常用实验设计方法
常用实验设计类型和方法
常用实验设计类型和方法实验设计是科学研究中关键的一环，它决定了研究是否能够达到科学的目标和得出准确的结论。
常用的实验设计类型和方法包括随机化实验设计、区组设计、多因素设计和阶梯设计等。
下面将详细介绍这些实验设计类型和方法。
1.随机化实验设计：随机化实验设计是一种通过随机分配处理来控制可能影响结果的混杂因素的实验设计方法。
这种设计方法可以确保各组实验对象的特征基本一致，减小混杂因素的影响，使得实验结果更加可靠。
常用的随机化实验设计方法包括完全随机设计和随机区组设计。
-完全随机设计（CRD）：每个处理组的实验对象是通过随机抽样进行分配的，即每个处理组的实验对象是相互独立的。
这种设计方法适用于处理组之间没有特殊要求的实验研究。
-随机区组设计（RCBD）：实验对象被随机分配到不同的区组（或块）中，然后在区组内进行处理的实验设计方法。
这种设计方法适用于处理组之间存在隐含的差异或特殊要求的实验研究。
2.区组设计：区组设计是一种通过将实验对象分为若干区组来控制混杂因素的实验设计方法。
各组实验对象的相似程度较高，但组内差异可被控制。
常用的区组设计方法包括完全区组设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
-完全区组设计（RCBD）：每种处理在每个区组内都进行一次的实验设计方法。
该设计方法适用于处理之间差异较大或有特殊要求的实验研究。
-随机区组设计（RBD）：每种处理在每个区组内进行多次的实验设计方法。
该设计方法适用于处理之间差异较小且均匀的实验研究。
-拉丁方设计（LSD）：将处理和区组按照拉丁方阵的方式组合，每个处理在每个区组内只进行一次的实验设计方法。
这种设计方法在处理和区组之间都存在差异时使用，可以减小差异的随机性。
3.多因素设计：多因素设计是一种同时考虑多个因素对实验结果影响的实验设计方法。
这种设计方法可以探究多个因素之间的交互作用，以及每个因素对实验结果的独立和联合效应。
常用的多因素设计方法包括二因素设计和因素碰巧设计等。
常用实验设计方法
常用实验设计方法实验设计方法是科学研究的重要组成部分，用于规划和进行实验，收集数据，并通过分析数据来得出结论。
常用的实验设计方法包括随机实验设计、单因素实验设计、因素水平实验设计、响应面实验设计和组合实验设计等。
1.随机实验设计：随机实验设计是最常用的实验设计方法之一、它具有随机分配实验对象的特点，以减少实验误差并控制外部干扰因素的影响。
随机实验设计可以通过将实验对象随机分配到不同的实验组以及对照组，来比较不同处理条件下的实验结果。
随机实验设计通常具有高度的可重复性和可靠性。
2.单因素实验设计：单因素实验设计是在研究过程中只改变一个因素的水平，以研究该因素对结果的影响。
它的优点是简单易操作，可以有效地研究一些因素对实验结果的影响。
单因素实验设计常用于初步筛选影响因素、确定最佳工艺条件等。
3.因素水平实验设计：因素水平实验设计是在研究过程中，对多个因素的水平进行考察，以确定不同因素水平对实验结果的影响。
因素水平实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等来进行。
它的优点在于可以同时考察多个因素，从而更准确地了解各因素的影响。
4.响应面实验设计：响应面实验设计是在因素水平实验设计的基础上，通过响应面分析方法来建立因素与响应变量之间的数学模型，进而优化实验过程。
响应面实验设计可以通过调整实验参数来查找最佳的实验条件，以达到最佳的实验结果。
响应面实验设计通常具有较高的预测能力和优化效果。
5.组合实验设计：组合实验设计是将多个因素按照不同的水平组合起来进行实验，以研究不同因素水平组合对结果的影响。
组合实验设计可以通过正交实验设计、Taguchi方法等进行设计。
组合实验设计的优点在于可以同时考察不同因素的相互作用，从而得到更准确的实验结果。
除了上述常用的实验设计方法，还有很多其他的特殊实验设计方法，如因素嵌套实验设计、重复测量实验设计、区组实验设计等，这些方法可以根据具体情况选择使用。
