试验设计及其优化
高效的试验设计与数据分析优化实验设计与数据处理的方法
高效的试验设计与数据分析优化实验设计与数据处理的方法高效的试验设计与数据分析——优化实验设计与数据处理的方法试验设计是科学研究和实验领域中的重要环节，它直接影响到实验结果的可靠性和实验过程的高效性。
同时，在实验过程中，对实验数据的处理和分析也至关重要，它能够揭示数据背后的规律、验证假设，并为决策提供有力支持。
本文将介绍一些高效的试验设计与数据分析的方法，以优化实验设计和数据处理的效果。
一、试验设计1. 设定明确的目标：在进行试验设计之前，需要明确实验的目标和问题。
识别出实验想要解决的具体问题，并确定评价指标和预期结果。
这样可以避免盲目设计和数据收集，确保实验的针对性和有效性。
2. 因素选择与水平确定：根据实验目标，选择影响结果的关键因素，并确定每个因素的水平。
在选择因素时，应避免冗余和重复的因素，以减少实验的复杂性和成本。
同时，要保证因素选择合理，能够揭示影响结果的主要因素。
3. 设计合理的实验方案：基于已确定的因素和水平，选择合适的实验设计方法，如完全随机设计、随机分组设计等。
确保实验方案的科学性和可行性，并考虑到实验过程中可能存在的随机误差和其他干扰因素。
4. 控制实验条件：为了获得准确的实验数据，需要严格控制实验条件，包括环境条件、设备状态等。
通过标准化实验条件，减少不确定因素对实验结果的影响，提高实验数据的可靠性。
二、数据处理与分析1. 数据收集与整理：在实验过程中，需要采集各个因素对结果的观测值，并按照实验方案进行数据整理和记录。
确保数据的准确性和一致性，使得后续的数据处理和分析工作能够进行顺利。
2. 统计分析方法的应用：根据实验设计的特点和数据类型的不同，选择适当的统计分析方法。
常用的统计分析方法包括方差分析、回归分析、t检验等，它们能够有效地揭示因素对结果的影响程度，并提供统计学上的支持。
3. 假设检验与置信区间：在数据分析中，通常需要验证假设的成立和效果的显著性。
通过假设检验和置信区间分析，可以判断因素对结果的影响是否显著，并进行科学的推断。
正交试验设计因素选择与优化策略
正交试验设计因素选择与优化策略正交试验设计是一种常用的统计方法，用于确定影响某一产出指标的多个因素之间的关系。
通过使用正交试验设计，可以在少量实验中获得充分的信息，从而帮助优化产品或过程。
然而，正确选择和优化正交试验设计的因素是关键的。
本文将探讨正交试验设计因素选择与优化策略。
1. 因素选择在确定正交试验设计的因素时，需要考虑以下几个方面：1.1 问题定义首先，需要明确研究的问题定义。
确定您感兴趣的产出指标，并确定可能影响该指标的因素。
1.2 因素类型确定因素的类型是选择正交试验设计的重要一步。
因素可以是定性的或定量的。
定性因素是指不能被精确测量的因素，如颜色或形状；而定量因素是可以被准确测量的，如温度或时间。
确保正确识别因素的类型，以便正确选择设计。
1.3 因素数量确定正交试验设计中的因素数量是很重要的。
较少的因素数量可以减少实验规模，但可能无法完全掌握因素之间的相互作用。
较多的因素数量可能会增加实验的复杂性。
根据实验的目标和可用资源，选择适当的因素数量。
2. 优化策略在确定正交试验设计的因素之后，需要考虑如何优化设计以获得可靠的结果。
以下是几个常用的优化策略：2.1 L型表设计L型表是正交试验设计中常用的设计类型之一。
它可以用于确定每个因素的水平对产出指标的影响，并确定因素之间的相互作用。
通过选择适当的L型表设计，并根据实验结果进行分析，可以获得最佳的因素水平组合。
2.2 随机化在正交试验设计中，随机化是必不可少的。
它可以减少可能存在的偏差，并提高实验结果的可信度。
通过随机化因素水平的选择和实验的顺序，可以降低因素之间的干扰效应。
2.3 统计分析使用适当的统计方法对实验数据进行分析也是优化正交试验设计的重要策略。
通过运用方差分析、回归分析等方法，可以确定哪些因素对产出指标具有显著影响，并进一步优化设计。
2.4 反应面法反应面法是一种基于正交试验设计结果的建模方法。
通过构建数学模型，可以预测产出指标在不同水平组合下的表现。
质量管理工程中的实验设计与优化
质量管理工程中的实验设计与优化在质量管理工程中，实验设计与优化是一项关键的工作。
