利用SPSS做正交分析简易教程
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用随着科学技术的飞速发展，正交试验设计在科学研究中的应用越来越广泛。
作为一种系统化的试验设计方法，正交试验设计在优化实验条件、提高实验效率、探索因素间相互作用等方面具有独特的优势。
而SPSS软件作为一种功能强大的统计分析工具，因其简单易学、数据处理能力强等特点，被广泛应用于正交试验设计及结果分析中。
本文将介绍SPSS软件在正交试验设计中的应用，并探讨其在结果分析中的优势。
一、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 正交试验设计的建立正交试验设计包括确定试验因素、确定水平数以及构建正交表格等步骤。
SPSS软件可以帮助实验者进行正交设计的建立。
首先，通过SPSS软件的数据管理功能，可以方便地建立试验因素、水平数等信息的数据框架。
然后，通过使用SPSS的数据编辑功能，可以轻松地输入试验因素的水平值。
最后，SPSS软件提供了正交试验设计模块，可以自动生成正交表格，并计算出试验所需的实验组合数。
通过SPSS软件的帮助，实验者可以快速、方便地完成正交试验设计的建立。
2. 数据的收集和整理正交试验设计所得到的数据需进行收集和整理，以便后续的结果分析。
SPSS软件提供了强大的数据处理功能，可以帮助实验者对数据进行收集和整理。
首先，SPSS软件提供了数据输入模块，可以方便地将实验数据输入到软件中。
其次，SPSS软件提供了数据清洗和转换的功能，可以对异常数据进行筛选和删除，并进行数据的转化、归一化等操作。
通过SPSS软件，实验者可以高效地对实验数据进行整理和准备，为后续的结果分析打下良好的基础。
3. 结果的分析与解释正交试验设计通过多因素的对比和交叉设计，可以更全面地了解各因素对实验结果的影响。
而SPSS软件作为一种统计分析工具，具备强大的数据分析能力，可以对正交试验设计所得到的数据进行有效的结果分析。
首先，SPSS软件提供了多种统计方法，如方差分析、回归分析等，可以对试验结果进行综合分析和比较。
spss正交试验设计课件
生药学-陈媛
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目的
通过四因素三水平L9(34) 正交 试验对菟丝子总黄酮的提取条件进 行优化。
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因素和水平
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1.启动spss
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2.启动正交实验设计
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3.定义因子和水平
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4.设置随机数种子并保存
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5.显示正交表
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6.修改变量
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7.输入数据
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8.数据分析（一般线性分析，单因变量多因素方差分析）
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பைடு நூலகம்
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9.结果输出
主体间因子
实验中各因子均使 用了三次
数据存在问题
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最佳条件
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10.画图
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11.结论
重新考察因素和水平， 继续辛苦！
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The end!
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SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析
SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析试验优化设计，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。
