正交试验设计的安排
正交试验设计的关键在与试验因素的安排。通常,在不考虑交互作用的情况下,可以自由的将各个因素安排在正交表的各列,只要不在同一列安排两个因素即可(否则会出现混杂)。但是当要考虑交互作用时,就会受到一定的限制,如果任意安排,将会导致交互效应与其它效应混杂的情况。
因素所在列是随意的,但是一旦安排完成,试验方案即确定,之后的试验以及后续分析将根据这以安排进行,不能再改变。对于部分表,如L18(2*3^7)则没有交互作用列,如果需要考虑交互作用需要选择其它的正交表。
正交试验设计的极差分析
在完成试验收集完数据后,将要进行的是极差分析。
极差分析就是在考虑A因素是,认为其它因素对结果的影响是均衡的,从而认为,A因素各水平的差异是由于A因素本身引起的。
用极差法分析正交试验结果应引出以下几个结论:
①在试验范围内,各列对试验指标的影响从大到小的排队。
某列的极差最大,表示该列的数值在试验范围内变化时,使试验指标数值的变化最大。所以各列对试验指标的影响从大到小的排队,就是各列极差D的数值从大到小的排队。
②试验指标随各因素的变化趋势。
③使试验指标最好的适宜的操作条件(适宜的因素水平搭配)。
④对所得结论和进一步研究方向的讨论。
较优条件选择
各因素的好水平加在一起,是否就是较优试验条件呢?理论上,如果各因素都不受其它因素的水平变动影响的,那么,把各因素的优水平简单地组合起来就是较好试验条件。但是,实际上选取较好生产条件时,还要考虑因素的主次,以便在同样满足指标要求的情况下,对于一些比较次要的因素按照优质、高产、低消耗的原则选取水平,得到更为结合试验实际要求的较好生产条件。
以上介绍如何分析各因素水平的变动对指标的影响。讨论A因素时,不管其它因素处在什么水平,只从A的极差就可判断它所起作用的大小。对其它因素也作同样的分析,在此基础上选取谙因素的较优水平。
实践中发现,有时不仅因素的水平变化对指标有影响,而且,有些因素间各水平的联合指配对指标也产生影响,这种联合搭配作用称为交互作用。而交互作用应该在试验设计时考虑到。
正交试验分析方法
直接对比法就是对试验结果进行简单的直接对比。直接对比法虽然对试验结果给出了一定的说明,但是这个说明是定性的,而且不能肯定地告诉我