spss正交试验设计
采用SPSS软件对正交试验设计结果进行分
采用SPSS软件对正交试验设计结果进行分析（1）将P268例题4数据编辑到Excel里，如图1所示。
图1 P268例题4数据（2）打开SPSS软件，Excel里（P268例题4）的数据导入到SPSS软件（也可以直接复制后粘贴到SPSS）中，见图2所示。
图2 P268例题4数据导入SPSS软件（3）点击【分析】【一般线性模型】【单变量】，如图3、图4所示。
图3图4（4）将“得率”导入【因变量】，将“A”、“B”、“C”主因素导入【固定因子】，如图5所示。
注意：由于“D”、“E”两列属于空列，千万不能导入到【固定因子】里面，否则SPSS软件无法进行正确的分析。
图5（5）点击【模型】，选择【设定】，将左边A、B、C三因素以主效应的类型导入到右边【模型】框里面，如图6所示。
点击【继续】退出【模型】。
图6（6）点击【两两比较】，将左框的A、B、C三个“因子”选中并导入到右框【两两比较检验】里面，如图7所示。
点击【继续】退出【两两比较】。
图7（7）如图8所示，点击【确定】。
图8（8）点击【确定】后，得到分析结果【查看器】，如图9所示。
图9 查看器所显示的结果（9）【主体间效应的检验】中显示的就是方差分析的结果，如图10所示。
图10 方差分析结果（10）在【主体间效应的检验】中选中需要的数据并列出方差分析表，如表1所示。
（11）由表1可知，A因素各水平间存在极显著差异，B、C两因素各水平间差异不显著，需对A因素各水平间进一步进行多重比较。
详见图11。
图11 A因素各水平间的多重比较结果（q法）【思考题】1.图11展示的是α=0.05水平下的显著性情况，如何将α=0.01水平下的显著性情况列出来？2.图11中多重比较的结果是采用的“子集”的形式进行表达，需要转化为“字母标记法”，如何转化？。
SPSS软件在正交试验设计、结果分析中的应用
Ｐ Ｏ．０９１９ Ｏ．０００ Ｏ．０９９ ０．０１６ ０．０００ ０．０１６
综合表６、７，可以得出：Ｂ。均数最大（８．３３３），且Ｂ３与 Ｂ，、Ｂ：之间存在显著性的差异（Ｐ＜０．０５），Ｂ。、Ｂ：之间不存在 显著性的差异（Ｐ＝Ｏ．０９９＞０．０５）
同理，可以从另外的几张表格中分析可以得到：Ａ：均数 最大（９．０６７），且Ａ。、Ａ：、Ａ，之间均存在显著性差异；Ｃ：均 数最大（１０．３００），Ｃ。、Ｃ：、Ｃ，之间也都存在显著性差异。
总结论：中华芦荟丛生芽诱导的最佳培养基为：
Ａ２８１Ｃ２，即６一ＢＡ：２．０ｒａｇ／Ｌ：ＮＡＡ：０．３ｒａｇ／Ｌ：
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万方数据
２００９年１０月
电脑学 习
第５期
一个用ＶＢＡ编写的Ｑｕｉｎｅ
蓝鹰‘
刘松
摘 要：本文介绍了一个在ｗｏｒｄ
Ｗｏｒｄ
递归定理
中图分类号：ＴＰ３１１．１
文献标识码： Ａ 文章编号：１００２－２４２２（２００９）０５－００１７－－０１
Ａ ＶＢＡ Ｑｕｉｎｅ
Ｌａｎ Ｙｔｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ａ ＶＢＡ Ｑｕｉｎｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄ：Ｑｎｌ．ｅ ＶＢＡ Ｗｏｒｄ
Ｒｅｃｕｒｓｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｅｍ
２００９年１０月
电脑学 习
第５期
ＳＰＳＳ软件在正交试验设计、结果分析中的应用
邓振伟’
于萍 陈玲
摘 要：本文简要介绍了正交设计的优点及使用现状：提出了改进的建议．并阐述了利用ＳＰＳＳ软件进行正交试验设计、结果分
析的方法。力求为广大科技人员利用ＳＰＳＳ软件快速实现正交试验设计、结果分析提供帮助。
关键词：ＳＰＳＳ 正交设计 极差分析
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）
7
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
3
1
3
2
57
8
3
2
1
3
62
9
3
3
2
1
64
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，
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析
利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析一、引言药学实验中正交设计是一种常用的实验设计方法，可以有效地降低误差和提高实验的精确度。
方差分析是统计学中常用的一种方法，可以用于分析不同因素对实验结果产生的影响。
本文旨在介绍如何利用SPSS软件实现药学实验中正交设计的方差分析，并解释如何解读分析结果。
二、正交设计的基本概念正交设计是指通过合理的选取试验因素的水平和组合方式，使得每个试验因素的主效应与交互效应之间相互独立，从而实现在有限试验条件下获得尽可能多的信息。
正交设计的特点是可以同时考察多个因素的效应，并减少试验数目，节省时间和成本。
三、SPSS软件的使用SPSS是一种非常强大的统计分析工具，可以用于数据的录入、整理、分析和可视化展示。
在进行正交设计的方差分析时，首先需要将实验数据录入到SPSS软件中，然后按照正交设计的分组方式进行数据整理和分析。