通过科学合理的实验设计和优化方法，可以帮助企业提高产品质量、降低成本、提高生产效率，从而获得更好的竞争优势。
本文将探讨质量管理工程中的实验设计与优化的重要性以及常用的方法。
一、实验设计的重要性实验设计是质量管理工程中的重要环节，它可以帮助企业确定影响产品质量的关键因素，并找出最佳的工艺参数组合。
通过合理的实验设计，可以降低试验成本，提高试验效率，缩短产品开发周期。
同时，实验设计还可以帮助企业了解产品的稳定性和可靠性，为产品质量的持续改进提供依据。
二、常用的实验设计方法1. 完全随机设计完全随机设计是最简单和最常用的实验设计方法之一。
它的特点是试验对象被随机分配到各个实验组，每个实验组之间的差异仅仅是由于随机因素引起的。
完全随机设计适用于试验对象数量较少、试验条件较简单的情况。
2. 随机区组设计随机区组设计是一种常用的实验设计方法，它可以消除试验对象之间的差异，提高试验的可靠性。
随机区组设计将试验对象分为若干个区组，每个区组内的试验对象具有相似的特征。
在每个区组内，试验对象被随机分配到不同的实验组中，以消除试验对象之间的差异。
3. 因子水平设计因子水平设计是一种常用的实验设计方法，它可以帮助企业确定影响产品质量的关键因素及其不同水平的影响程度。
通过对不同因子水平的组合进行试验，可以找出最佳的工艺参数组合，从而实现产品质量的最优化。
三、实验优化的方法1. 响应面分析响应面分析是一种常用的实验优化方法，它可以帮助企业建立数学模型，分析各个因素对产品质量的影响程度，并找出最佳的工艺参数组合。
通过响应面分析，可以实现产品质量的最优化，提高产品的性能和稳定性。
2. Taguchi方法Taguchi方法是一种常用的实验优化方法，它通过设计正交实验表，确定关键因素及其水平的组合，从而实现产品质量的最优化。
Taguchi方法注重寻找稳健的工艺参数组合，以提高产品的可靠性和稳定性。
DOE实验设计的优化分析
DOE实验设计的优化分析DOE（Design of Experiments）是一种科学的方法，用于系统地设计和分析试验，以探索和优化产品、过程或系统的性能。
通过DOE，我们可以确定最佳参数设置，从而优化产品的质量或过程的效率。
在本文中，我们将对DOE实验设计进行优化分析，探讨其优势、步骤和应用。
一、DOE实验设计的优势DOE实验设计相比传统的试验方法具有以下几个优势：1. 效率提升：DOE可以通过最小数量的试验获得最大的信息量。
通过系统地改变因素水平并检测结果，可以快速地确定主要影响因素，从而提高试验效率。
2. 精确性提高：DOE可以帮助我们识别和控制影响结果的主要因素，并通过一系列试验来确保结果的准确性。
通过统计方法进行数据分析，可以准确评估因素对结果的影响。
3. 可重复性：DOE设计的试验过程是可重复的，可以在不同的实验环境中进行验证。
这保证了结果的可靠性和可复制性。
二、DOE实验设计的步骤DOE实验设计通常包含以下几个步骤：1. 确定目标：首先，我们需要明确试验的目标和问题。
这有助于我们确定需要优化的性能指标以及可能的影响因素。
2. 因素选择：在这一步骤中，我们需要选择可能对结果产生影响的因素。
通过专业知识、经验和前期数据分析，我们可以确定主要因素和控制因素。
3. 实验设计：根据确定的因素和其水平，我们可选择适当的实验设计方法。
常见的实验设计方法包括全因子设计、因子水平组合设计和响应面设计等。
4. 实施试验：按照设计的实验方案进行试验。
确保对因素进行适当的调整，并记录实验数据。
5. 数据分析：通过统计方法对实验数据进行分析，确定主要因素和交互作用，并建立模型来预测结果。
6. 结果优化：根据数据分析的结果，优化因素的水平以达到最佳结果。
通过反复实验和优化，不断改进产品或过程的性能。
三、DOE实验设计的应用领域DOE实验设计广泛应用于许多领域，包括工程、生产制造、药物研发、食品加工等。
以下是一些常见的应用领域：1. 工程优化：DOE可用于改进产品设计、制造过程和系统运行，以提高产品质量、降低成本和优化性能。
4试验设计与优化
单纯形（Simplex）
