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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。

正交试验表如何制作？（SPSSAU文章）

正交试验表如何制作？（SPSSAU文章）在日常试验中，对于只考察一个或两个因素的试验来说，由于控制的因素较少，试验设计和实施都比较的简单。

但当一个试验出现超过三个因素时，试验就变得非常繁琐，全部实施起来也非常困难。

当然，这些问题不只我们遇到了，统计学家们早已发现这一问题，并设计出简化试验的各种方法。

本文要介绍的就是最为人所知的——正交试验法。

正交试验正交试验的一般流程包括以下几个步骤：①确定研究因素；②选择指标水平；③制作成正交试验表格；④进行试验；⑤试验结果分析案例背景：在一项研究中，研究人员想分析温度，保温时间和工件重量三种因素对弹簧质量的影响。

①确定研究因素根据上面的研究背景可以确定，本次的研究因素共有三个，分别是：温度，保温时间和工件重量。

②选择指标水平确定因素后，还要对每个因素的水平进行设定，通常是依据专业知识或参考过往的文献经验来设定。

本例中的三种因素和水平数据设定如下：③制作正交试验表格确定好因素与水平、准备工作就基本完成，下面要制作正交试验表格，再将数据对应填入表格。

案例中共涉及3个因子（因素），每个因素均有3个水平，表格设置如下：使用路径：SPSSAU→医学研究→正交试验SPSSAU-正交设计表格④进行试验经过了漫长的试验……记录试验结果，整理数据。

⑤试验结果分析得到试验结果后，将试验数据与结果整理到表格中，上传到SPSSAU分析。

下面开始对结果进行分析，通常是用方差分析。

一般情况下，试验的因素为两个或者三个。

如果超过三个，则需要使用多因素方差分析。

不考虑交互作用，分析各因素对弹簧弹性的影响。

使用路径：SPSSAU→进阶方法→多因素方差多因素方差分析结果结果显示，保温时间，工件重量会对弹簧弹性产生显著性影响，而温度并不会对弹性产生影响。

并且工件重量是影响弹性的最重要因素。

其他说明如果某因素呈现出显著性，说明该因素会对Y产生显著性差异，具体可以通过单因素方差分析进一步研究。

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SPSS的正交实验设计课件

step3，接步骤1对话框，单击options，在弹出的对话框中，将a、b、c选到display means for中，点击continue，点击 ok。
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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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的正交实验设计课程设计

SPSS的正交实验设计课程设计1. 引言正交实验设计是一种高效、系统的设计分析工具，广泛应用于工程、科学研究以及市场调研等领域。

SPSS是一款功能强大的统计分析软件，提供了丰富的工具和功能用于设计和分析正交实验。

本文将介绍SPSS中正交实验设计的基本原理和应用方法，并通过一个具体案例进行实际操作。

2. 正交实验设计的基本原理正交实验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，可以通过少量的实验运行获得对多个因素和因素交互作用的有效估计。

其基本原理包括以下几个方面：•因素的选择：根据研究目的和实际情况，选择需要研究的因素和其水平，建立因素与水平的因素水平表。

•正交表的选择：根据因素的个数和水平数目，选择合适的正交表进行实验设计。

•实验方案生成：根据正交表，生成完整的实验方案，包括每个因素的水平组合和重复实验次数。

•数据收集和分析：按照实验方案进行实验运行，收集实验数据，并使用SPSS进行数据分析，得到因素效应和交互效应的估计。

3. SPSS中正交实验设计的应用方法SPSS提供了丰富的功能和工具，可以方便地进行正交实验设计的应用和分析。

下面将介绍SPSS中正交实验设计的具体应用方法。

3.1 建立因素水平表首先，在SPSS中创建一个数据文件，然后导入需要研究的因素和其水平。

在数据文件中，每个因素作为一个变量，每个水平作为一个值，可以使用数字或字符表示。

3.2 选择正交表根据因素个数和水平数目，选择合适的正交表。

SPSS提供了正交表的选择工具，可以根据设计要求自动选择适合的正交表。

3.3 生成实验方案根据选择的正交表，使用SPSS生成完整的实验方案。

在实验方案中，将因素的水平组合和重复实验次数进行排列和组合，得到每个实验的具体条件。

3.4 数据收集和分析按照生成的实验方案进行实验运行，收集实验数据。

数据收集完毕后，使用SPSS进行数据分析，计算因素效应和交互效应的估计。

SPSS提供了多种统计分析工具和方法，可以进行方差分析、回归分析等。

SPSSAU正交实验及极差分析步骤说明

极差分析正交试验正交设计 SPSSAU极差分析Contents1背景 (1)2理论 (2)3操作 (3)4 SPSSAU输出结果 (4)5文字分析 (4)6剖析 (5)正交试验设计进行分析的方法包括两种，一种是极差分析（也称直观分析法），二是方差分析法。

如果使用方差分析，可使用S P S S A U进阶方法里面的多因素方差，也或者通用方法里面的方差分析进行研究。

极差分析是一种直观式的分析方法，其也称作R法，通过计算R值（因素极差值）来判断因素的优劣情况，当然还可判断某因素时的最佳水平情况，从而得到最终组合。

特别提示：极差分析是针对正交试验设计数据，比如使用S P S S A U【医学/实验研究--正交设计】数据得到正交表，进行试验得到试验数据后需要进行直观式分析。

1背景当前有一项研究，研究大豆出油率分别与3个因素的关系情况，分别是萃取液，温度和处理时间。

首先使用S P S S A U的正交设计得到正交表L9.3.4，总共进行9次试验收集完成试验数据后进行分析，希望找出3个因素时各水平的最佳大豆出油率组合。

另外，本案例数据如下表：表格中水平数量使用数字表示，比如因子2（温度）里面的数字1表示20度，数字2表示35度。

2理论极差分析是一种直观式分析方法，一般我们希望先评价因素优劣，比如本案例中三个因素的优劣，评价标题是通过R值（因素极差值）进行评价；而具体水平的优劣可通过K a v g值，即每个水平时试验数据的平均值，对于K a v g值的大小即可得到水平优劣的对比。

最终结合因素优劣和水平优劣，即可找出最佳试验组合。

特别提示：极差分析时，涉及相关指标的计算说明如下：K值：每因子每水平时试验证数据Y的加和值K a v g值：每因子每水平时试验证数据Y的平均值最佳水平：每因子时，K a v g值最大时对应的水平R：每因子时，K a v g值的最大值减去K a v g值的最小值水平数量：每因子时的水平数量每水平重复数r：每个水平平均实验次数折算系数d：每因子时，水平数量对应的折算系数d值R’：折算系数d*R*S q r t(每水平重复数r)如果是混合型正交表，R值（因素极差值）需要进行校正，即使用R’值，R’=折算系数d*R*S q r t(每水平重复数r)，其中折算系数d是结合水平数量查表得到，每水平重复数r指每水平平均实验次数。

利用SPSS做正交分析简易教程.doc

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。

精品文档。

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!。