在实际应用中，实验设计方法的选择应根据研究目的、易操作性、资源限制、样本大小、预期效应大小等因素进行综合考虑。
DOE实验设计
正交试验法
一、定义试验对象、目的、范围、确定指标。 1.谁去做?谁负责?多少人的小组? 2.在哪做?哪个车间哪台设备? 3.检测设备是否稳定? 4.确定分析哪个指标?(如硬度、尺寸、配方等） 4.环境是否适宜?（与分析无关的其它环境因素
是否稳定） 5.其它资源准备好了吗?(时间、分析软件、管理
者支持等）
12
分析试验结果
13
正交试验法(案例)
水平 因素 A
试验数
转速(转/分)
1 :
2
3 4 5 6 7 8 9 K1和 K2和 K3和 X1均值 X2均值 X3均值 R极差
1(480) 1
1 2(600) 2 2 3(765) 3 3 127 42 -27 42.3 14 -9 51.3
B
C
进刀量(毫米/转) 吃刀深度(毫米)
1(0.33) 2(0.20)
3(0.15) 1 2 3 1 2 3 -85 55 172 -28.3 18.3 57.3 85.6
1(2.5) 2(1.7)
3(2.0) 2 3 1 3 1 2 36 38 68 12 12.7 22.7 10.7
指标 工时
简化值(Y-100”)
1’28”
-12
2’25”
由于它的正交性，正交表使得各因素的每个水平的搭配是均衡的，因而试验结果整齐可比，便于分析．
10
用正交表安排试验
1.确定试验指标、因素、水平后。 2.选择合适的正交表,进行表头设计(正交表的列
数不小于因素数,加上一列记录指标数据,加上 行用于分析记录.) 3.排试验方案表,做试验,记录试验结果. 将选好的正交表中表示水平的数字换成相应因 素的实际水平.
2.计算分析. 从最下面一行极差栏中看出B极差最大,A次之,C最小.可
实验设计方法有哪些
实验设计方法有哪些
实验设计方法有很多，以下是一些常用的方法：
1. 随机化实验设计：通过随机分配实验对象到不同的处理组，以减少实验结果中的偏倚。
2. 匹配实验设计：根据实验对象的特征进行配对，然后将配对对象分配到不同的处理组，以减少人口组成对实验结果的影响。
3. 阻截实验设计：在实验开始之前，在实验对象中收集基线数据，然后对实验对象进行处理，并在处理后收集数据，以便比较处理前后的变化。
4. 交叉设计：实验对象在不同的处理条件下多次观察和测量，以减少实验结果中的个体差异。
5. 因子ial设计：将多个因子的不同水平组合起来，进行实验观察，以了解各因子以及其交互作用对实验结果的影响。
6. 重复测量设计：在实验过程中对同一实验对象进行多次观察和测量，以减少实验结果中的个体差异。
这些实验设计方法可以根据研究目的和实验要求的不同进行选择和组合。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法
一、完全随机化实验设计
完全随机化实验设计是指在实验过程中，采用完全随机方式将试验对象分配到对照组和试验组，从而对比实验效果的设计。
它包含完全随机化设计和均衡化设计，它们之间的主要区别是完全随机化设计有可能使得对照组和试验组的成员分布存在较大的不平衡，而均衡化设计将对照组和试验组的成员分布使尽可能保持平衡。
完全随机化实验设计有几个主要优点：其一，它可以有效消除实验过程中可能产生的变量因素的影响；其二，它可以更加有效的控制实验中潜在的变量因素；其三，它可以有效地消除可能存在的样本间的差异，以确保实验结果的准确度；其四，它可以使实验组的样本在实验结果中尽可能近似，从而提高实验结果的有效性。
完全随机化实验设计也有一些缺点，其一，它可能在实验过程中造成实验组和对照组的成员分布有较大的不平衡；其二，它可能在实验过程中出现实验组中一些变量的较大差异，从而影响实验结果的准确性。
二、分层实验设计
分层实验设计是使用层次实验设计技术，在实验中将试验对象分成若干层次，每个层次的对象具有较平均的特征，以控制实验结果的设计。
实验设计方法
实验设计方法实验设计方法是科学研究中至关重要的一步，它是为了解决特定研究问题或验证研究假设而设计的计划和程序。
