正交实验法
正交实验法

正交实验法的由来一、正交表的由来拉丁方名称的由来古希腊是一个多民族的国家,国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表,每列也要有一个民族的代表。
数学家在设计方阵时,以每一个拉丁字母表示一个民族,所以设计的方阵称为拉丁方。
什么是n阶拉丁方?用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵(n<26 ),如果每行的n个字母均不相同,每列的n个字母均不相同,则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。
每个字母在任一行、任一列中只出现一次。
什么是正交拉丁方?设有两个n阶的拉丁方,如果将它们叠合在一起,恰好出现n2个不同的有序数对,则称为这两个拉丁方为互相正交的拉丁方,简称正交拉丁方。
例如:3阶拉丁方用数字替代拉丁字母:二、正交实验法正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格,称为正交表。
例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要求,须进行33=27种组合的实验,且尚未考虑每一组合的重复数。
若按L9(33) 正交表按排实验,只需作9次,按L18(37) 正交表进行18次实验,显然大大减少了工作量。
因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系,有时很难从软件需求规格说明中得到。
往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人,给软件测试带来沉重的负担,为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。
正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的(实验)数据(测试例)中挑选适量的、有代表性的点(例),从而合理地安排实验(测试)的一种科学实验设计方法。
正交试验设计法简介

正交试验设计法简介一、本文概述正交试验设计法是一种高效、系统的试验设计方法,广泛应用于科学研究、工程实践以及日常生产中的优化问题。
本文将对正交试验设计法的基本概念、原理、应用及其优势进行详细介绍,旨在帮助读者更好地理解和应用这一实用的试验设计方法。
正交试验设计法基于数理统计和正交表的理论,通过合理安排试验因素与水平,以较少的试验次数获得丰富的试验信息。
该方法的核心在于利用正交表的正交性,使得各试验因素之间互不干扰,从而能够准确地评估各因素对试验结果的影响程度。
本文将从正交试验设计法的基本原理出发,阐述其在实际应用中的操作步骤和方法。
通过具体案例的分析,展示正交试验设计法在解决实际问题中的优势和应用价值。
本文还将对正交试验设计法的局限性和改进方向进行探讨,以期为读者提供更为全面、深入的了解。
二、正交试验设计法的基本原理正交试验设计法是一种以数理统计和正交性原理为基础的高效试验设计方法。
其基本原理在于,通过选择一组具有代表性的试验点,即正交表中的行,来全面、均衡地考察多个因素在不同水平下的试验效果。
这种方法能够在保证试验全面性的大大减少试验次数,提高试验效率。
正交试验设计法主要基于两个核心原理:正交性原理和代表性原理。
正交性原理指的是在试验设计中,各因素之间应相互独立,互不影响,从而确保试验结果的准确性和可靠性。
代表性原理则是指在选择试验点时,应确保每个试验点都能代表一定的因素水平组合,以便全面考察各因素对试验结果的影响。
正交表是正交试验设计法的核心工具,它是一种具有特定结构的表格,用于安排试验因素和水平。
正交表具有均衡分散和整齐可比的特点,能够确保每个试验点都具有一定的代表性,并且各因素之间保持正交性。
通过正交表,可以方便地安排试验,并对试验结果进行分析和比较。
正交试验设计法的应用范围广泛,适用于多因素、多水平的试验场景。
它不仅可以用于新产品的开发和优化,还可以用于工艺改进、质量控制等领域。
通过正交试验设计法,可以更加高效地找出最优的参数组合,提高产品的性能和质量,降低生产成本,为企业带来更大的经济效益。
各因素相互影响的正交试验法

各因素相互影响的正交试验法
正交试验法是一种基于正交数组的优化设计方法,用于分析多个因素对系统的影响,并确定每个因素的相对重要性。
这种方法的特点是能够利用较少的试验数量来获得丰富的试验结果信息。
在运用正交试验法时,需要考虑以下几个因素之间的相互影响:
1. 确定影响因素:首先确定可能影响目标变量的因素,并列出所有相关因素。
2. 建立正交实验表:选择一个适合分析多个因素的正交实验表。
正交实验表是一种事先设计好的包含均匀分散、相互独立的正交数组,用于分析多个因素对系统的影响。
3. 实施试验:按照所选正交实验表的指示进行试验,收集数据。
4. 分析结果:根据收集的数据,利用正交实验表的特性分析各因素对目标变量的影响。
可以通过查看每个因素的方差分析结果来确定每个因素的主次和贡献率。
