化学实验设计基础(绝对精华版!!!!!!).pptVIP

9 实验设计基础 例: 这里有27个球， 其中有且只有一个球质量为9克, 其它26个都为10克。给你一架天平，请找出重为9克的那个球。 请问，你至少要称几次？ 9.1：实验设计的意义及其发展过程 实验设计的意义: 应用数理统计学的基本知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快获得最优组合方案。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。 在工序开发的早期应用实验设计方法能得出以下成果： 1. 提高产量； 2. 减少变异性，与额定值或目标值更为一致； 3. 减少开发时间； 4. 减少总成本； 实验设计在生产/制造过程中的位置： 实验设计的发展过程: 试验设计始于20世纪20年代，其发展过程大致可分为三个阶段： 1. 早期的方差分析法: 20世纪20年代由英国生物统计学 家、数学家费歇(R.A.Fisher)提出的，开始主要应用于农业、生物学、遗传学方面，取得了丰硕成果。二战期间，英、美采用这种方法在工业生产中取得显著效果； 2. 传统的正交试验设计法：以日本的田口玄一为代表； 3. 信噪比试验设计与三阶段设计：1957年，田口玄一提出信噪比设计法和产品的三阶段设计法。他把信噪比设计和正交表设计、方差分析相结合，开辟了更为重要、更为广泛的应用领域。 试验因素 因素水平 干扰因素 （1）重复 重复是指试验中将同一试验处理设置在两个或两个以上的试验单位上。同一试验处理所设置的试验单位数称为重复数。 （2）随机化排列 随机化排列是指试验的每一个处理都有同等机会设置在一个重复中的任何一个试验小区上。 （3）局部控制 当试验单位之间差异较大时，即存在某种系统干扰因素时，可以将全部试验单位按干扰因素的不同水平分成若干个小组，在小组内部使非实验处理因素尽可能一致，实现试验条件的局部一致性，这就是局部控制。 1 单因素试验设计方法 例如： 欲研究某种生长调节剂对水稻株高的影响，进行6个处理的盆栽试验，每个处理4盆（重复4次），共24盆。设计时先将每盆水稻随机编号：1，2，3，…，24，然后用抽签法从所有编号中随机抽取4个编号作为实施第一处理的4盆，再从余下的20个编号中随机抽取4个作为实施第二处理的4盆，如此进行下去。 2 两因素试验设计方法 2 多因素试验设计方法 设计方法： 先将整个试验地按干扰因素（肥力水平）分成若干个区组，每个区组内土壤肥力等环境条件相对均匀一致，而不同区组间相对差异较大； 肥 瘦 肥力梯度 然后在每个区组中随机安排全部处理。 5个不同小麦品种产量试验的随机区组设计图为： 3 1 5 4 2 区组III 5 4 1 2 3 区组I 2 4 3 1 5 区组II 设计特点 它在完全随机设计的基础上增加了局部控制的原则，从而将试验环境均匀性的控制范围从整个试验地缩小到一个区组，区组间的差异可以通过统计分析方法使其与试验误差分离，所以随机区组设计的试验精确度较高。 （三）拉丁方设计 适用范围：单因素试验时，有两个明显的干扰因素，使得试验单位不一致 试验地 肥 瘦 肥力梯度 例如：5个不同小麦品种的产量比较试验，试验地按某方向存在明显肥力梯度，按另一个方向存在明显的水分梯度（见下图），肥力和水分两个干扰因素使得试验小区间存在肥力差异。 水分梯度 设计方法： 拉丁方设计从横行和直列两个方向对试验环境条件（干扰因素）进行局部控制，使每个横行和直列都成为一个区组；然后在每个区组内随机安排全部处理。 肥力区组 在拉丁方设计中，同一处理在每一横行区组和每一直列区组出现且只出现一次，所以拉丁方设计的处理数、重复数、横行区组数、直列区组数均相同。 例如，5个不同小麦品种产量试验，采用拉丁方设计以控制肥力和水分两个干扰因素，其设计图为： V A B C D E VI C A E B D III B E D A C II D C A E B I E D B C A 5 4 3 2 1 水分区组 设计特点 由于每一横行和每一直列都形成一个区组，因此拉丁方设计具有双向的局部控制功能，可以从两个方向消除试验环境条件的影响，具有较高的精确性。 （一）交叉分组试验设计 设计方法 设试验考察A、B两个试验因素，A因素有a个水平，B因素有b个水平。所谓的交叉分组就是指A因素每个水平与B因素每个水平都要碰到，两者交叉搭配形成ab个水平组合即处理。试验因素A、B在试验中处于平等地位。 交叉分组设计就是将试验单位完全随机分成ab个组；然后每组的试验单位随机接受一种处理。 设计特点 适用于试验单位比较均匀一致时，即不存在明显的干扰因素。 交叉分组设计与单因素完全随机设计相似，它是两因素的完全随机设计。区别就是以前处理是单因素的某个水平，现在处理是两因素水