好的实验设计方法能够保证研究的可靠性和有效性，提供可重复的实验结果。
本文将介绍一些常见的实验设计方法，包括完全随机设计、区组设计、因子设计和响应面设计。
一、完全随机设计完全随机设计是最简单、基础的实验设计方法之一。
它的特点是实验对象随机分配到不同的处理组，每个处理组在实验开始时具有相同的特征。
完全随机设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 随机将研究对象分配到不同的处理组；4. 实施实验，并记录相关数据；5. 统计和分析实验结果，得出结论。
二、区组设计区组设计是实验设计中常用且较为复杂的一种方法。
它适用于实验变量间有相互作用的情况，能够减小误差的影响。
区组设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 将实验对象分成几个相似的区组；4. 在每个区组内进行完全随机设计；5. 实施实验，并记录相关数据；6. 统计和分析实验结果，得出结论。
三、因子设计因子设计是一种用于研究因子对实验结果影响的方法，它能够确定各个因子的主效应和交互效应。
因子设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 对每个处理因素确定不同水平；4. 进行完全随机设计，并组合各个处理因素水平；5. 实施实验，并记录相关数据；6. 统计和分析实验结果，得出结论。
四、响应面设计响应面设计是一种用于优化实验条件的方法，通过对响应变量在不同处理下的观察和测量，建立响应面模型，并确定最佳处理条件。
响应面设计的步骤如下：1. 确定实验目的和研究问题；2. 确定研究对象和处理因素；3. 对每个处理因素确定不同水平；4. 进行完全随机设计，并组合各个处理因素水平；5. 在不同处理情况下，观察和测量响应变量；6. 建立响应面模型，确定最佳处理条件；7. 实施实验，并记录相关数据；8. 统计和分析实验结果，得出结论。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法在科学研究中，实验设计是一种重要的方法，它可以帮助研究人员确定变量之间的关系，并找出因果关系。
下面将介绍四种常用的实验设计方法。
1.随机控制实验设计随机控制实验设计是一种常见且基本的实验设计方法。
在这种设计中，研究人员随机将实验参与者分为实验组和对照组。
实验组接受研究人员的处理，而对照组不接受处理，作为参照。
两组之间只有实验因素不同，其他条件保持一致。
这种设计的目的是通过比较实验组和对照组的结果，来确定处理是否对实验结果产生影响。
例如，假设你想研究其中一种药物对疾病治疗的有效性。
你可以将患有该疾病的患者随机分为两组，一组接受药物治疗，另一组接受安慰剂。
通过比较两组患者的治疗结果，你可以评估药物的效果。
2.实验和对照组设计实验和对照组设计是一种常见的实验设计方法，尤其适用于需要进行长期监测的实验研究。
在这种设计中，研究人员将实验参与者分为实验组和对照组，两组在实验前进行基线测量，在实验期间进行干预和操作，最后再次进行测量。
例如，你想研究一种新的减肥方法。
你可以将参与者随机分为实验组和对照组，两组在实验前进行身高、体重、体脂率等测量。
实验组接受新的减肥方法，对照组则保持原有的生活方式。
在实验期间，你可以记录两组参与者的日常饮食和运动情况。
最后，在实验结束后，你可以再次测量两组参与者的身体参数，比较实验组和对照组的减肥效果。
3.因子设计因子设计是一种实验设计方法，用于研究多个因素对结果的影响。
在这种设计中，研究人员根据预测因素的影响程度和重要程度，选择和调整不同因素的组合。
通过系统地改变不同因素的水平，研究人员可以确定不同因素对结果的影响。
例如，假设你想研究环境因素对植物生长的影响。
你可以选择光照强度、温度和水分等因素作为独立变量，通过在不同水平设置这些因素，观察植物的生长情况。
通过统计分析，你可以确定不同因素对植物生长的作用效果以及它们之间的相互作用。
4.配对设计配对设计是一种实验设计方法，用于降低由于个体差异引起的误差。
常用的实验设计方法