5. 优化决策:根据分析结果,可以确定哪些因素对目标变量最重要,哪些因素的贡献率较小,从而进行优化决策。
通过正交试验法,可以更有效地分析多个因素之间的相互作用,并确定各因素的相对重要性,从而为决策提供依据。
这种方法通常适用于需要分析多个影响因素的复杂系统或过程。
《正交实验法》课件

临床试验设计
正交实验法可用于设计临 床试验方案,优化试验参 数,提高试验的可靠性和 效率。
医学诊断方法优化
通过正交实验法,可以优 化医学诊断方法,提高诊 断的准确性和可靠性。
PART 04
正交实验法的扩展与改进
多因素正交实验设计
பைடு நூலகம்
定义
优点
多因素正交实验设计是正交实验法的 一种扩展,它用于研究多个因素对实 验结果的影响。
对于非水平因素或非参数实验 ,正交实验法可能不适用。
正交表的选择和实验设计需要 经验积累,否则可能导致实验
结果不准确。
PART 02
正交实验法的基本原理
正交表的概念与分类
总结词
正交表是正交实验法中的核心工具,用于安排多因素多水平的实验。
详细描述
正交表是一张预先制定的表格,用于安排实验并记录实验结果。根据实验因素的数量和每个因素的水平数,可以 选择不同的正交表。正交表有多种类型,如L4(2^3)、L8(2^7)等,其中L表示正交表,括号内数字表示实验因素 数和每个因素的水平数。
农药配制
通过正交实验法,可以找 到最佳的农药配方,有效 防治病虫害,同时减少对 环境的负面影响。
种植技术优化
正交实验法可以帮助农业 科研人员优化种植技术, 提高作物的生长速度和抗 逆性。
医学研究中的应用
新药研发
在药物研发过程中,正交 实验法可用于筛选最佳的 药物配方和剂量,提高药 物的疗效和安全性。
交互效应和水平间的差异。
优点
能够同时研究不同水平因素之间 的交互作用,更全面地了解实验
系统的特性。
正交实验与其他实验设计方法的比较
与单因素实验设计比较
单因素实验设计只考虑单个因素对实验结果的影响,无法全面了解多因素之间 的交互作用。正交实验设计能够同时研究多个因素,更全面地了解实验系统的 特性。
测试用例设计方法--正交试验法详解

测试用例设计方法--正交试验法详解正交试验法介绍正交试验法是研究多因素、多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验,根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的、有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,整齐可比”的特点。
正交表是一种特制的表格,一般用L n (m k)表示,L 代表是正交表,n 代表试验次数或正交表的行数,k 代表最多可安排影响指标因素的个数或正交表的列数,m 表示每个因素水平数,且有n=k*(m-1)+1。
正交表的特点正交表具有以下两个特点。
正交表必须满足这两个特点,有一条不满足,就不是正交表。
每列中不同数字出现的次数相等。
这一特点表明每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的几率是完全相同的,从而保证了在各个水平中最大限度地排除了其它因素水平的干扰,能有效地比较试验结果并找出最优的试验条件。
在任意2列其横向组成的数字对中,每种数字对出现的次数相等。
这个特点保证了试验点均匀地分散在因素与水平的完全组合之中,因此具有很强的代表性。
使用正交试验法的原因对于单因素或两因素试验,因其因素少,试验的设计、实施与分析都比较简单。
但在实际工作中,常常需要同时考察3个或3个以上的试验因素,若进行全面试验,试验的规模很大,由于时间和成本的限制我们不可能进行全面试验,但是具体挑其中的哪些测试用例进行测试我们心里拿不准,总担心不做不挑选的那些测试用例会遗漏一些严重缺陷。
为了有效的、合理地减少测试的工时与费用,我们利用正交试验法来设计测试用例。
正交试验法就是安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率的试验设计方法。
我们用测试实例来进行说明使用正交试验法设计测试用例的好处。
测试需求:某所大学通信系共2个班级,刚考完某一门课程,想通过“性别”、“班级”和“成绩”这三个查询条件对通信系这门课程的成绩分布,男女比例或班级比例进行人员查询: 根据“性别”=“男,女”进行查询 根据“班级”=“1班,2班”查询 根据“成绩”=“及格,不及格”查询按照传统设计——全部测试分析上述测试需求,有3个被测元素,被测元素我们称为因素,每个因素有两个取值,我们称之为水平值,所以全部测试用例个数是2*2*2=8,参见下表利用正交表设计测试用例,我们得到的测试用例个数是n=3*(2-1)+1=4,对于三因素两水平的刚好有L4(23)的正交表可以套用,于是用正交表试验法得出4个测试用例如下:根据实际需要可以在用正交试验法设计用例的基础上补充一些测试用例。
质量管理学第七章正交试验ppt课件

试验结果记录并填入正交表的最后一列。
第三节 正交试验结果分析
