实验设计与数据处理第6章正交试验.ppt

（3）优化条件确定 交互作用均不显著，确定因素的优水平时可以不考虑交互作用的影响。对显著因素B，通过比较K1B和K2B的大小确定优水平为B2；同理A取A2，C取C1或C2。优组合为A2B2C1或A2B2C2。 方差分析可以分析出试验误差的大小，从而知道试验精度；不仅可给出各因素及交互作用对试验指标影响的主次顺序，而且可分析出哪些因素影响显著，哪些影响不显著。对于显著因素，选取优水平并在试验中加以严格控制；对不显著因素，可视具体情况确定优水平。但极差分析不能对各因素的主要程度给予精确的数量估计。 3 正交试验设计结果的方差分析法  —三水平正交试验的方差分析 例题：自溶酵母提取物是一种多用途食品配料。为探讨啤酒酵母的最适自溶条件，安排三因素三水平正交试验。试验指标为自溶液中蛋白质含量（％）。试验因素水平表见表20，试验方案及结果分析见表21。试对试验结果进行方差分析。 水 平 试验因素 温度（℃）A pH值 B 加酶量（％）C 1 50 6.5 2.0 2 55 7.0 2.4 3 58 7.5 2.8 表20 因素水平表 处理号 A B C 空列 试验结果yi 1 1（50） 1（6.5） 1（2.0） 1 6.25 2 1 2（7.0） 2（2.4） 2 4.97 3 1 3（7.5） 3（2.8 3 4.54 4 2（55） 1 2 3 7.53 5 2 2 3 1 5.54 6 2 3 1 2 5.5 7 3（58） 1 3 2 11.4 8 3 2 1 3 10.9 9 3 3 2 1 8.95 K1j 15.76 25.18 22.65 20.74 K2j 18.57 21.41 21.45 21.87 K3j 31.25 18.99 21.48 22.97 K1j2 248.38 634.03 513.02 430.15 K2j2 344.84 458.39 460.10 478.30 K3j2 976.56 360.62 461.39 527.62 表21 试验方案及结果分析表 （1）计算 计算各列各水平的K值 计算各列各水平对应数据之和K1j、K2j、K3j及其平方K1j2、K2j2、K3j2。 计算各列偏差平方和及自由度 同理，SSB=6.49，SSC=0.31 SSe=0.83（空列） 自由度：dfA＝dfB＝dfC＝dfe＝3-1=2 计算方差 （2）显著性检验 根据以上计算，进行显著性检验，列出方差分析表，结果见表10-24 变异来源 平方和 自由度 均方 F值 Fa 显著水平 A 45.40 2 22.70 79.6 F0.05(2,4) =6.94 ** B 6.49 2 3.24 11.4 F0.01(2,4)=18.0 * C△ 0.31 2 0.16 误差e 0.83 2 0.41 误差e△ 1.14 4 0.285 总和 53.03 表22 方差分析表 因素A高度显著，因素B显著，因素C不显著。因素主次顺序A-B-C。 （3）优化工艺条件的确定 本试验指标越大越好。对因素A、B分析，确定优水平为A3、B1；因素C的水平改变对试验结果几乎无影响，从经济角度考虑，选C1。优水平组合为A3B1C1。即温度为58℃，pH值为6.5，加酶量为2.0%。 试验号 油温℃A 含水量％B 油炸时间s C 空列 空列 试验指标 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 0.8 3 2 1 1 2 2 1.5 4 2 2 2 1 1 3 5 3 1 2 1 2 5.1 6 3 2 1 2 1 4.7 7 4 1 2 2 1 3.8 8 4 2 1 1 2 3 K1j 1.8 11.4 10.2 12.1 12.5 K2j 4.5 11.5 12.7 10.8 10.4 K3j 9.8 K4j 6.8 K1j2 3.24 129.96 104.04 146.41 156.25 K2j2 20.25 132.25 161.29 116.64 108.16 K3j2 96.04 K4j2 46.24 表23 试验方案及结果分析 3 正交试验设计结果的方差分析法  —混合水平正交试验的方差分析 方法一：利用混合水平正交表 混合型正交试验方差分析与等水平正交试验方差分析没有本质区别。 （1）计算 二水平列： 自由度计算： （2）显著性检验 因素A显著，因素C不显著，因素B对试验结果无影响，各因素作用的主次顺序为：ACB。 变异来源 平方和 自由度 均方 F值 临界值Fa 显著性 A 17.334 3 5.778 22.75 F0.05(3,3)=9.28, F0.01(3,3)