2）用随机数字表分组
例13.14 按完全随机设计方法将10只小鼠随机分配到甲、乙两组。
先将小鼠按体重由小到大编号；再从随机数字表中任意指定某行某列，如从第31行13列开始，向右抄录10个两位数的随机数字，依次录于小鼠编号下；按预先规定，将随机数字为奇数者分到甲组，偶数者分到乙组。分组情况如下：
2
12
6
4
11
1
10
13
9
处理组别
丙
乙
甲
甲
乙
丙
甲
丙
乙
甲
丙
甲
乙
丙
乙
注意：①随机数字的位数不应小于n的位数，遇有相同的随机数字应舍去。②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R调整各组例数。如, 若要求例13.15中甲组8例、乙组4例、丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为乙组， 13～15者为丙组。③当n较大时（如n>100），可用计算机排列出随机数字的序号R。例如，将120个实验单位随机分为甲（50例）、乙（50例）、丙（20例）三组时，利用计算机给出随机数字的排列序号R，并规定R：1～50者为甲组，51～100者为乙组，101～120者为丙组。
15
2
12
6
4
11
1
10
13
9
处理组别
丙
乙
甲
甲
乙
丙
甲
丙
乙
甲
丙
甲
乙
丙
乙
注意：①随机数字的位数不应小于n的位数，遇有相同的随机数字应舍去。②如果设计上需要各组例数不相等时，可利用R调整各组例数。如, 若要求例13.15中甲组8例、乙组4例、丙组3例时，可规定R：1～8者为甲组， 9～12者为乙组， 13～15者为丙组。③当n较大时（如n>100），可用计算机排列出随机数字的序号R。例如，将120个实验单位随机分为甲（50例）、乙（50例）、丙（20例）三组时，利用计算机给出随机数字的排列序号R，并规定R：1～50者为甲组，51～100者为乙组，101～120者为丙组。
实验设计常用方法及技巧
实验设计常用方法及技巧实验设计是科学研究过程中非常重要的一部分，它确定了实验的目标、方法和步骤。
合理的实验设计可以提高研究的可重复性和准确性。
本文将介绍一些常用的实验设计方法和技巧。
1. 因变量的选择在实验设计中，我们需要选择一个或多个因变量来衡量实验结果。
选择合适的因变量是实验设计的第一步。
因变量应该能够直接反映研究的目标和假设，同时具有可测量性和可重复性。
2. 自变量的设置在实验设计中，我们还需要选择一个或多个自变量来操纵实验条件。
自变量的设置应该基于已有的理论和研究背景，并且应该有足够的变化范围，以能够产生明显的实验效果。
同时，我们还需要考虑自变量之间的可能相互影响，避免出现混淆效应。
3. 实验组和对照组的选择实验组和对照组的选择是实验设计的关键一步。
实验组是接受处理或干预的组，而对照组是与实验组在其他条件下相同但未接受处理或干预的组。
通过对比实验组和对照组的结果，我们可以评估处理或干预的效果，并判断其是否显著。
4. 随机分组和配对设计为了消除实验中可能存在的随机误差和个体差异，我们可以采用随机分组和配对设计。
随机分组是将实验参与者或实验单位随机分配到不同的组中，以确保各组之间的差异平衡。
配对设计是将实验参与者或实验单位按某种特定的规则进行配对，以消除个体差异的影响。
5. 多重处理和因变量测量在某些实验设计中，我们需要考虑多个处理或干预以及多个因变量的测量。
多重处理可以帮助我们比较不同处理条件下的效果，而多个因变量的测量可以提供更全面和准确的结果。
在设计多重处理和因变量测量实验时，我们需要合理安排实验步骤和测量时间点，确保实验过程的顺利进行。
6. 控制变量和实验重复为了获得可靠和可重复的结果，我们需要控制其他与自变量和因变量无关的变量，即控制变量。
控制变量可以减少实验误差和干扰因素，提高实验的内部有效性。
此外，实验的重复可以进一步验证实验结果的可靠性和稳定性。
总结合理的实验设计对于科学研究非常重要。
第1讲_常用实验设计方法
第1讲_常用实验设计方法
实验设计是研究和开发过程中获取可靠信息的重要手段，它主要通过比较和测量不同环境、材料和物质的质量或性能而获得，常用的实验设计方法有以下几种：
