归分析等。
通过SPSS软件，研究人员可以轻松地导入实验数据，进行正交设计分析，并生成详细的实验结果报告。
本文旨在介绍如何利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的分析。
通过本文的阐述，读者将了解正交设计的基本原理、SPSS软件在正交设计分析中的应用方法以及案例分析等内容。
通过学习和实践，读者将能够熟练掌握SPSS软件在药学实验正交设计分析中的应用技巧，为药学研究和生产提供有力支持。
1. 正交设计在药学实验中的应用概述在药学实验中，正交设计作为一种高效的实验设计方法，被广泛应用于多个领域。
正交设计通过正交表来安排多因素多水平的实验，旨在找到影响实验结果的关键因素，并得出最优的实验方案。
在药学研究中，正交设计的应用主要体现在药物配方优化、药物剂型设计以及药物提取工艺研究等方面。
在药物配方优化方面，正交设计能够协助科研人员确定药物配方中各成分的最佳比例，以提高药物的疗效和稳定性。
通过正交设计的多因素组合设计，可以快速筛选出最佳组合方案，并对方案进行优化调整。
正交设计在药物剂型设计方面也发挥着重要作用。
利用正交设计，科研人员可以对不同的剂型因素进行组合，以获得最佳的药物剂型。
利用SPSS做正交分析简易教程
1.运行spss进入主界面
2.设置因素水平
3.生成正交表
4. 增加变量（考察指标），输入检测结果
5. 进行单因变量多因素方差分析
6. 导入因素和结果到相应对话框中
7. 设置选项
8. 设置模型
9.确定后即可得到分析结果
详细步骤：
1.运行spss进入主界面
2.设置因素水平
3.生成正交表（将各参数小数位为设为0）
4. 增加变量（考察指标），输入检测结果
5. 进行单因变量多因素方差分析
6. 导入因素和结果到相应对话框中
7. 设置选项：点选项将因素导入显示平均值对话框
8. 设置模型：点模型设置自定义对话框的模型
9.确定后即可得到分析结果
注明：文中的因素水平及数据仅做参考使用，不是实验真实数据。
实用干货！正交试验设计及极差分析步骤总结！
实⽤⼲货！正交试验设计及极差分析步骤总结！⼀、研究背景当前有⼀项研究，研究⼤⾖出油率分别与3个因素的关系情况，分别是萃取液，温度和处理时间。
需要设计⼀个三因素三⽔平的正交试验表，并收集试验数据后进⾏分析，希望找出3个因素时各⽔平的最佳⼤⾖出油率组合。
⼆、正交实验设计进⼊SPSSAU系统，选择[实验/医学研究]--[]。
确定因⼦个数及⽔平数，点击[开始分析]。
得到正交表L9.3.4，总共进⾏9次试验。
三、数据收集确定选⽤的正交表后，把表中各列因⼦下的数字“1”、“2”、“3”，分别换成各因⼦在试验中的⽔平值，并根据此表格安排试验⽅案。
下⼀步按照试验⽅案进⾏试验，将对应数据收集填⼊表中。
本案例数据如下表：表格中⽔平数量使⽤数字表⽰，⽐如因⼦2（温度）⾥⾯的数字1表⽰20度，数字2表⽰35度。
四、数据分析上传数据，对试验数据进⾏分析。
选择[实验/医学研究]--[]。
放置分析项操作如下：SPSSAU输出结果如下：极差分析可⽤于研究正交试验数据，包括因素间的优势或因素间具体⽔平的优劣。
表格中各指标含义说明如下：极差分析表格中可知：从3个因素来看，结合R值（因素极差值）的⼤⼩对⽐可知，因⼦2温度是最优因素，其次是因⼦1萃取液量，最后是因⼦3处理时间。
因⽽3个因素的优劣排序为：因⼦2（温度）>因⼦1（萃取液量）>因⼦3（处理时间）。
具体结合各因⼦的最佳⽔平可知，因⼦1萃取液量时第2个⽔平即50时最优，因⼦2温度以第3个⽔平即50度最优，因⼦3处理时间以第3个⽔平即3.5⼩时最优。
综合上述分析可知：最优因⼦为温度。
最优组合为“温度50度，萃取液量50，处理时间3.5⼩时”。
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spss五因素三水平正交试验分析
正交表的设计通过SPSSAU可以轻松设计，进入SPSSAU系统，选择【实验/医学研究】-【正交实验】
只需在具体页面中直接输入因素的个数4和每个因素的水平数3，如下图：
然后点击开始分析，即可一键得出正交设计表（9次实验，4因素3水平）：
确定了正交表之后，就需要按照这个表去完成9次实验，记录好实验结果数据和实验方案，方便下一步对正交试验的数据分析：
二、数据分析-极差分析（直观分析）
极差分析是一种直观式的分析方法，其也称作R法，通过计算R 值（因素极差值）来判断因素的优劣情况，当然还可判断某因素时的最佳水平情况，从而得到最终组合。
可使用SPSSAU实验/医学研究版块中的【极差分析】
放置分析项如下，点击开始分析可得极差分析结果：
SPSSAU输出结果如下：
极差分析是一种直观式分析方法，一般我们希望先评价因素优劣，比如本案例中四个因素的优劣，评价标题是通过R值（因素极差值）进行评价；而具体水平的优劣可通过K avg值，即每个水平时试验数据的平均值，对于K avg值的大小即可得到水平优劣的对比。
最终结合因素优劣和水平优劣，即可找出最佳试验组合。
解读分析结果，需要知道表格中各指标的含义：
极差分析表格中可知：从4个因素来看，结合R值（因素极差值）的大小对比可知，因子白术是最优因素，其次是因子茯苓，最后是因子甘草和人参。
具体结合各因子的最佳水平可知，因子白术以第3个水平时最优，因子茯苓以第2个水平最优，因子白术以第3个水平时最优，因子人参以第1个水平时最优。
通过图形也可以直观来看：
评价：
极差分析具有简单直观的优点，对分析的精确度要求不高的筛选实验，使用极差分析就够了，但它不能估计误差的大小，不能精确估计各因素对结果影响的重要程度，特别是水平数大于等于3，需要考虑交互作用时，就不太能满足，此时可以选择多因素方差分析。
如果使用方差分析，可使用SPSSAU进阶方法里面的多因素方差。
自选正交表
关于正交表的选择，如果不希望SPSSAU系统自动生成，也可以自己选择，点击【自选正交表】-在【常用正交表】下拉框中选择合适的。
如果常用表中没有，也可以通过输入正交表ID的方式，选择需要的表
SPSSAU暂时提供186种正交表，（水平数量全部均小于10），需要查看SPSSAU正交表。