一、因素之间没有交互作用的正交试验。
例:某厂某车间对影响产品的质量原因进行研究。
1、试验指标:产品不合格率y,越小越好。
2、确定因素水平:影响产品质量的因素经分 析当时的主要因素有3个:①操作方式,该车间 采用三种操作方式(水平3)。②班组成员的技 术水平,当时有3个等级(水平3)。③产品的 种类,该车间生产用原料有3类(水平3)。
第二节 正交试验计划的安排
一、明确试验目的,确定试验的考核目标。
﹝如某药厂某药品收得率不理想,经常出现 收得率偏小的质量问题。因此改进工艺操 作规程,探求较好的工艺条件,这就是试 验的目的,考核指标就是药品的收得率。 ﹞
二、挑因素,选水平,制定因素水平表。
﹝挑因素,选水平应充分发挥有关人员的理 论知识、专业技术和生产经验等特长,把 因素与水平找得比较准确。﹞
351
361 359 359
356 372
373
363 365 365
12
20
22
2
6
6
1、直观分析
在8个试验中,收得率最高为第6号试验。 其 使试收验得条率件更为高A呢2B?1C这2D需1。要有计没算有一更下好。的条件
2、计算分析
对正交的试验结果,通过简单的计算,往
往能找到更好的条件。分别计算出各因素的 各个水平结果之和﹝I II﹞及各因素的各个水 平结果和之差 。因素的主次排列顺序是:
列号
1
2
3
试验号
1
1
1
1
2
2
1
2
3
1
2
2
4
正交实验法

正交实验法正交实验法是一种在实验设计中常用的方法,通过对因素进行组合和调节来获得有效的实验结果。
正交实验法可以帮助研究人员在尽可能少的实验次数下,获取全面而准确的数据信息,从而提高实验效率和成本效益。
1. 正交实验法的概念正交实验法是一种多因素试验设计方法,通过对若干因素进行组合,形成一系列实验方案,以确定各因素对实验结果的影响程度。
通过正交实验法,可以在尽可能少的试验次数下,全面地研究多个因素对实验结果的影响,并有效地处理相互影响的因素组合。
2. 正交实验法的特点•全面性:正交实验法能够全面地覆盖多个因素的组合方式,确保各因素的影响全部考虑到。
•高效性:通过正交实验法,可以在相对较少的实验次数下,获取全面的实验数据,提高实验效率。
•结构性:正交实验法以结构清晰的实验设计矩阵呈现,方便研究人员对实验数据进行分析和解读。
3. 正交实验法的步骤3.1 确定实验因素在使用正交实验法前,首先需要确定参与实验的各个因素,并确定各因素的水平。
3.2 构建正交表根据实验因素和水平,构建正交表,确定各组试验方案的分配。
3.3 进行实验按照正交表的设计,依次进行实验,记录数据。
3.4 数据分析通过对实验数据进行统计分析,确定各因素对结果的影响程度。
4. 正交实验法的应用正交实验法广泛应用于工程、制造、化学等领域的研究和实验中,用于优化产品设计、工艺流程以及改进实验方法。
通过正交实验法,研究人员可以快速准确地获得实验数据,指导实际生产和改进工作。
5. 总结正交实验法作为一种有效的多因素试验设计方法,在科研和实验领域具有重要意义。
通过合理运用正交实验法,研究人员可以全面、高效地进行实验研究,为产品创新和工艺改进提供有力支持。
希望本文能为读者提供对正交实验法的初步了解和认识。
感谢阅读!。
正交试验法

正交试验法正交实验法就是利用排列整齐的表-正交表来对试验进行整体设计、综合比较、统计分析,实现通过少数的实验次数找到较好的生产条件,以达到最高生产工艺效果。
正交表能够在因素变化范围内均衡抽样,使每次试验都具有较强的代表性,由于正交表具备均衡分散的特点,保证了全面实验的某些要求,这些试验往往能够较好或更好的达到实验的目的。
正交实验设计包括两部分内容:第一,是怎样安排实验;第二,是怎样分析实验结果。
我们知道如果有很多的因素变化制约着一个事件的变化,那么为了弄明白哪些因素重要,哪些不重要,什么样的因素搭配会产生极值,必须通过做实验验证(仿真也可以说是实验,只不过试验设备是计算机),如果因素很多,而且每种因素又有多种变化(专业称法是:水平),那么实验量会非常的大,显然是不可能每一个实验都做的。
能够大幅度减少试验次数而且并不会降低试验可行度的方法就是使用正交试验法。
首先需要选择一张和你的实验因素水平相对应的正交表,已经有数学家制好了很多相应的表,你只需找到对应你需要的就可以了。
所谓正交表,也就是一套经过周密计算得出的现成的实验方案,他告诉你每次实验时,用那几个水平互相匹配进行实验,这套方案的总实验次数是远小于每种情况都考虑后的实验次数的。
比如3水平4因素表就只有9行,远小于遍历试验的81次;我们同理可推算出如果因素水平越多,试验的精简程度会越高。
建立好实验表后,根据表格做实验,然后就是数据处理了。
由于试验次数大大减少,使得试验数据处理非常重要。
首先可以从所有的实验数据中找到最优的一个数据,当然,这个数据肯定不是最佳匹配数据,但是肯定是最接近最佳的了。
这是你能得到一组因素,这是最直观的一组最佳因素。
接下来将各个因素当中同水平的实验值加和(注:正交表的一个特点就是每个水平在整个实验中出现的次数是相同的),就得到了各个水平的实验结果表,从这个表当中又可以得到一组最优的因素,通过比较前一个因素,可以获得因素变化的趋势,指导更进一步的试验。
