正交设计

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。

正交试验设计的 PPT 教程，结构清晰、重点明确，适合新手上路也方便老手查漏补缺。试验目的、选因素、定水平这些环节全都讲得挺实在的。尤其是试验方案那块，讲怎么设计、怎么看结果，还顺带教你怎么挑正交表，基本一看就会。 页面的资源也不少，像拟水平法、交互作用、K 值偏差计算都有相关拓展，点进去直接能看。你要是经常搞多因素实验，这套教程和相关工具真挺省心。 另外，几个工具也值得一试，比如用EXCEL 做正交，简单粗暴，适合应急。还有一个正交试验助手，自动生成表格，响应也快。 建议你下载的时候注意一下资源年代，有的文件像是 2007 的老资料，方法没变但界面老点。你要想研究显著性检验，或者想总偏差平方

正交设计课程中，交互作用的原则重要。试验设计时，交互作用必须像因素一样，安排到正交表的相应列上，进行。你要记住，交互作用可不仅仅是占一列，它占多个列，所以要根据交互作用的级数合理安排。计算简单，但它的影响可是显著的哦。说白了，正交设计让你能够快速、有效地实验数据，优化结果，节省时间。试着应用这个方法，你会发现其实交互作用的也没有那么复杂，关键是理解背后的原理。

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

试验方案设计确定试验指标，本课程目标是探索最佳方便面生产工艺条件，以提升产品质量。试验考虑脂肪含量、水分含量和复水时间等指标。优化过程包括因素筛选、水平选择及因素水平表的编制。基于专业知识和实践经验，确立试验因素和对应水平，具体见表10-10。

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，

正交变换保持向量的范数不变，即保持长度不变。单位变换是正交变换，正交变换关于子空间的反射称为反射变换。正交变换满足以下等价命题：保内积、正交基映射、正交方阵表述、规范变换和逆为共轭转置。

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。

Se 和 dfe 的计算公式挺重要，是在做正交试验设计的时候。比如，当你需要检验各因素和交互作用的显著性时，重复试验是必不可少的步骤。要注意，当正交表的每一列都被填满时，就可以用来检验这些显著性。其实，了解这些公式背后的原理对优化试验设计有哦，尤其是在复杂的数据集时。如果你有兴趣深入了解，可以参考一些相关资源，比如 EXCEL 工具的使用或者 PPT 教程，实用性蛮高的。

正交表是一种高效的试验设计工具，能够在有限的试验次数下，有效地分析多个因素对试验结果的影响。 以提高某种化学产品的转化率为例，假设需要考察反应温度（A）、反应时间（B）和催化剂含量（C）三个因素的影响，每个因素设置三个水平。利用正交表 L9(34) 可以设计九次试验，涵盖了所有因素和水平的组合。 正交表 L9(34) 的特点： 每列包含三个数字（1，2，3），代表不同的因素水平。 每列中每个数字出现的次数相同，确保每个因素水平被测试的次数一致。 任意两列中数字的组合都是均衡的，保证了试验结果的可比性。 通过分析九次试验的转化率结果，可以判断哪些因素对转化率影响显著，以及最佳的因素水平组合