试验设计与数据分析精品PPT课件
合集下载
教学课件PPT试验设计及数据分析PPT
P（x＝0）＝q
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22
实验设计与数据处理ppt
整合不同来源的数据。
数据清洗与整理
对数据进行排序、分组和筛选。 构建数据子集或合并数据集。
数据转换与变换
数据转换
1
2
将数据从一种形式或格式转换为另一种。
数据标准化或归一化。
3
数据转换与变换
数据变换 数据平滑或滤波。
对数据进行数学运算或函 数处理。
对数据进行对数、指数或 多项式变换。
数据分析方法
研究成果评价
创新性
该研究在数据处理方法上具有一定的创新性，为相关领域的数据 处理提供了新的解决方案。
实用性
研究成果在实际应用中表现出较高的实用价值，能够提高数据处理 效率和准确性。
局限性
尽管该研究取得了一定的成果，但仍存在一定的局限性，如需进一 步完善数据处理算法和拓展应用范围。
研究不足与展望
研究不足
选择合适的图表类型来传 达信息。
简洁明了，突出关键信息。
可视化原则
01
03 02
03 实验结果分析
实验结果解读
实验数据整理
将实验数据整理成表格或图形，便于观察和对 比。
异常值处理
识别并处理异常值，以避免对结果产生不良影 响。
数据分析方法
选择合适的数据分析方法，如均值、中位数、方差等，以全面了解数据分布和 特征。
描述性分析 推理性分析
01
计算均值、中位数、众数等统 计量。
02
生成直方图、箱线图等图表。
03
04
使用统计检验，如t检验、卡方
检验等。
05
构建和检验回归和相关模型。
06
数据可视化
图表类型 柱状图、折线图、饼图、散点图等。 可视化工具
数据可视化
• Excel、Tableau、Power BI等。
数据清洗与整理
对数据进行排序、分组和筛选。 构建数据子集或合并数据集。
数据转换与变换
数据转换
1
2
将数据从一种形式或格式转换为另一种。
数据标准化或归一化。
3
数据转换与变换
数据变换 数据平滑或滤波。
对数据进行数学运算或函 数处理。
对数据进行对数、指数或 多项式变换。
数据分析方法
研究成果评价
创新性
该研究在数据处理方法上具有一定的创新性，为相关领域的数据 处理提供了新的解决方案。
实用性
研究成果在实际应用中表现出较高的实用价值，能够提高数据处理 效率和准确性。
局限性
尽管该研究取得了一定的成果，但仍存在一定的局限性，如需进一 步完善数据处理算法和拓展应用范围。
研究不足与展望
研究不足
选择合适的图表类型来传 达信息。
简洁明了，突出关键信息。
可视化原则
01
03 02
03 实验结果分析
实验结果解读
实验数据整理
将实验数据整理成表格或图形，便于观察和对 比。
异常值处理
识别并处理异常值，以避免对结果产生不良影 响。
数据分析方法
选择合适的数据分析方法，如均值、中位数、方差等，以全面了解数据分布和 特征。
描述性分析 推理性分析
01
计算均值、中位数、众数等统 计量。
02
生成直方图、箱线图等图表。
03
04
使用统计检验，如t检验、卡方
检验等。
05
构建和检验回归和相关模型。
06
数据可视化
图表类型 柱状图、折线图、饼图、散点图等。 可视化工具
数据可视化
• Excel、Tableau、Power BI等。
试验设计与数据分析课件-1数据与试验设计的概念
☺e.g. 良种选育或人工林培育中，胸径、树高和结实等为试验测定指标；无性繁殖 中，生根率、出苗率等为主要试验指标
试验因素/因素(Experimental factor) 试验中人 为控制、影响试验指标的原因，称为试验因素 或因子