一、简单实验设计
简单实验设计也被称为单因素实验设计，是通过设定一些因素，并在一定的取值范围内反复测量，以获取受因素影响的结果的实验设计。
在简单实验设计中，研究人员可以改变一个或多个因素来确定因素对结果的影响，从而判断因素与结果之间的关系。
二、复合实验设计
复合实验设计是比较多个因素和多个条件，以获得受影响的结果的实验设计。
复合实验设计一般用于复杂的问题，它可以充分利用实验条件，以检测多个因素对结果的影响。
在复合实验设计中，研究人员可以同时调整多个因素，以改善结果。
三、回归分析
回归分析是一种主要用于识别多个变量相关性的实验设计方法，它可以用来预测其中一变量，从而证明一些变量与另一变量之间存在着因果关系。
在回归分析中，研究者可以利用多元运算方法分析变量之间的关系，以确定多个变量是否是因果关系。
四、预处理实验设计。
经典：14-常用实验设计方法
各组平均血清胆固醇含量，mg%
group
1
0
88.36
实验时间
5
10
15
Total
324.00 484.90 750.50 404.05
2
79.45 323.00 252.55 140.90 200.33
3
90.09 140.09 94.27 108.00 108.11
4
75.55 88.09 77.90 73.50 78.90
5
实例分析1
四种饲料喂养大白鼠后的肝重比值(%)
X
n
均数 标准差
SS
A
2.62 2.23 2.36 2.40
4
2.4025 0.1621 0.078875
B
2.82 2.76 2.43 2.73
4
2.6850 0.1741 0.090900
C
2.91 3.02 3.28 3.18
4
3.0975 0.1646 0.081275
随机区组设计 双向区组控制 拉丁方设计 交叉设计(重复拉丁方) 三向区组控制 希腊-拉丁方设计
不完全设计 正交设计 平衡不完全区组设计 不完全交叉设计 不完全拉丁方设计 均匀设计
3
基本概念
完全随机设计(completely randomized design) 又称成组设计。 单向分组，单因素，多水平
将同一个总体(同质)的实验对象随机分配 到不同的处理组，观察不同处理的效应。
从不同总体中随机抽样，通过对样本的分 析，比较不同总体的特征。
4
分析方法的选择
定量资料
t检验、t’检验 方差分析、q检验、q’检验、变量变换、非
参数检验
常用实验设计方法
常用实验设计方法
常用实验设计方法：完全随机设计、配对设计、随机区组设计、拉丁方设计。
1、完全随机设计completely random design
定义：将受试对象随机分配到各处理组进行实验观察。
是常见的一种考察单因素两水平或多水平的实验设计方法，包括两组完全随机设计和多组完全随机设计。
2、配对设计paired design
定义：是将不同受试对象按一定条件配成对子，再将每对对子中的两个受试对象分配到不同的处理组。
该设计可以做到严格控制非处理因素(混杂因素)对实验结果的影响，同时使受试对象的均衡性增大，因而可提高实验效率。
3、随机区组设计randomized block design / 配伍设计
定义：它是组间设计在医学实验设计中的应用，是配对设计的扩大。
它是将几个受试对象按一定相同或相近的条件组成配伍组或区别组，使每个配伍组的例数等于处理组个数，再将每一配伍组的各受试者随机分配到各个处理组中去。
4、拉丁方设计Latin-square design
拉丁方设计latin-square design：分别按拉丁方的字母、行和列安排处理因素和影响因素的试验设计称为拉丁方设计。
实验设计方法
实验设计方法引言实验设计是科学研究中非常重要的一个环节，它能帮助研究者制定有效的实验方案，确保实验结果的可靠性和准确性。
本文将介绍常用的实验设计方法，包括单因素实验设计、因子实验设计和响应面实验设计。
单因素实验设计单因素实验设计是最简单的实验设计方法之一，它只涉及一个自变量（即因素）的影响。
下面是一个使用单因素实验设计的例子：1.目的：研究温度对种子萌发率的影响。
