正交试验助手：高效探索多因素实验

单因素方差分析（One-Way ANOVA），是一种统计方法，用于评估一个因素的不同水平对连续型响应变量的显著影响。通常用于比较多个组别之间的平均值差异。在此方法中，假设各组观测值来自正态分布总体，且具有相同的方差。数学模型表达为 X_{ij} = mu_i + epsilon_{ij}，其中 X_{ij} 是第 i 个水平下第 j 次观测结果，mu_i 是第 i 个水平下的总体均值，epsilon_{ij} 是随机误差项。进行假设检验时，需要计算组间平方和（SSA）、组内平方和（SSE）及总平方和（SST），构造F统计量来判断均值是否显著不同。

选取数据表格，自动生成试验顺序。输入试验结果，一键计算，即可获得分析报告。

正交试验设计提供了简化试验过程和分析试验结果的方法，适用于生产和科学研究领域。

N 个重复和 M 个非重复因子的 ANOVA 工具，适合多因素实验设计，代码写得挺扎实的，用 MATLAB 做统计的朋友可以试试看。是有交互效应的情况，用这套脚本能省不少事。

拟水平法的极差分析与一般正交试验类似，但在计算拟水平因素K值和极差R时有区别。拟水平法的方差分析步骤与一般正交试验相同，但拟水平列的偏差平方和和自由度计算不同。

随着技术的发展，正交试验设计在显著性检验中发挥关键作用。因素A显著，而因素C则未达到显著水平；而因素B对试验结果没有显著影响。因素的作用顺序为：A－C－B。根据表10-28的方差分析表，t变异来源t平方和t自由度t均方tF值t临界值Fat显著性tAt17.334 t3t5.778 t22.75tF0.05(3,3)=9.28, F0.01(3,3)=29.46t* tB△t0.00125 t1t0.00125 tCt0.781 t1t0.781 t3.07tF0.05(1,3)=10.13 F0.01(1,3)=34.12 t误差e t0.763 t2t0.381 t误差e △ t0.764

总偏差平方和是正交试验设计中的重要概念。列出了偏差平方和，并说明了试验的总次数n和每个因素水平数m。每个水平重复r次，其中r等于n/m。当因素水平数m等于2时，

灰关联法（GRA）是个挺有意思的工具，适合做正交试验的数据。简单来说，它能你找出每个因素对实验结果的关联度，进而优化实验条件。要是你不太懂交互作用的话，这个方法好用。通过 GRA，你可以快速识别出哪些因素在实验中最重要，优化起来就省时省力。其实，正交试验设计本身挺复杂，但有了 GRA 的辅助，起来就清晰多了。

固定效应因素：仅样本中的水平可用于分析，无需推论其他水平。随机效应因素：由于人为控制限制，无法观察和控制所有水平，需要进行随机抽样。混合效应模型：同时包含固定效应和随机效应因素。