四、数据录入和整理在SPSS软件中，将实验数据录入到一个数据表格中，每个试验因素作为一个独立的变量，每个因素的不同水平分别作为变量的取值。
然后将所有的结果数据作为一个单独的变量，与试验因素的变量进行对应。
完成数据录入后，可以进行数据的整理，例如删除缺失值、处理异常值等。
五、方差分析模型的建立在SPSS软件中，可以通过“分析”-“一元方差分析”来建立方差分析模型。
在模型建立时，需要选择适当的模型类型，例如单因素方差分析、双因素方差分析等，根据实验设计的具体要求进行选择。
六、方差分析结果的解读方差分析的结果可以通过SPSS软件进行自动计算和解释。
在解读结果时，主要关注F值和P值。
F值表示组间变异与组内变异的比值，用于判断因素对实验结果的影响是否显著。
P值表示假设检验的结果，如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，说明因素对实验结果的影响是显著的。
七、方差分析图的绘制在SPSS软件中，可以通过“图表”-“散点图”来绘制方差分析图。
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。
利用SPSS的正交设计
Orthogonal experimental design 1.定义是利用一套规格化的“正交表”，将实验因素、各水平之间的组合均匀搭配、合理安排，用较少的、有代表性的处理组合数，提供充分有用信息的一种高效、快速的多因素实验设计方法。
2. 因素和水平因素factor：实验结果或观察指标的影响因素。
水平level：各因素的不同状态。
3. 主效应和交互作用主效应main effect—每个因素对观察指标的作用。
交互作用interaction—一些因素取不同水平时对另一些因素的作用。
两个因素间的交互作用，称为一级交互作用，记为A×B。
三个因素间的交互作用，称为二级交互作用，记为A×B×C。
三个因素以上的交互作用统称为高级交互作用。
经验证明，二级交互作用大多可以忽略，高级交互作用则全部可以忽略。
L n (m k ) L 4 (2 3 ) 是指最多可以安排3个两水平的因素作4次实验的正交表。
实验次数因素及其水平 A B C 第一次第二次第三次第四次A1 A1 A2 A2 B1 B2 B1 B2 C1 C2 C2 C1 L 8 (2 7 ) 实验次数因素及其水平A B C 第一次第二次第三次第四次第五次第六次第七次第八次A1 A1 A1 A1 A2 A2 A2 A2 B1 B1 B2 B2 B1 B1 B2 B2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 （1）安排某个因素（2）安排某种交互作用（3）空列（做误差用）L 4 (2 3 ) 列号列号 1 2 3 1 2 3 2 1 L 8 (2 7 ) 列号列号1 2 3 4 5 6 7 1 2 3 2 1 5 6 7 4 7 6 1 7 4 5 2 3 6 5 4 3 2 1 根据分析需要，选用合适的正交表，将各个因素安排在正交表的各列的过程，称为表头设计。
表头设计原则：根据因素个数、水平数合理安排主效应和因素之间的交互作用。
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计
利用SPSS进行方差分析以及正交试验设计方差分析是一种常见的统计方法，用于比较两个或多个组之间的差异。
正交试验设计是一种实验设计方法，能够同时考虑多个因素对结果的影响。
本文将利用SPSS进行方差分析和正交试验设计的步骤介绍，并讨论如何解读分析结果。
首先，我们将介绍方差分析的步骤。
方差分析的基本思想是比较组间和组内的变异程度。
假设我们有一个因变量和一个自变量，自变量有两个或多个水平。
下面是方差分析的步骤：1.导入数据：将数据导入SPSS软件，并确保每个变量都已正确标记。
2.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"方差"，再选择"单因素"。
3.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将需要进行方差分析的因变量拖放到因素列表框中，然后将自变量也拖放到因素列表框中。
4.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置方差分析的参数，例如是否需要进行正态性检验、多重比较等。
然后点击"确定"。
5.查看结果：SPSS将输出方差分析的结果，包括各组之间的F值、p值等统计指标。
可以根据p值判断各组之间是否存在显著差异。
接下来，我们将介绍正交试验设计的步骤。
正交试验设计是一种多因素独立变量的实验设计方法，可以在较小的实验次数内获得较高的信息量。
下面是正交试验设计的步骤：1.设计矩阵：根据研究目的和独立变量的水平，构建正交试验的设计矩阵。
2.导入数据：将设计矩阵导入SPSS软件，并将每个变量的水平标注为自变量。
3.选择统计分析：点击SPSS菜单栏上的"分析"，然后选择"一般线性模型"，再选择"多元方差分析"。
4.设置因变量和自变量：在弹出的对话框中，将因变量拖放到因子列表框中，然后将自变量也拖放到因子列表框中。
5.点击"设定"按钮：点击"设定"按钮，设置正交试验设计的参数，例如交互作用是否显著、多重比较等。