2.设计：–自变量：温度（水平：高温、常温、低温）。
–因变量：种子萌发率。
3.实施：–准备三组试验样本，分别置于高温、常温和低温环境下。
–观察一定时间后，记录种子的萌发率。
4.分析结果：–比较不同温度下种子萌发率的差异。
–利用统计方法分析数据并得出结论。
单因素实验设计的优点是简单直观，容易实施和分析。
然而，它忽略了其他可能的影响因素，因此结论可能不够全面和准确。
因子实验设计为了更全面地考虑多个因素的影响，研究者可以使用因子实验设计。
在因子实验设计中，研究者将多个因素同时考虑，并将每个因素的不同水平组合起来。
下面是一个因子实验设计的例子：1.目的：研究温度和湿度对种子发芽速度的影响。
2.设计：–因素1：温度（水平：高温、常温、低温）。
–因素2：湿度（水平：高湿度、适宜湿度、低湿度）。
–因变量：种子发芽速度。
3.实施：–设置九组试验条件，分别代表不同温度和湿度的组合。
–在每组试验条件下，观察一定时间后，记录种子的发芽速度。
4.分析结果：–分析不同温度和湿度组合下种子发芽速度的差异。
–利用统计方法分析数据并得出结论。
因子实验设计考虑了多个因素的影响，能提供更全面和准确的结果。
然而，因子实验设计的实施和分析相对较复杂，需要考虑更多的试验条件和统计方法。
响应面实验设计响应面实验设计是一种优化实验设计方法，旨在寻找自变量与因变量之间的最佳关系。
响应面实验设计通常涉及多个因素，并通过拟合数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。
下面是一个响应面实验设计的例子：1.目的：优化合成某种化学物质的反应条件，以提高产率。
试验设计方法
试验设计方法试验设计方法是一种科学研究中常用的方法，用于制定实验方案，保证实验结果的可靠性和有效性。
本文将介绍常用的试验设计方法，以及其应用。
1. 随机对照实验设计：该设计方法常用于药物研发和医学实验中。
实验对象被随机分配到两个或多个对照组和实验组中，对照组接受无效处理或安慰剂，实验组接受实际处理。
通过比较两组的实验结果，评估处理的效果。
为了控制其他变量的影响，实验组和对照组应在人口学特征、年龄、性别等方面保持平衡。
2. 区组试验设计：该设计方法常用于农业实验中。
实验地区被划分成几个区域，每个区组内的实验单位接受相同的处理，同时在不同区组之间也会有相同处理的重复。
这样可以消除地区差异的影响，提高实验的可靠性。
3. 因子设计：该设计方法常用于工业实验中。
通过将多个因素或变量引入实验设计中，分析它们对结果的影响，找到最优的组合方案。
常见的因子设计方法有完全随机设计、随机区组设计和拉丁方设计等。
对每个因子设置不同的水平，然后结合实验结果进行数据分析，确定最佳的处理方案。
4. 响应面试验设计：该设计方法是一种多因素试验和数学建模的组合。
通过收集实验数据，建立数学模型，以预测响应变量对多个因素的响应。
然后通过优化数学模型，找到能够使响应变量达到最优的因素水平组合。
5. 反向随机化试验设计：该设计方法用于减少实验中的随机偏差，提高实验的稳定性。
在传统的随机对照实验中，每个实验对象只接受一种处理。
而在反向随机化试验设计中，每个实验对象接受多个处理，以减少随机性对结果的影响。
综上所述，试验设计方法在科学研究中起着至关重要的作用。
通过合理设计和控制实验参数，可以得到可靠且有效的实验结果，为科学研究提供有力支持。
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与析因实验相比，正交设计：
➢是析因实验的部分实施(可减少多因素 实验的次数)
➢可成倍的减少实验次数（以牺牲分析 各因素的交互作用为代价）
g=2×2×2×2×2=32 → ½ g=16 或 ¼ g=8
➢只分析有意义的主效应和部分重要因 素的一级交互作用
(一) 正交表的几个基本概念：
1. 正交表的符号：Ln(Km) L：表示正交表(orthogonal layout) n：表示正交表有n行，代表实验次数 m：表示正交表有m列，表示最多允许安排
资 料
多样本率或 构成比比较