☺e.g. 良种选育的种源、家系和单株等；无性繁殖的基质、温湿度、激素、树种等；
11
试验设计的相关概念
第一部分 数据与概念
样本容量(Sample size) 样本所包含的个体数目 称为样本容量，样本容量常记为n
✓通常将样本容量n>g. L14(44×23)中16个处理中，若每个处理观测50株，则其 样本数为50（大样本）
➢同一试验的不同处理中，样本数可相同（等概样本），也 可不相同（不等概样本）
12
试验设计的相关概念
第一部分 数据与概念
观测值(Observation value) 对样本中各个体的 某种性状、特性予以称量、度量、计数或分析 化验所得的结果称为观测值
☺ e.g. 发芽试验的发芽数，种源、家系和造林试验中的树高、 胸径等，分子遗传多样性中的条带数等，均为观测指标，其 数值即为观测值
试验处理(Experimental treatment) 事先设计 好的实施单元在试验上中的具体单位称为试验 处理，简称处理
➢i.e. 单因子试验中，处理 = 水平；复因子试验中，每一试验 组合为1个处理
7
试验设计的相关概念
☺ 试验处理/处理
第一部分 数据与概念
表 1 采用 L16（44×23）正交表的云南松育苗试验组合
8
试验设计的相关概念
第一部分 数据与概念
试验小区(Experimental plot) 安排一个试验 处理的小块地段称为试验小区，简称小区
第二章 实验设计与数据统计分析 ppt课件
笨，没有学问无颜见爹娘 ……” • “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
4
概念
实验设计：指研究者针对需要验证的 实验假设，为有计划地搜集资料而预 先建立和依据的设计模式。
心理学的实验设计是心理学与统计学相结合的 实验技术科学（心理测量学也同样是心理学与 统计学相结合的科学）
5
概念
实验设计包括：
25
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素：
7. 仪器使用
指实验中测试手段、技术和工具的失效或缺乏一致性。 这可能是测试工具发生了变化（如仪器失灵、问卷涂 损等），或者是在实验过程中由于试验者主观情绪状 态发生变化（如变得更严格、疲倦或粗心等），或者 是评判标准发生了变化（如前后难度不同，不同班用 不同的测验，或者评判者的差异等），这些情况带来 的可能结果是测量和评级的精确性的会受到严重影响。
26
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素： 8. 上述影响因素的交互作用：其中特别
是选择和成熟的交互作用最为常见
选择与成熟的交互作用是指成熟程度不同的 被试被安排在不同的组中将会影响实验结果 的正确解释。（说明前测在某些研究条件下 的必要性）
27
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
指出下列实验中的自变量、因变量和控制 变量。 例一：一汽车制造商想了解为了使后面的汽 车司机能够尽快地知道前面的车子已经停住， 汽车的刹车灯应该多亮？
35
例二：训练一只鸽子看见绿光啄键盘，看 见红光不啄键盘，正确啄键盘后，给予谷 子作为强化。
例三：想知道一个人估计时间的准确性， 设计如下：一只绿色小灯泡和电子记时器 相连，主试按键让灯亮5秒、10秒、30秒、 60秒，然后让被试相应复制出按键时间。
4
概念
实验设计：指研究者针对需要验证的 实验假设，为有计划地搜集资料而预 先建立和依据的设计模式。
心理学的实验设计是心理学与统计学相结合的 实验技术科学（心理测量学也同样是心理学与 统计学相结合的科学）
5
概念
实验设计包括：