每个顶点可用对应的坐标表示。如三角形 三个顶点可用坐标（x11, x12）、（x21, x22）、 （x31, x32）来表示。 那么，在试验设计中，每个顶点的坐标可以用 来表示各因素的水平取值；该顶点就表示在该 条件下的一次试验。
如：设有两因素，温度 t，水平为10, 20, 30, … 压力 p，水平为 100, 150, 200, …。则单纯形的 顶点可表示为 (10, 100), (10, 150), (20, 100), …
C 1(1.2) 2(1.5) 3(1.3) 2 3 1 3 1 2 28.3 48.3 40.0 20.0 C2
铁水温度/+1350℃ 15 45 35 40 45 30 40 40 60
通过简单的极差分 析可知，影响因素 从主到次依次为 CAB，最佳条件为 A3B2C2
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正交试验法的步骤
明确试验目的，确定要考核的试验目标
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没有合适的正交表时，采用拟水平法。
有交互作用的正交试验设计
交互作用是指因素之间互相影响。
例：某试验田农作物的氮肥、磷肥施用效果
N P
P1=0 200 215
P2=2 225 280
N1=0 N2=3
在实际工作中，交互作用经常遇到，但如果确有把握 认定交互作用的影响很小，则可以忽略不计。
来进行优化
水平：因素在试验中的取值
如用原子吸收分光光度法测定 Cu 时，在选择试验
条件时，若设灯电流分别为 1mA、2mA、3mA、 4mA，狭缝宽度分别为0.1mm、0.2mm、0.4mm， 则灯电流因素有四个水平，狭缝宽度因素有三个水 平。
约束条件：某因素所能取的水平值的变化范围
化学分析中的实验设计与优化方法有哪些
化学分析中的实验设计与优化方法有哪些1、化学分析实验设计与优化的重要性化学分析在众多领域中都具有至关重要的作用，其结果的准确性和可靠性直接影响到后续的研究、生产和决策。
一个精心设计和优化的化学分析实验能够提高分析效率、降低成本、减少误差，并为解决实际问题提供有力的支持。
11 提高分析准确性通过合理的实验设计，可以减少干扰因素的影响，确保测量结果更接近真实值，从而提高分析的准确性。
12 增强实验可重复性良好的实验设计能够使实验条件更加稳定和可控，使得不同批次的实验结果具有较高的一致性和可重复性。
13 降低成本和资源消耗优化实验方案可以减少试剂的使用量、缩短实验时间，从而降低实验成本和资源消耗。
14 适应复杂样品分析面对日益复杂的样品，精心设计和优化的实验能够有效地应对各种挑战，提取出有价值的信息。
2、化学分析实验设计的关键要素21 明确实验目的在设计实验之前，必须清晰地确定实验的目的是什么，是定性分析还是定量分析，是检测某种特定成分还是评估样品的整体性质。
22 选择分析方法根据实验目的和样品的特点，选择合适的化学分析方法，如分光光度法、色谱法、质谱法等。
23 确定样品采集和处理方式样品的采集要具有代表性，处理过程要尽量避免成分的损失和污染，同时要保证处理方法与所选分析方法相匹配。
24 选择实验仪器和设备根据分析方法和实验要求，选择精度和性能合适的仪器设备，并确保其经过校准和维护。
25 设计实验变量和控制条件确定需要研究的变量，如反应温度、时间、试剂浓度等，并设置合理的控制条件，以排除无关因素的干扰。
3、化学分析实验优化的方法31 单因素实验优化逐一改变一个因素，而保持其他因素不变，观察该因素对实验结果的影响，从而确定其最佳取值范围。
32 正交实验设计通过正交表安排多因素实验，能够在较少的实验次数内找到各因素的最优组合。
33 响应面优化法利用数学模型拟合因素与响应值之间的关系，从而找到最优的实验条件。
纺织加工过程中需要用试验设计与参数优化的实例
纺织加工过程中需要用试验设计与参数优化的实例在纺织加工过程中，试验设计与参数优化可以应用于许多方面，例如纺纱、织造、染色和整理等。
下面将以纺纱和染色两个过程为例，详细介绍试验设计与参数优化在纺织加工过程中的应用。
纺纱是纺织加工过程中的关键环节之一，其质量直接影响着织物的成品质量。
试验设计可以帮助确定纺纱过程中的关键参数，优化这些参数可以提高纺纱质量和生产效率。