:χ2检验、Fisher确切概率法
等 两样本：Wilcoxon秩和检验
级
资 料
多样本：H检验
(χ2检验仅比较构成的不同)
二.配对（伍）设计 (Paired/Randomized block design)
先将受试对象按配比条件配成对子 或配伍组，以消除配伍因素的影响， 再将各对或各配伍组中的个体按随机 分配的原则给予不同的处理，又称随 机区组设计
方法1：将受试对象随机分为两组，一组第一 阶段接受A处理、第二阶段接受B处理，另一 组顺序刚好相反
编号 1 2 3 4 5 6 7 8
阶段1 A A A A B B B B
阶段2 B B B B A A A A
方法2：用配对设计方法来安排受试对象
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
的因素(及其交互作用)的个数 K：表示各因素的水平数，即每列中的数
字为1、2…k
L8(27)：
表示最多可安排7个2水平的因素要 做8次实验的正交表
L16(215)
L32(231)
L9(34)
L18(37)
表9-19 L8（27）正交设计表
实验号
列
号
1234567
1 1111111
2 1112222
4 1222211
5 2121212
6 2122121
7 2211221
8 2212112
注：此表用于安排实验
正交设计的统计分析：
方差分析：总变异的离均差平方 和SS及自由度υ分解为各因素不同 水平间、两因素的交互作用及误差 等部分
SPSS的应用： analyze→general linear model→
列 23
4
号 56
7
1
325476
2
16745
3
7654
4
123
5
32
6
1
4.正交表分类：
相同水平正交表： 即各列的水平数相同
混合水平正交表： 即各列的水平数不(全)等
(二)正交表的选用
1.根据研究目的和专业知识，确定实验的因 素个数，并明确主要因素
2.根据各因素的水平数，确定选用哪类正交 表（相同水平或混合水平）
3 1221122
4 1222211
5 2121212
6 2122121
7 2211221
8 2212112
2.正交表的性质： 每列中不同数字出现的次数相同 任两列同一横行的2个有序数对出现
的次数相等
3. 正交表的交互作用表 每个正交表均有其对应的交互作用表
表9-20 L8(27)交互作用表
列号 1
配比条件：常以主要的非处理因素作 为配比条件
配对有自身配对和不同个体配对，配伍实 际上是配对的推广
涉及两个因素：处理因素和配伍因素
优点： 1. 尽量排除非处理因素对实验结果
的干扰，保证了组间的可比性，减少抽 样误差，提高统计效能
2.可以减少样本含量。
缺点：
1.由于配对或配伍条件的限制，有 时难以将受试对象配成对子或区组， 从而损失部分受试对象的信息
原则：若存在交互作用，需逐一分析 各因素的单独效应，此时分析主效应 无意义；
若不存在交互作用，则两因素的作用 相互独立，只需考虑各因素的主效应 即可
六、正交实验设计： (Orthogonal experimental design)
表9-19 L8（27）正交设计表
实验号
列
号
1234567
1 1111111
univariate→model:custom:选择分析的因素 →continue →ok
例题演示
注意：最后的结论及最优配方的确定
七、均匀实验设计 （uniform experimental design）
利用均匀分布表及其使用表，使n次实 验在实验范围内均匀散布的设计方法
与正交设计相比，可大大减少实验次 数(试验次数=因素的水平数)，资料用回 归分析
2 1112222
3 1221122
4 1222211
5 2121212
6 2122121
7 2211221
8 2212112
正交实验设计： 利用一套规范化的正交表，使每次试
验的各因素及其水平得到合理安排的高 效多因素实验设计。
常用于： 寻找疗效好的药物配方、医疗仪器
多个参数的优化组合、生物体的培养条 件等寻求最优搭配方案的研究。
适用于从多因素特别是多水平中寻求 最优搭配的医学研究