25
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素：
7. 仪器使用
指实验中测试手段、技术和工具的失效或缺乏一致性。 这可能是测试工具发生了变化（如仪器失灵、问卷涂 损等），或者是在实验过程中由于试验者主观情绪状 态发生变化（如变得更严格、疲倦或粗心等），或者 是评判标准发生了变化（如前后难度不同，不同班用 不同的测验，或者评判者的差异等），这些情况带来 的可能结果是测量和评级的精确性的会受到严重影响。
26
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
影响内部效度的因素： 8. 上述影响因素的交互作用：其中特别
是选择和成熟的交互作用最为常见
选择与成熟的交互作用是指成熟程度不同的 被试被安排在不同的组中将会影响实验结果 的正确解释。（说明前测在某些研究条件下 的必要性）
27
一、实验设计的基本问题——实验中的效度
指出下列实验中的自变量、因变量和控制 变量。 例一：一汽车制造商想了解为了使后面的汽 车司机能够尽快地知道前面的车子已经停住， 汽车的刹车灯应该多亮？
35
例二：训练一只鸽子看见绿光啄键盘，看 见红光不啄键盘，正确啄键盘后，给予谷 子作为强化。
例三：想知道一个人估计时间的准确性， 设计如下：一只绿色小灯泡和电子记时器 相连，主试按键让灯亮5秒、10秒、30秒、 60秒，然后让被试相应复制出按键时间。
正交试验设计—直观分析法(试验设计与数据处理课件)
（5）计算极差，确定因素的主次顺序
R越大，因素越重要 若空列R较大，可能原因：
➢ 漏掉某重要因素 ➢ 因素之间可能存在不可忽略的交互作用
（6）最优方案的确定
➢ 优方案：在所做的试验范围内，各因素较优的水平组合 ➢ 若指标越大越好 ，应选取使指标大的水平 ➢ 若指标越小越好，应选取使指标小的水平 ➢ 还应考虑：降低消耗、提高效率等
② 例题6-3
水平
(A)乙醇浓度/%
1
80
2
60
3
70
目标：检验三个指标 ：
（B）液固比
7 6 8
（C）回流次数
1 2 3
提取物得率
总黄酮含量
葛根素含量
注意：三个指标都是越大越好。
对三个指标分别进行直观分析： ➢ 提取物得率： 因素主次：C A B 优方案：C3A2B2 或C3A2B3 ➢ 总黄酮含量： 因素主次：A C B 优方案：A3C3B3 ➢ 葛根素含量 ： 因素主次：C A B 优方案：C3A3B2
110
120 130 温度/℃
2
3
4
时间/h
趋势图
甲
乙
丙
催化剂种类
多指标正交试验设计及其结果 的直观分析
多指标正交试验设计及其结果的直观分析
有两种分析方法： ➢ 综合平衡法 ➢ 综合评分法
（1）综合平衡法
❖ 先对每个指标分别进行单指标的直观分析 ❖ 对各指标的分析结果进行综合比较和分析，得出较优方案
❖ 选 L9(34) 正交表
（2）表头设计
➢ 将试验因素安排到所选正交表相应的列中 ➢ 因不考虑因素间的交互作用，一个因素占有一列（可以随机排列） ➢ 空白列（空列）：最好留有至少一个空白列
相关主题
- 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)。
接下来又让我用需要加氢脱硫的直馏柴油做成乳化液，由 于不需要新订乳化剂，又有了甲苯的经验，一个星期我就拿出 了稳定的乳液样品和配方数据。这样，到滑铁卢的第一个月， 我就得到了同事风趣相送的“Double E”（Emulsion Expert） 的外号。 （本节资料来自互联网：黎元生 留学加拿大随笔 1997年6月）
“均匀分散”使试验点均衡地布在试验范 围内，让每个试验点有充分的代表性,。