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正交实验法的由来
一、正交表的由来
拉丁方名称的由来
古希腊是一个多民族的国家,国王在检阅臣民时要求每个方队中每行有一个民族代表,每列也要有一个民族的代表。
数学家在设计方阵时,以每一个拉丁字母表示一个民族,所以设计的方阵称为拉丁方。
什么是n阶拉丁方?
用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵(n<26 ),如果每行的n个字母均不相同,每列的n个字母均不相同,则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。
每个字母在任一行、任一列中只出现一次。
什么是正交拉丁方?
设有两个n阶的拉丁方,如果将它们叠合在一起,恰好出现n2个不同的有序数对,则称为这两个拉丁方为互相正交的拉丁方,简称正交拉丁方。
例如:3阶拉丁方
用数字替代拉丁字母:
二、正交实验法
正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法,它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,齐整可比”的特点,正交试验设计是分式析因设计的主要方法。
是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格,称为正交表。
例如作一个三因素三水平的实验,按全面实验要求,须进行33=27种组合的实验,且尚未考虑每一组合的重复数。
若按L9(33) 正交表按排实验,只需作9次,按L18(37) 正交表进行18次实验,显然大大减少了工作量。
因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系,有时很难从软件需求
规格说明中得到。
往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人,给软件测试带来沉重的负担,为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。
正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的(实验)数据(测试例)中挑选适量的、有代表性的点(例),从而合理地安排实验(测试)的一种科学实验设计方法。
类似的方法有:聚类分析方法、因子方法方法等。
三、利用正交实验设计测试用例的步骤:
(1)提取功能说明,构造因子--状态表
把影响实验指标的条件称为因子,而影响实验因子的条件叫因子的状态。
利用正交实验设计方法来设计测试用例时,首先要根据被测试软件的规格说明书找出影响其功能实现的操作对象和外部因素,把他们当作因子;而把各个因子的取值当作状态。
对软件需求规格说明中的功能要求进行划分,把整体的、概要性的功能要求进行层层分解与展开,分解成具体的有相对独立性的、基本的功能要求。
这样就可以把被测试软件中所有的因子都确定下来,并为确定每个因子的权值提供参考的依据。
确定因子与状态是设计测试用例的关键。
因此要求尽可能全面的、正确的确定取值,以确保测试用例的设计作到完整与有效。
(2)加权筛选,生成因素分析表
对因子与状态的选择可按其重要程度分别加权。
可根据各个因子及状态的作用大小、出现频率的大小以及测试的需要,确定权值的大小。
(3)利用正交表构造测试数据集
利用正交实验设计方法设计测试用例,比使用等价类划分、边界值分析、因果图等方法有以下优点:节省测试工作工时;可控制生成的测试用例数量;测试用例具有一定的覆盖率。
在使用正交实验法时,要考虑到被测系统中要准备测试的功能点,而这些功能点就是要获取的因子或因素,但每个功能点要输入的数据按等价类划分有多个,也就是每个因素的输入条件,即状态或水平值。
四、正交表的构成
行数(Runs):正交表中的行的个数,即试验的次数,也是我们通过正交实验法设计的测试用例的个数。
因素数(Factors) :正交表中列的个数,即我们要测试的功能点。
水平数(Levels):任何单个因素能够取得的值的最大个数。
正交表中的包含的值为从0到数“水平数-1”
或从1到“水平数” 。
即要测试功能点的输入条件。
正交表的形式:
L行数(水平数因素数)
如:L8(27)
五、正交表的正交性
整齐可比性
在同一张正交表中,每个因素的每个水平出现的次数是完全相同的。
由于在试验中每个因素的每个水平与其它因素的每个水平参与试验的机率是完全相同的,这就保证在各个水平中最大程度的排除了其它因素水平的干扰。
因而,能最有效地进行比较和作出展望,容易找到好的试验条件。
均衡分散性
在同一张正交表中,任意两列(两个因素)的水平搭配(横向形成的数字对)是完全相同的。
这样就保证了试验条件均衡地分散在因素水平的完全组合之中,,因而具有很强的代表性,容易得到好的试验条件。
用正交实验法设计测试用例
以上介绍了正交实验法的由来。
怎么用正交实验法进行用例的设计呢?