首先，我们可以利用试验设计方法确定纺纱过程中的纺纱机转速和纱线密度对纺纱质量的影响。
通过正交试验设计，我们可以系统地设计一组实验，包括不同的转速和纱线密度组合。
通过检测纺纱质量指标，如纱线强度、粗细均匀度和断裂强度等，我们可以分析，并找到最佳转速和纱线密度组合，以达到最佳的纺纱质量。
其次，染色是纺织加工过程中另一个重要的环节。
试验设计和参数优化可以应用于染色过程的颜色深度和染色均匀度等关键参数的优化。
利用试验设计，我们可以先确定染色过程中的一些重要因素，如染料浓度、温度和染色时间等。
通过正交试验设计，我们可以得到各种组合，并根据颜色深度和染色均匀度等指标进行评估和优化。
此外，在纺织加工过程中，还可以应用试验设计和参数优化方法解决一些问题，如染色剂的选择和配方优化。
通过比较不同染料配方的染色效果，我们可以找到最佳的染料配方，以达到理想的染色效果。
纺织加工过程中的参数优化还可以通过数学建模和优化算法进行。
例如，我们可以利用响应面法建立纺纱和染色等过程的数学模型，并使用优化算法求解最佳的参数组合。
这样可以通过计算机模拟的方式提前预测纺织加工过程中的各种变量的最佳取值，从而减少试验时间和成本。
总之，纺织加工过程中的试验设计与参数优化可以应用于纺纱、织造、染色和整理等环节，通过优化关键参数，可以提高生产效率和产品质量，同时减少资源的浪费。
这些方法不仅可以用于传统纺织加工过程，还可以应用于新兴技术和材料的开发过程中，为纺织行业的发展提供技术支持。
高效的试验设计科研实验设计中的关键因素与优化策略
高效的试验设计科研实验设计中的关键因素与优化策略高效的试验设计：科研实验设计中的关键因素与优化策略科研实验设计是进行科学研究和验证的关键步骤，良好的试验设计可以确保实验结果的可靠性和可重复性。
在实验设计中，关键因素的选择以及优化策略的制定是至关重要的，下文将就这两个方面进行探讨。
一、关键因素的选择在实验设计中，关键因素是指那些对实验结果具有重要影响的因素。
正确选择关键因素可以最大程度地提高实验效率与可靠性。
1. 因素筛选：首先，需要明确实验的目的和研究问题，并根据问题的特点选择合适的因素。
在考虑因素时，需要进行事前调研和文献查阅，了解已有研究中常用的因素，并根据实验要求进行筛选。
同时，还需要考虑实验条件和可控性的问题，确保选择的因素可以在实际实验中进行操作。
2. 因素层次：在选择关键因素后，需要确定其层次。
根据因素的性质和实验目的，可以将因素分为定性因素和定量因素。
定性因素通常是实验的处理方法，如温度、pH值等；定量因素是实验的观测指标，如生长速率、产量等。
对于定性因素，可以采用二分类或多分类的方式进行设置；对于定量因素，可以设置不同的水平或范围进行观测。
3. 水平与重复：在确定关键因素的层次后，需要对每个因素确定其水平。
水平的选择应尽量覆盖实际应用范围，并保证实验结果的可靠性。
同时，为了提高实验的可靠性和可重复性，需要进行重复实验。
重复实验可以减小误差和排除偶然因素的影响，确保实验结果的准确性。
二、优化策略的制定优化策略是为了最大程度地提高实验效率和结果准确性，通过对实验设计的调整和改进来达到优化的目的。
1. 响应面分析：响应面分析是一种统计方法，可以通过实验数据来获得因素与响应变量之间的数学模型，并确定最优条件。
这种方法可以有效减少实验次数，提高实验效率。
在进行响应面分析时，可以采用正交试验设计方法，通过构建多个试验点来获得更准确的数据。
2. 控制变量法：在实验设计中，存在大量的杂质、噪声和其他干扰因素。
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小儿清肺分散片制备工艺研究摘要：目的优选小儿清肺分散片制备工艺处方。
方法采用单因素试验对填充剂、崩解剂、黏合剂、润滑剂及载药量进行筛选,采用正交试验对交联聚乙烯吡咯烷酮(PVPP)、羧甲基淀粉钠(CMS-Na)、低取代羟丙基纤维素(L-HPC)3 种崩解剂的联合应用比例进行优化。
结果分散片的最佳处方工艺为：以微晶纤维素为填充剂,微粉硅胶为润滑剂,75%乙醇为黏合剂,PVPP、L-HPC、CMS-Na 为联合崩解剂(L-HPC∶PVPP∶CMS-Na＝4∶3∶6),制得的分散片崩解时间＜3 min,且全部通过2 号筛,分散均匀性合规定。