“整齐可比” 使试验结果的分析十分方便 ，易于估计各因素的主效应和部分交互效应 ，从而可分析各因素对指标的影响大小和变 化规律。
为了照顾“整齐可比”,它的试验点并没有 能做到充分 “均匀分散”；为了达到“整 齐可比”，试验点的数目就必须比较多。
2）每个因素的每个水平做一次且仅做一次 试验。 3）任两个因素的试验，画在平面的格子点 上，每行每列有且仅有一个试验点。
指导教授看到我在两个星期内就拿出了雪白又细腻均匀的 乳液样品，而且还有配方变化后的稳定区间图，简直不敢相信 这是事实。当得知我的“秘密武器”后，又让我给详细介绍和 解释软件的使用方法和功能以及均匀设计的数学依据。由于我 不能用英语将均匀设计的数学原理讲明白，他又派题目组内一 位曾在数学院修过三门研究生课程的数学功底很深的博士生专 门去数学院的统计和优化系请教。尽管他们没能在数学院得到 满意的解释，但由于亲眼见到均匀设计和统计调优能快速解决 问题，还是对它产生了极大的兴趣。
第一轮试验安排做12个样，评价以后进行回归处 理，从中剔除两个对乳化影响不大的乳化剂，再安排 第二轮7次试验。在第二轮试验中就出现了稳定性较 好的样品。第三轮试验下来，整个稳定区间就出来了。 将乳化剂加入量少而又能得到稳定乳状液的配方算出， 验证之，又存放两天观察，得到了看起来像雪花膏一 样的雪白的含苯并噻吩的甲苯─水乳化液。又按对水 含量变化的要求，制备出从10 ％ ～25％不同含水量 的稳定乳液。做完这些以后，我又观察三天，确信乳 液稳定后，将乳化条件、配方变化和稳定性变化关系 图整理出来，然后向指导教授汇报。
他们的研究方法是用含硫模型化合物和溶剂与水混合，然 后在高压反应釜中通一氧化碳反应，考察脱硫效果。由于重点 放在考察脱硫上，他们并没有用真正意义上的乳状液做过试验。 听说我研究过沥青乳液，教授给我的任务就是制备出稳定的含 模型化合物的甲苯─水乳液。我以前并没有研究过轻油的乳化， 当时心里一点底也没有，但我仍信心十足地答应了下来。
明。
华罗庚
王元
均匀设计只考虑试验点在试验范围内充分 “均匀散布”而不考虑“整齐可比”,因此 它的试验布点的均匀性会比正交设计试验点 的均匀性更好，使试验点具有更好的代表性 。
由于这种方法不再考虑正交设计中为“整 齐可比”而设置的实验点，因而同之处。
为了保证“整齐可比”的特点，正交设计 必须至少要求做q2次试验。若要减少试验的 数目，只有去掉整齐可比的要求。
均匀设计就是只考虑试验点在试验范围内 均匀散布的一种试验设计方法 。
中国科学家巧妙的将“数论方法”和“统计 试验设计”相结合，发明了均匀设计法。
均匀设计法诞生於１９７８年。由中国著名
数学家方开泰教授和王元院士合作共同发
6.3 均匀试验设计
引子：黎元生留学加拿大随笔
我于1996年受国家教委公派去加拿大滑铁卢大学化工系 做访问学者，从事重油乳液的现场制氢破乳─加氢改质课题 研究工作。加拿大有很多重油，开采过程中严重乳化；加拿 大又有全世界最大的沥青砂开采工业，沥青砂在开采和水蒸 气抽提过程中也产生大量的沥青乳液。这些乳状液不仅破乳 困难，而且破乳脱水后还需再加氢处理才能作为合成原油出 售。指导教授想在乳液中通入一氧化碳，在催化剂的作用下 使一氧化碳和乳液中的水反应生成氢，氢再与重油或沥青中 的含杂原子化合物反应，起到一步过程既破乳脱水，又对重 油或沥青加氢处理的作用。这无疑是个好想法。在我去之前 的10年中，陆续已有好几个研究生、博士后和访问学者在这 个实验室做过这个课题了。
均匀设计的特点
1）均匀设计的最大特点是试验次数等于 因素的最大水平数，而不是平方的关系。