一、用正交表设计测试用例的步骤
(1) 有哪些因素(变量)
(2) 每个因素有哪几个水平(变量的取值)
(3) 选择一个合适的正交表
(4) 把变量的值映射到表中
(5) 把每一行的各因素水平的组合做为一个测试用例
(6) 加上你认为可疑且没有在表中出现的组合
二、如何选择正交表
•考虑因素(变量)的个数
•考虑因素水平(变量的取值)的个数
•考虑正交表的行数
•取行数最少的一个
三、设计测试用例时的三种情况
(1)因素数(变量)、水平数(变量值)相符(2)因素数不相同
(3)水平数不相同
四、我们来看看第一种情况:
(1)因素数与水平数刚好符合正交表
我们举个例子:
这是个人信息查询系统中的一个窗口。
我们可以看到要测试的控件有3个:姓名、身份证号码、手机号码,也就是要考虑的因素有三个;而每个因素里的状态有两个:填与不填。
选择正交表时分析一下:
1、表中的因素数>=3;
2、表中至少有3个因素数的水平数>=2;
3、行数取最少的一个。
从正交表公式中开始查找,结果为:
L4(23)
变量映射:
测试用例如下:
1:填写姓名、填写身份证号、填写手机号
2:填写姓名、不填身份证号、不填手机号
3:不填姓名、填写身份证号、不填手机号
4:不填姓名、不填身份证号、填写手机号
增补测试用例
5:不填姓名、不填身份证号、不填手机号
从测试用例可以看出:如果按每个因素两个水平数来考虑的话,需要8个测试用例,而通过正交实验法进行的测试用例只有5个,大大减少了测试用例数。
用最小的测试用例集合去获取最大的测试覆盖率。
(2)因素数不相同
如果因素数不同的话,可以采用包含的方法,在正交表公式中找到包含该情况的公式,如果有N个符合条件的公式,那么选取行数最少的公式。
(3)水平数不相同
采用包含和组合的方法选取合适的正交表公式。
正交实验法的又一个例子
上面就正交实验法进行了讲解,现在再拿PowerPoint软件打印功能作为例子,希望能为大家更好地理解给方法的具体应用
假设功能描述如下:
•打印范围分:全部、当前幻灯片、给定范围共三种情况;
•打印内容分:幻灯片、讲义、备注页、大纲视图共四种方式;
•打印颜色/灰度分: 颜色、灰度、黑白共三种设置;
•打印效果分:幻灯片加框和幻灯片不加框两种方式。
因素状态表:
我们先将中文字转换成字母,便于设计。
得到:
因素状态表:
我们分析一下:
被测项目中一共有四个被测对象,每个被测对象的状态都不一样。
选择正交表:
1、表中的因素数>=4
2、表中至少有4个因素的水平数>=2
3、行数取最少的一个
最后选中正交表公式:
L16(45)
正交矩阵为:
用字母替代正交矩阵:
我们看到:
第一列水平值为3、第三列水平值为3、第四列水平值3、2都需要由各自的字母替代。
第五列去掉没有意义。
通过分析,由于四个因素里有三个的水平值小于3,所以从第13行到16行的测试用例可以忽略。
那么这样的话,就可以有12个测试用例了:
1、
2、
3、
4、
5、
6、
7、
8、
9、
10、
11、
12、。