结论按该处方制备的小儿清肺分散片工艺稳定可行,适于临床需要。
关键词：小儿清肺分散片；制备工艺；处方优化小儿清肺分散片是由小儿清肺片改剂型而成,后者为本院历经10 余年潜心研究而成的纯中药制剂,用于小儿风热闭肺所致的喘咳,经多年临床验证,对小儿支原体肺炎疗效确切、抗复发、抗耐药作用强,且不良反应小。
基于小儿清肺片抗肺炎支原体肺炎的确切疗效及支原体肺炎临床特点,本研究旨在开发具有抗肺炎支原体肺炎作用的速释制剂。
分散片是一种崩解快、溶出快、生物利用度高、服用方便的口服固体制剂,兼具片剂和液体制剂的优点,尤其适于老、幼和吞咽困难的患者[1]。
本试验采用单因素及正交试验对小儿清肺分散片处方进行筛选,并参照2010 年版《中华人民共和国药典》(二部)附录片剂项下要求对分散片崩解时间、分散均匀性、平均片重、硬度、脆碎度进行考察。
1 试验方案1.1试验目的本试验采用单因素及正交试验对小儿清肺分散片处方进行筛选,并参照2010 年版《中华人民共和国药典》(二部)附录片剂项下要求对分散片崩解时间、分散均匀性、平均片重、硬度、脆碎度进行考察。
1.2试验条件DP30A 单冲压片机(北京国药龙立科技有限公司),BJ-ZN 崩解时限仪(天津市富兰斯电子科贸有限公司),YP2001N 型电子天平(上海精密科学仪器有限公司),101-1AB 型电热鼓风干燥箱(天津市泰斯特仪器有限公司),PYD-1B 片剂硬度测试仪(天津市富兰斯电子科贸有限公司),CSD-1 型脆碎度检测仪(天津市泰斯特仪器有限公司)。
微晶纤维素(MCC)、羧甲基淀粉钠(CMS-Na)、低取代羟丙基纤维素(L-HPC)、交联聚乙烯吡咯烷酮(PVPP)、交联羧甲基纤维素钠(cCMC-Na)、乳糖、淀粉、硬脂酸镁、微粉硅胶,安徽山河药用辅料有限公司)；95%乙醇,哈尔滨市兴旺试剂有限公司。
1.3试验方案1.3.1确定因素与水平为了选定正交试验各个参数的取值范围，结合前面做的一些试验研究的经验，确定了正交试验的因素与水平。
正交试验按照L9（34）正交表进行试验，因素水平表如表1所示表1 正交试验的因素和水平水平L-HPC(%) PVPP(%) CMS-Na(%) A BC 1 4 3 4 2 5 4 6 3 658正交试验结果见表3表2 崩解剂配伍比例正交试验安排与结果序号ABCD崩解时间k(s)X k 2 1 1 1 1 1 122 14884 2 1 2 2 2 166 27556 3 1 3 3 3 171 29241 4 2 1 2 3 131 17161 5 2 2 3 1 190 36100 6 2 3 1 2 180 32400 7 3 1 3 2 142 20164 8 3 2 1 3 183 33489 9332118433856均值1 153.000 131.667 161.667 165.333∑=91i i k =1469,均值2167.000179.667160.333162.667均值3169.667178.333167.667161.667∑=912i i k =244851极差16.66748.0007.3343.666表3 崩解剂配伍比例正交试验方差分析方差来源离差平方和自由度 F 值 显著性A480.889222.309P<0.05B 4483.556 2 207.996 P<0.01C 91.556 2 4.247 D(误差) 21.56021.000注：F 0.05(2,2)＝19.0,F 0.01(2,2)＝99.02试验结果分析2.1极差分析(1)计算p ij (i 为因素水平，j 为因素列)值，以第1列L-HPC 崩解时间s 为例：K 1s =122+166+171=459 K 2s =131+190+180=501 K 3s =142+183+184=509其余因素各水平相应的K ij 值，见下表：ij K 因素L-HPC(%) PVPP(%) CMS-Na(%) 误差j K 1 459 395 485 496 j K 2 501 539 481 488j K 3509 535 503 485 21j K 210681156025 235225 24601622j K 251001 290521 231361 238144 23jK259081286225253009235225(2)计算各因素同一水平的平均值ij K ，见表2。