如当水平数从9水平增加到10水平时，试 验数n 也从9增加到10。而正交设计当水平 增加时，试验数按水平数的平方的比例在 增加；当水平数从9到10时，试验数将从 81增加到100。
由于这个特点，使均匀设计更便于使用。
前言
均匀设计是一种试验设计 方法。它可以用较少的试验次 数，安排多因素、多水平的试 验，是在均匀性的度量下最好 的试验设计方法。。
所有的试验设计方法本质上就是在试验的 范围内给出挑选代表点的方法。
正交设计是根据正交性准则来挑选代表点 ，使得这些点能反映试验范围内各因素和试 验指标的关系。
正交设计在挑选代表点时有两个特点：均 匀分散，整齐可比。
我一面订购乳化剂，一面把从国内带去的“均匀设计与统 计调优软件包”安装在实验室的微机里，当然在安装之前要经 过系里的电脑管理员对我的软件进行查毒，并把试验方案设计 好。由于心里没底，我计划从5种乳化剂中筛选乳化配方，加上 油和水的比例，一共是6个自变量。同时我又设计出一种快速评 价乳液稳定性的方法，将稳定性试验结果作为考察变量。订的 乳化剂来了以后，我就开始了紧张的试验和评价工作。
试验设计与数据分析
结束
目录
• 第一章 绪论 • 第二章 常用统计分布 • 第三章 参数估计 • 第四章 假设检验
• 第五章 方差分析 • 第六章 试验设计 • 第七章 回归分析 • 第八章 常用统计软件
第六章 试验设计
主要内容
• 6.0 简单的试验设计技术 • 6.1 正交试验设计 • 6.2 响应曲面试验设计 • 6.3 均匀试验设计
若在一项试验中有s 个因素，每个因素各 有q 水平，用正交试验安排试验，则至少要 作个q2试验，当q较大时，将更大，使实验工 作者望而生畏。例如，当 q=12 时， q2 =144，对大多数实际问题，要求做144 次试 验是太多了！
每一个方法都有其局限性，正交试验也不 例外，它只宜于用于水平数不多的试验中。
“均匀分散”使试验点均衡地布在试验范 围内，让每个试验点有充分的代表性,。
“整齐可比” 使试验结果的分析十分方便 ，易于估计各因素的主效应和部分交互效应 ，从而可分析各因素对指标的影响大小和变 化规律。
为了照顾“整齐可比”,它的试验点并没有 能做到充分 “均匀分散”；为了达到“整 齐可比”，试验点的数目就必须比较多。
2）每个因素的每个水平做一次且仅做一次 试验。 3）任两个因素的试验，画在平面的格子点 上，每行每列有且仅有一个试验点。
指导教授看到我在两个星期内就拿出了雪白又细腻均匀的 乳液样品，而且还有配方变化后的稳定区间图，简直不敢相信 这是事实。当得知我的“秘密武器”后，又让我给详细介绍和 解释软件的使用方法和功能以及均匀设计的数学依据。由于我 不能用英语将均匀设计的数学原理讲明白，他又派题目组内一 位曾在数学院修过三门研究生课程的数学功底很深的博士生专 门去数学院的统计和优化系请教。尽管他们没能在数学院得到 满意的解释，但由于亲眼见到均匀设计和统计调优能快速解决 问题，还是对它产生了极大的兴趣。
第一轮试验安排做12个样，评价以后进行回归处 理，从中剔除两个对乳化影响不大的乳化剂，再安排 第二轮7次试验。在第二轮试验中就出现了稳定性较 好的样品。第三轮试验下来，整个稳定区间就出来了。 将乳化剂加入量少而又能得到稳定乳状液的配方算出， 验证之，又存放两天观察，得到了看起来像雪花膏一 样的雪白的含苯并噻吩的甲苯─水乳化液。又按对水 含量变化的要求，制备出从10 ％ ～25％不同含水量 的稳定乳液。做完这些以后，我又观察三天，确信乳 液稳定后，将乳化条件、配方变化和稳定性变化关系 图整理出来，然后向指导教授汇报。