1.1
应
B2 1.2 0.8
0.4
A
平均
0.75
的 主
B2-B1 0.9 0.2 0.55
效 应
B的单独效应
B的主效应
单独效应(simple effect)：指其它因 素的水平固定时，同一因素不同水平间 的差别
主效应(main effect)：某一因素各水 平间的平均差别
交互作用(interaction)：当某一因素 的各个单独效应随另一因素的不同水平 变化而变化时，则称这两个因素间存在 交互作用
表头设计：
表 L8（27）正交设计表的表头设计
因素 实施
列
号
个数 比例 1 2 3 4 5 6 7
4 1/2 A B AB C AC BC D
‖
‖‖
CD
BD AD
确定试验条件： 表9-22 L8（27）正交设计表
实验号
列
号
1A 2B 3 4C 5 6 7D
1 1111111
2 1112222
3 1221122
2.区组内若有一个对象的数据发生 缺失，对资料分析的影响较大
分析方法：
配对资料：t检验、符号秩和检验 配伍资料：F检验、M检验
三、交叉设计 (Cross-over design)
将A、B两种处理先后施加于同一批 受试对象，随机地使半数受试者先接 受A后接受B，而另一半受试对象则正 好相反，即先接受B再接受A，由于两 种处理在全部实验过程中交叉进行， 称为交叉设计。
适用条件及注意事项： 1.处理因素只有2个水平，非处理因素（
试验阶段、受试对象）与处理因素间无交 互作用
2.两种阶段间必须安排一定的间隔时间( 效应去除时间)或称洗脱期（washouttime），以保证两种处理的效应不会混杂 在一起
适用条件及注意事项： 3.两次观察的时间不能过长，处理效应
不能持续过久
缺点： 效率低，只能分析一个因素的效应，得
出一个结论。没有考虑个体间的差异，因 而要求观察对象要有较好的同质性，否则 需扩大样本含量
分析方法：
t，u检验，方差分析、秩和检验、卡 方检验、确切概率法等
计 两样本: t检验、 u检验、秩和检验
量
资
料 多样本
F检验
H检验
计 数
两样本率 的比较
χ2检验、Fisher确切概率法 u检验
3.再根据因素个数、可能存在的交互作用， 确定选多少列即多大的正交表
(三)表头设计
利用所选用的正交表及其相应的 交互作用表，将各因素及要分析的 可能存在的交互作用安排进所选正 交表各列的过程。
例：
表9-21 影响雌螺产卵数的试验因素及其水平
试验因素 水平
温度( ℃％) 含氧量(％) 含水量(％) pH值
对象已有数据的完全浪费
2.不适于病程较短的急性病治疗效果的研 究
3.如果第一阶段给予处理措施后该病便已 治愈，则第二阶段的措施则不可能反映出 来，所以交叉设计只适用于某些病程相对 较长的疾病（如高血压、头痛等慢性病的 研究）
四、拉丁方设计 (Latin square design)
按拉丁字母组成的方阵来安排实 验的三因素等水平设计。该设计同时 考虑三个因素（一般是一个处理因素 、两个配伍组因素）对实验结果的影 响。
一．完全随机设计 （Completely random design）
将实验对象按完全随机化的原则分 配至两个或多个处理组去进行实验观察 ，仅涉及一个因素即处理因素（可以有 2个或多个水平），又称单因素设计、 成组设计
优点： 操作简单、应用广泛。设计和统计分析
方法简便易行，各组例数可相等，也可不 等（以相等时检验效能最高）
是在随机区组设计的基础上，多 安排了一个对实验结果有影响的非处 理因素，增加了均衡性，减少了误差 。
行、列：代表控制因素的水平 方阵中的字母：代表处理因素的水平
要求：三个因素 无交互作用 水平数相等 方差齐
设计步骤： 1.根据主要因素的水平数，确定基本
型拉丁方，并使另外两个次要因素的 水平数与之相等
A
B
C
D
Байду номын сангаас
1
5
0.5
10
6.0
2
25
5.0
30
8.0
正交设计的步骤：
1.正交表的选择： →L8(27)
2.表头设计：
3.确定各组的试验条件：
表头设计：
表9-20 L8(27)交互作用表
列号
列 1A 2B 3