⑶计算各因素的极差j R ，j R 表示该因素在其取值范围内试验指标变化的幅度。
()()ij ij j P Min P Max R -=用极差j R 值的大小来判断因素的主次影响顺序，j R 值越大，表示该因素水平的变化对试验指标的影响越大，因素越重要，主次顺序见表2。
2.3.2方差分析t差引起的变异两部分，构造F 统计量，作F 检验可判断因素作用是否有统计学意义。
对于()m p n L 正交表的试验结果，记∑==pi i P T 1, p T P p P p i i ==∑=11本题中P=9，n=3，m=4，则T =∑=91i i k =1469,p =91∑=91i i k =9T=163.2试验结果的总偏差：S t=∑=912i ik —91（∑=91i i k ）2=5077.556第j 试验因素偏差平方和：9K 31K 91K 932312291312T S k kj i i k kj j -=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑∑===S L-HPC =31∑=312k KAk-92T =480.889sPVPP =31231∑=k KAk-92T =4483.556 S CMS-Na =31231∑=k KCK-92T =91.556 S误差=31231∑=k k误差-92T =21.556 试验误差的偏差平方和： S 6=S 误差=21.556自由度计算：总自由度： 8191=-=-=p f T各因素自由度: f L-HPC = f PVPP =f CMS-Na =3-1=2 误差自由度: 2=误差f 2==误差f f e均方计算: MS j =j jf s ;⎪⎪⎭⎫⎝⎛----e e Na CMS Na CMS pvpp pvpp hpc l hpc l f s f s f s f s ,,,jMSHPC L MS -PVPP MSNaCMS MS -e MS数值240.445 2241.778 45.77821.556误差偏差平方和e SS =10.778 误差自由度：e f =2 误差均方值:e MSS =10.778 计算比F ：HPC L F -=HPC L MS -/e MSS =22.31F pvpp =e PVPP MSS MS /=208.00==--e Na CMS Na CMS MSS MS F / 4.25表3方差结果分析方差来源 偏差平方和 自由度均方和比F临界值FαL-HPC =Lhpc S 480.889 2240.445 22.31()00.192,205.0=F 0.05 PVPP PVPP S =4483.556 2 2241.778 208.00()00.192,205.0=F 0.05 CMS-NANA CMS S -=91.556245.7784.25()00.192,205.0=F0.05误 差S误差=21.55625.389 _ _ _ 总 和=t S 5077.5578由表3得知，L-HPC,PVPP 与CMS-NA 对试验结果的影响经方差检验是有统计学意义的3 软件操作过程（使用Minitab 进行） 3.1 在表中输入数据：3.2 选择正交试验设计，田口，自定义田口设计：3.2.1自定义田口设计，选择因子硬度、锥度、粗糙度点击确定：3.2.2 点击分析田口设计：3.2.3 选择相应数据列：3.2.4 图形—选择均值：3.2.5 分析—选择均值：3.2.6 选项—选择望大特性:3.3 得出结果：与手工计算结果得出的结果一样，各因素主次顺序为：PVPP>L-NPC>CMS-NA由均值主效应图，得出最优组合结果：PVPP取1水平，L-NPC取1水平，CMS-NA取2水平3.4 方差分析如下：3.4.1选择方差分析—一般线性模型：3.4.2 选项调整：3.4.3 图形选择：3.5 点击确定—得出结果：软件计算结果与手工计算结果比较：44.240=-H PC L MS ；78.2241=pvpp MS ；78.45=-NA CMS MS ; 78.10=误差MS 四项值与软件计算值相同。