他们的研究方法是用含硫模型化合物和溶剂与水混合，然 后在高压反应釜中通一氧化碳反应，考察脱硫效果。由于重点 放在考察脱硫上，他们并没有用真正意义上的乳状液做过试验。 听说我研究过沥青乳液，教授给我的任务就是制备出稳定的含 模型化合物的甲苯─水乳液。我以前并没有研究过轻油的乳化， 当时心里一点底也没有，但我仍信心十足地答应了下来。
明。
华罗庚
王元
均匀设计只考虑试验点在试验范围内充分 “均匀散布”而不考虑“整齐可比”,因此 它的试验布点的均匀性会比正交设计试验点 的均匀性更好，使试验点具有更好的代表性 。
由于这种方法不再考虑正交设计中为“整 齐可比”而设置的实验点，因而同之处。
为了保证“整齐可比”的特点，正交设计 必须至少要求做q2次试验。若要减少试验的 数目，只有去掉整齐可比的要求。
均匀设计就是只考虑试验点在试验范围内 均匀散布的一种试验设计方法 。
中国科学家巧妙的将“数论方法”和“统计 试验设计”相结合，发明了均匀设计法。
均匀设计法诞生於１９７８年。由中国著名
数学家方开泰教授和王元院士合作共同发
6.3 均匀试验设计
引子：黎元生留学加拿大随笔
我于1996年受国家教委公派去加拿大滑铁卢大学化工系 做访问学者，从事重油乳液的现场制氢破乳─加氢改质课题 研究工作。加拿大有很多重油，开采过程中严重乳化；加拿 大又有全世界最大的沥青砂开采工业，沥青砂在开采和水蒸 气抽提过程中也产生大量的沥青乳液。这些乳状液不仅破乳 困难，而且破乳脱水后还需再加氢处理才能作为合成原油出 售。指导教授想在乳液中通入一氧化碳，在催化剂的作用下 使一氧化碳和乳液中的水反应生成氢，氢再与重油或沥青中 的含杂原子化合物反应，起到一步过程既破乳脱水，又对重 油或沥青加氢处理的作用。这无疑是个好想法。在我去之前 的10年中，陆续已有好几个研究生、博士后和访问学者在这 个实验室做过这个课题了。
均匀设计的特点
1）均匀设计的最大特点是试验次数等于 因素的最大水平数，而不是平方的关系。
如当水平数从9水平增加到10水平时，试 验数n 也从9增加到10。而正交设计当水平 增加时，试验数按水平数的平方的比例在 增加；当水平数从9到10时，试验数将从 81增加到100。
由于这个特点，使均匀设计更便于使用。
前言
均匀设计是一种试验设计 方法。它可以用较少的试验次 数，安排多因素、多水平的试 验，是在均匀性的度量下最好 的试验设计方法。。
所有的试验设计方法本质上就是在试验的 范围内给出挑选代表点的方法。
正交设计是根据正交性准则来挑选代表点 ，使得这些点能反映试验范围内各因素和试 验指标的关系。
正交设计在挑选代表点时有两个特点：均 匀分散，整齐可比。
我一面订购乳化剂，一面把从国内带去的“均匀设计与统 计调优软件包”安装在实验室的微机里，当然在安装之前要经 过系里的电脑管理员对我的软件进行查毒，并把试验方案设计 好。由于心里没底，我计划从5种乳化剂中筛选乳化配方，加上 油和水的比例，一共是6个自变量。同时我又设计出一种快速评 价乳液稳定性的方法，将稳定性试验结果作为考察变量。订的 乳化剂来了以后，我就开始了紧张的试验和评价工作。
试验设计与数据分析
结束
目录
• 第一章 绪论 • 第二章 常用统计分布 • 第三章 参数估计 • 第四章 假设检验
• 第五章 方差分析 • 第六章 试验设计 • 第七章 回归分析 • 第八章 常用统计软件
第六章 试验设计
主要内容
• 6.0 简单的试验设计技术 • 6.1 正交试验设计 • 6.2 响应曲面试验设计 • 6.3 均匀试验设计
若在一项试验中有s 个因素，每个因素各 有q 水平，用正交试验安排试验，则至少要 作个q2试验，当q较大时，将更大，使实验工 作者望而生畏。例如，当 q=12 时， q2 =144，对大多数实际问题，要求做144 次试 验是太多了！
每一个方法都有其局限性，正交试验也不 例外，它只宜于用于水平数不多的试验中。