京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析_数据分析师考试
试验优化设计,指在最优化思想的指导下,进行最优设计的一种优化方法,从不同的优良性出发,合理设计试验方案,有效控制试验干扰,科学处理试验数据,全面进行优化分析,直接实现优化目标。
正交试验设计是试验优化的常用技术,在农业试验、工业优化、商业优化等方面应用已久。主要优点是能在多试验条件中选出代表性强的少数试验方案,通过对这些少数试验方案结果的分析,从中找出最优方案或最佳生产工艺条件,并可以得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息。
SPSS软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能, 而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单, 分析结果明了。
明确通过正交试验想要解决什么问题,确定用来衡量试验效果的评价指标,并详细描述出评定该指标的原则标准、测定指标的方法重要信息。
有依据的选择引起指标变化的影响因素,因素在试验中的各种状态称为因素的水平。尽量选择适用于人为控制的和调节的影响因素,最后列出因素水平表。
在能够安排下试验因素和交互作用前提下,尽可能选用较小的正交表,以减少试验次数和成本的消耗。
表头设计即将试验因素安排到所选正交表的各列中去的过程。正交表中的任意一列的位置是一样的,可以任意变换,因此不考虑交互作用的情况下可直接将所有因素安排在任意一列;如果考虑交互作用,则必须按照交互作用列表的规定进行配列;为避免混杂,那些主要因素重点考察的因素涉及交互作用较多的因素,应优先安排;特别注意,尽可能安排空列,用于反映试验误差,并以此作为衡量试验因素产生的效应是否可靠的标志。
表头设计完成后,将所选正交表中各列的不同数字换成对应因素的相应水平,形成试验方案。试验方案中的试验号并不意味着实际进行试验的顺序,一般需同时进行,若条件不允许,为排除外界环境干扰,应使试验序号随机化。
按照随机化的试验顺序进行试验,记录结果必备分析。
7、试验结果的统计分析
正交设计的结果分析有两种,一种是极差分析法(直观分析法),只考虑因素间的影响,不考虑试验误差。另一种是方差分析法,是一种精细化分析方法,可采用spss完成。
我们用正交试验的方法,对从中草药虎杖中提取白藜芦醇苷的工艺进行优化。
(1)明确目的,确定指标:这是工艺优化的案例,目的在于通过试验,寻求优选白藜芦醇苷的最佳提取条件,白藜芦醇苷提取的效果指标为白藜芦醇苷含量。
(2)挑因素,选水平:根据专业知识及参考文献知识,以及正交试验的特点,选定影响水提取法的3个因素,加水量、煎煮时间、煎煮次数,每个因素3个水平,列出因素水平表如下:
(3)选择正交表:此为3水平试验,并不考虑交互作用,有3个因素需要占据3列,预留一个空列作为误差的话,标准正交表L934是最合适的选择。
(4)表头设计:不考虑交互作用,因素可占据任意列。
(5)排出试验方案:方案及试验结果如下表,第六步省略。
(7)试验结果的方差分析:为考察试验的误差及精细效果,我们直接采用SPSS方差分析来对此试验进行结果分析。
A:方差分析的步骤
B:不考虑交互作用,只考察各因素的主效应
C:方差分析结果解读
由方差分析可知,影响因素中加水量和煎煮次数两个对提取白藜芦醇苷具有显著的影响,而煎煮时间这个因素对其的影响较小。3个因素的主次关系是:煎煮次数>加水量>煎煮时间。
D:影响因素的哪个水平最好?可以通过绘制出的图直观的看出,也可以通过邓肯氏检验来解答,这里我们仅列出直观图。
通过上图,我们可以非常直观的看出,从三个因素中选择最好的水平,得到最佳组合为A3B2C3,即加水量12,煎煮时间1.5小时,煎煮次数3次。
使用SPSS统计软件包对L9(34) 正交试验结果进行数据处理, 只要按正交表的设计格式输入实验数据, 便可获得所需的统计结果。其操作方便,直观,快捷,结果准确,使研究工作事半功倍,此法也可用来处理其他正交试验的数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02