【实施正交试验设计的步骤】1、明确试验目的，确定考核指标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。
2、挑因素，选水平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。
3、选择合适的正交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。
4、进行表头设计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。
5、排出试验方案表头设计完成后，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。
SPSS的正交实验设计课件
结果如下：
因素C的多重比较结果，表显示的是两两水平比较，其中1-2的 P值为0.104，大于0.05，说明因素C的水平1和2之间没有显著 差异，水平1和3以及水平2和3的P值分别为0.015和0.034，都 小于0.05，说明因素C的这两组水平之间有显著差异。
结果如下：
检验结果表明：因素A和因素B的P值分别为0.071和0.136 ，都大于0.05，那么这两个因素对实验结果y的作用不显著 ；因素C 的P值为0.028，小于0.05，说明因素C显著。
最优组合先选择因素C最好，因为该因子对试验结果影响显著，操 作步骤如下：
step1，在“Aanalyze”菜单“General Linear Model”中选择Univariate命令；在 弹出的Univariate对话框中，选择“y”变量，使之添加到Dependent Variable框中 ，选择“a”、“b”变量，“c“变量使之添加到Fixed Factor框中；
结果如下：
由以上3个表发现，对于c变量来 说，水平3最好；而因素a和b没有 显著影响，故可随意选择，而最 优组合的选择取决于实验结果y的 取值方向，即实际中y是越大越好 ，还是越小越好，对于本题来说y 是越大越好，则最优组合为： a3B2c3（参考）
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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正交实验方差分析
例1 无重复正交实验的方差分析 说明：三因素正交表L9（34） 1、“L”是正交表的代号，L的下标“9”表示表的行数，
正交设计的方差分析spss正交设计方差分析
正交设计的方差分析spss正交设计方差
分析
正交设计的方差分析
【课本例15.5】在用某种饲料饲喂肉用仔鸡时，出现维生素缺乏症，为弄清是哪种维生素缺乏，对核黄素(A)、胆碱(B) 、吡多醇(C)和烟酸(D)等4种维生素进行增重试验，每种维生素设不添加⑴与添加⑵两个水平，即进行4因子2水平是试验。
根据过去的经验，在核黄素与胆碱之间常有互作存在，在其他因子间一般无交互作用，采用正交设计。
一、按照SPSS 编制数据文件：
按照下列格式在Excel 中编制数据，并存为“正交设计的方差分析-课本例题15-5”
二、用SPSS 打开“正交设计的方差分析-课本例题15-5.xls ”，并按照下列步骤完成方差分析。
1. 选择单变量多因素方差分析的菜单命令
2. 选定因变量和自变量
增重为因变量，其它除实验序号外都选入固定因素因子。
3. 打开“模型”对话框，按照图示进行设置。
因为正交设计已经把交互作用从设计中考虑进去，故只需选择
“http:///news/296798B86C1D3E9C.htM l主效应”分析，并选定欲分析的变量。
空列不选，自动计入误差项。
5. 点击“继续”按钮，回到“单变量”对话框。
因本实验各因素均为两个水平（处理），无需进行多重比较，故不对“两两比较”进行设置；选择打开“选项”对话框
对分析结果中可能需要的“描述性统计”、“方差齐性检验”、“各因子均值”等进行选择。
6. 点击“继续”按钮，回到“单变量”对话框，点击“继续”按钮完成方差分析。
结果在“输出窗口”中观看，。
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用SPSS软件在正交试验设计与结果分析中的应用一、引言正交试验设计是一种经典的统计方法，用于研究多个因素对于实验结果的影响。
该方法将实验因素进行有序的组合，既能减少试验次数，又能避免因素之间的相互影响。
而SPSS软件作为统计分析领域中的瑞士军刀，拥有强大的数据处理和分析功能，为研究者提供了便利的工具。
本文将探讨SPSS软件在正交试验设计与结果分析中的应用。
二、正交试验设计的基本原理正交试验设计遵循一定的规则和原则。
首先，需要明确要研究的因素，这些因素可以是实验操作，也可以是实验条件。
其次，确定各个因素的水平，水平的选择要充分考虑实验的目的和研究对象。
然后，在确定因素和水平的基础上，构建正交试验设计表，以便按照设计表中的规则进行试验。
最后，根据试验结果，进行数据分析和结果解释。
三、SPSS软件在正交试验设计中的应用1. 设计试验方案SPSS软件提供了一系列的数据输入工具和试验设计模块，可以帮助研究者轻松地构建正交试验设计。
通过SPSS软件，可以灵活地选择因素和水平，并生成正交试验设计表。
同时，SPSS软件还提供了随机分组和重复设计等功能，以满足实验设计的要求。
