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工程试验设计 第二章 试验干扰控制 讲 稿 2009年2月1日 第一节 试验干扰的概念 在因素试验过程中，为了保证试验指标的精确性，即为了保证试验结果的可信度，各种试验处理在试验过程中除了所要考察的因素水平变化外，其余的其他试验条件应该保持均匀一致。否则，试验结果就不能真正反映试验因素变化对其影响的程度。 例如，在犁耕牵引阻力的实验过程中，考察了三个因素：工作速度A、犁的类型B和犁的深度C。如果每个因素取两水平进行试验，以确定两种类型的犁牵引阻力的大小，则可按照标准正交表L4（23）安排4次试验处理组合的试验。此时不考虑存在因素间的交互作用。 表2-1 犁耕牵引阻力试验考察因素及水平 列号 试验号 （1） （2） （3） A B C 1 （1）A1 （1）B1 （1）C1 2 （1）A1 （2）B2 （2）C2 3 （2）A2 （1）B1 （2）C2 4 （2）A2 （2）B2 （1）C1 1 干扰因素 1.1 干扰的定义 :①设置区组②重复试验③随机化措施这三个基本原则，以消除和控制干扰对试验指标的影响，使得因素的作用效果表现出来。 1.3 干扰因素存在的判断——正交表空列法 如果已经做完了一个试验，并且得到了所要求的试验指标，怎样制定该试验指标是否受到了干扰呢？在正交试验中，根据正交表所表现的因素水平的正交性，可以利用正交表来制定试验指标的精确程度，既是试验指标受干扰的大小。具体制定方法通过下面例子。 例2-1对三因素二水平的试验采用L8(27)标准正交表设计试验计划。考察所有的一级交互作用，安排试验的表头设计如表2-2所示下： 表2-2 正交试验的表头设计 列号 1 2 3 4 5 6 7 因素 A B A×B C A×C B×C 空 从上面的表头设计过程中我们可以知道，在L8(27)表上除去安排了试验因素和交互作用外，尚存在一个空列。根据空列中所标示的各水平所对应的试验指标平均值，就可制定其干扰因素的干扰程度。 表2-3 空列判断干扰因素的方法 因素 试验号 指标yi 空列水平（） 1 (3) 0.140 （1） 0.225 (3) -0.085 2 (4) 0.170 （2） 0.228 (4) -0.058 3 (5) 0.250 （2） 0.228 (5) 0.002 4 (6) 0.310 （1） 0.225 (6) 0.085 5 (8) 0.410 （2） 0.228 (8) 0.182 6 (7) 0.340 （1） 0.225 (7) 0.115 7 (2) 0.110 （1） 0.225 (2) -0.115 8 (1) 0.080 （2） 0.228 (1) -0.148 分析步骤如下： （1）求 按照空列所标示的水平求对应指标平均值（即是空列上所对应的ki值），并按所对应的水平数填入上表中列上。 (第一水平) (第二水平) （2）求差值求出每一号试验所对应的的大小以表示，并将其值填入表中。 …… （3）排序 将一列数值大小和一列数值大小排成一定顺序，按从大到小或者从小到大的顺序。现我们按照从小到大的顺序排列，并将顺序号填入表内括号中。 （4）比较 列数据的序号和列数据的序号是否一致。若一致，说明试验结果较精确，受干扰因素的影响较小。若序号不一致，表明试验结果不够精确。两种序号的差异越大，表明试验结果越不精确。本例中，两列数据的排序完全一致，说明试验数据较精确，可以进行进一步的计算分析。 空列各水平所对应的试验指标平均值的差异（Re）反映了试验中未考察的交互作用、未考察的因素和试验误差对试验指标的影响。若这种影响很小，可以忽略，则列中的数值应该完全相等，即常量，即Re0。即是空列所表示的水平对试验指标没有影响Re0（极差），所以k1k2，因此，常量。这样一来，所以应该与的顺序完全一致。 如果通过上面的分析表明试验指标有较大的干扰误差，就应当查明原因，采取必要的措施并进行重新的试验。而不应该继续采用误差较大的试验指标进行计算分析，因为这样所得到的结论是不可靠甚至会是错误的。 空列极差Re是否大于因素极差，如果，则说明干扰因素对试验指标影响大于试验因素，试验结果不可靠。 1.1区组 不能是1，最小正交试验的试验号为4。因此， (1) 差（瘠）→ 好（肥） (2) 差（瘠）→ 好（肥） 例如，在一块土肥相差很大的田地上进行三种小麦产量的试验为了消除土壤肥力不均匀对小麦产量的影响，要必须考虑试验时三种品种A、B、C在田间的分布。很显然第（1）种排列方式是不合理的，而第(2)种设计是合理的。因此，在试验时，通过试验因素在时间和空间上的不同排