2. 数据输入与整理SPSS软件支持多种数据输入方式，可以通过导入Excel表格、文本文件等格式的数据，或者直接在软件中手动输入数据。
在正交试验设计中，往往涉及大量的数据输入，SPSS软件的数据输入功能可以帮助研究者快速、准确地输入数据。
同时，SPSS软件还提供了数据整理和清理功能，可以对异常值、缺失值等进行处理，使得数据更加可靠。
3. 数据分析与解释SPSS软件的数据分析功能非常强大，可以进行多元方差分析、协方差分析、回归分析、相关分析等多种统计分析方法。
在正交试验设计中，可以使用SPSS软件进行多因素方差分析，以确定各个因素对实验结果的影响。
同时，SPSS软件还提供了图表制作功能，可以直观地展示分析结果。
spss正交设计
Spss正交设计1问题提出：很多朋友才接触或长期没有接触正交试验，用起来很是头疼，甚至很是复杂的设计正交表搞的晕晕！本问主要介绍spss软件设计正交表！为什么选择者spss软件作为正交表设计软件，主要因为spss统计分析功能齐全、强大,当完成正交设计后可继续对正交表资料进行统计分析；另一点spss在全世界所公认软件之一。
因此通过图文并茂的方式来介绍正交设计。
2设计步骤2.1 举例做三因素三水平的例题来设计正交表，见表1。
表1 正交试验因素水平设计表水平因素A温度(℃)B时间(h)CpH1 60 0.5 6.02 70 1 7.03 80 1.5 8.02.2 spss设计图11双击spss图标后见上图1界面。
2 将出现图2的接口。
在此接口输入数据，见图3。
在图3中左下角点击变量视图可直接改变“VAR00001”、“VAR00002”、“VAR00003”为温度、时间、pH，最终结果见图4。
图2 图3图4 图53点击图2中的“数据”菜单，下拉菜单中有“设计正交”继续点击“生成”，最终弹出对话框，如图5.在1画红线的地方输入“温度”，红线2出灰色“添加”按钮变成黑色，点击“添加”将使温度添加到右边空白处，如图6.点击图6中红线温度，图5中的红线3“定义值”由灰变黑，点击“定义值”将出现图7，在图7中填写温度数值：60、70、80，然后点击“继续”，返回图8，按照上面步骤继续添加时间、pH 值。
图7 图84在图5中红线4填写正交表名称，点击确认则生成图9正交表。
图9鸣谢:此文章的完成是在我女朋友监督下所作,感谢她的鼓励!可有很多不足,希 望大家指正!。
SPSS统计分析案例：无空白列重复正交试验设计方差分析
SPSS统计分析案例：⽆空⽩列重复正交试验设计⽅差分析前⾯有讲过⼀篇⽂章，包含了⼀个典型的正交试验案例。
然⽽在实际应⽤当中，主观客观条件复杂多变，在试验设计中就要求能够灵活控制影响因素和⽔平的个数，以及试验的次数。
正交设计招数虽只有⼀招，但却变化多端，有多重不同应⽤⽅式，⽆空⽩列重复正交设计就是其中的⼀个变式。
⼀案例数据某制药⼚主要⽣产胃蛋⽩酶，为了提⾼⽣产效率，拟从⽣产⼯艺上进⾏优化改进，你被要求负责该项⽬。
根据多年的⽣产经验，你认为影响⽣产效率的因素主要包括A⽔解温度，B⽔解时间，C加盐量，D烘房温度，根据⽬前现有的⽣产条件，这⼏个因素能调整的参数⼤概只有三个⽔平，以残留蛋⽩作为质量指标，你决定通过正交试验来解决当前的问题。
数据来源：《SPSS13在空⽩列正交试验设计及其数据处理中的应⽤》⼆选择正交表各因素只能调整3个⽔平，主要有4个因素，因此最先考虑到选⽤L9（34）的四因素三⽔平正交表，由于参数⽔平客观条件的限制，L16（45）正交表可以不⽤考虑了。
选定L9（34）正交表，遇到⼀个问题：因素排满，没有空⽩列⽤于统计实验误差，怎么呢？所以必须通过重复试验来统计实验误差，你决定每个组合⽅案重复3次。
因此，本实验最终需要27次，将得到27组数据。
三正交试验数据录⼊格式⽹上有不少同学提到这个问题，其实数据结果组织形式和⽆重复试验的格式是⼀样的，只需要顺次增加⾏即可。
四⽅差分析步骤菜单操作：分析→⼀般线性模型→单变量因变量：输⼊残留蛋⽩固定因⼦：输⼊⽔解温度，⽔解时间C加盐量，烘房温度模型选项卡：以上四个影响因素作为主效应进⾏分析⽅差分析结果：四个影响因素的sig值均⼩于0.01，表明四个因素对⽣产胃蛋⽩酶都有极显著的影响，验证了最初你的经验。
但这还不是我们最终的⽬的，我们需要得到提⾼⽣产效率的最优化⼯艺组合，直⽩⼀点，就是你必须找到每个影响因素最好的那个⽔平参数。
这个问题在上⼀篇⽂章中就有说明，可采⽤多重⽐较的⽅法就⾏可视化⽐较。
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1.运行spss进入主界面
2.设置因素水平
3.生成正交表
4. 增加变量（考察指标），输入检测结果
5. 进行单因变量多因素方差分析
6. 导入因素和结果到相应对话框中
7. 设置选项
8. 设置模型
9.确定后即可得到分析结果
详细步骤：
1.运行spss进入主界面
2.设置因素水平
3.生成正交表（将各参数小数位为设为0）
4. 增加变量（考察指标），输入检测结果
5. 进行单因变量多因素方差分析
6. 导入因素和结果到相应对话框中
7. 设置选项：点选项将因素导入显示平均值对话框
8. 设置模型：点模型设置自定义对话框的模型
9.确定后即可得到分析结果
注明：文中的因素水平及数据仅做参考使用，不是实验真实数据。