正交实验设计及结果分析

正交试验设计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，则试验的规模将很大，往往因试验条件的限制而难于实施。

正交试验设计就是安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。

1 正交试验设计的概念及原理1.1 正交试验设计的基本概念正交试验设计是利用正交表来安排与分析多因素试验的一种设计方法。

它是由试验因素的全部水平组合中，挑选部分有代表性的水平组合进行试验的，通过对这部分试验结果的分析了解全面试验的情况，找出最优的水平组合。

例如：设计一个三因素、3水平的试验A因素，设A1、A2、A33个水平；B因素，设B1、B2、B33个水平；C因素，设C1、C2、C3 3个水平，各因素的水平之间全部可能组合有27种。

全面试验：可以分析各因素的效应，交互作用，也可选出最优水平组合。

但全面试验包含的水平组合数较多（图示的27个节点），工作量大，在有些情况下无法完成。

若试验的主要目的是寻求最优水平组合，则可利用正交表来设计安排试验。

全面试验法示意图三因素、三水平全面试验方案正交试验设计的基本特点是：用部分试验来代替全面试验，通过对部分试验结果的分析，了解全面试验的情况。

正因为正交试验是用部分试验来代替全面试验的，它不可能像全面试验那样对各因素效应、交互作用一一分析；当交互作用存在时，有可能出现交互作用的混杂。

虽然正交试验设计有上述不足，但它能通过部分试验找到最优水平组合，因而很受实际工作者青睐。

如对于上述3因素3水平试验，若不考虑交互作用，可利用正交表L9(34)安排，试验方案仅包含9个水平组合，就能反映试验方案包含27个水平组合的全面试验的情况，找出最佳的生产条件。

1.2 正交试验设计的基本原理正交设计就是从选优区全面试验点（水平组合）中挑选出有代表性的部分试验点（水平组合）来进行试验。

上图中标有试验号的九个“(·)”，就是利用正交表L9(34)从27个试验点中挑选出来的9个试验点。

即：(1)A1B1C1 (2)A2B1C2 (3)A3B1C3(4)A1B2C2 (5)A2B2C3 (6)A3B2C1(7)A1B3C3 (8)A2B3C1 (9)A3B3C2以上选择，保证了A因素的每个水平与B因素、C因素的各个水平在试验中各搭配一次。

对于A、B、C 3个因素来说，是在27个全面试验点中选择9个试验点，仅是全面试验的三分之一。

从上图中可以看到，9个试验点在选优区中分布是均衡的，在立方体的每个平面上，都恰是3个试验点；在立方体的每条线上也恰有一个试验点。

9个试验点均衡地分布于整个立方体内，有很强的代表性，能够比较全面地反映选优区内的基本情况。

1.3 正交表及其基本性质1.3.1 正交表由于正交设计安排试验和分析试验结果都要用正交表，因此，我们先对正交表作一介绍。

下表是一张正交表，记号为L8(27)，其中“L”代表正交表；L 右下角的数字“8”表示有8行，用这张正交表安排试验包含8个处理(水平组合) ；括号内的底数“2”表示因素的水平数，括号内2的指数“7”表示有7列，用这张正交表最多可以安排7个2水平因素。

L8(27) 正交表常用的正交表已由数学工作者制定出来，供进行正交设计时选用。

2水平正交表除L8(27)外，还有L4(23)、L16(215)等；3水平正交表有L9(34)、L27(213)……等。

1.3.2 正交表的基本性质1.3.2.1 正交性（1）任一列中，各水平都出现，且出现的次数相等例：L8(27)中不同数字只有1和2，它们各出现4次；L9(34)中不同数字有1、2和3，它们各出现3次。

（2）任两列之间各种不同水平的所有可能组合都出现，且对出现的次数相等例：L8(27)中(1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)各出现两次；L9(34) 中 (1, 1), (1, 2), (1, 3), (2, 1), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 2), (3, 3)各出现1次。

即每个因素的一个水平与另一因素的各个水平所有可能组合次数相等，表明任意两列各个数字之间的搭配是均匀的。

1.3.2.2 代表性一方面：（1）任一列的各水平都出现，使得部分试验中包括了所有因素的所有水平；（2）任两列的所有水平组合都出现，使任意两因素间的试验组合为全面试验。

另一方面：由于正交表的正交性，正交试验的试验点必然均衡地分布在全面试验点中，具有很强的代表性。

因此，部分试验寻找的最优条件与全面试验所找的最优条件，应有一致的趋势。

1.3.2.3 综合可比性（1）任一列的各水平出现的次数相等；（2）任两列间所有水平组合出现次数相等，使得任一因素各水平的试验条件相同。

这就保证了在每列因素各水平的效果中，最大限度地排除了其他因素的干扰。

从而可以综合比较该因素不同水平对试验指标的影响情况。

根据以上特性，我们用正交表安排的试验，具有均衡分散和整齐可比的特点。

所谓均衡分散，是指用正交表挑选出来的各因素水平组合在全部水平组合中的分布是均匀的。

整齐可比是指每一个因素的各水平间具有可比性。

因为正交表中每一因素的任一水平下都均衡地包含着另外因素的各个水平，当比较某因素不同水平时，其它因素的效应都彼此抵消。

如在A、B、C 3个因素中，A因素的3个水平 A1、A2、A3 条件下各有 B 、C 的 3个不同水平，即：在这9个水平组合中，A因素各水平下包括了B、C因素的3个水平，虽然搭配方式不同，但B、C皆处于同等地位，当比较A因素不同水平时，B因素不同水平的效应相互抵消，C因素不同水平的效应也相互抵消。

所以A因素3个水平间具有综合可比性。

同样，B、C 因素3个水平间亦具有综合可比性。

试验目的与要求试验指标 选因素、定水平 因素、水平确定 选择合适正交表列试验方案正交表的三个基本性质中，正交性是核心，是基础，代表性和综合可比性是正交性的必然结果。

1.4 正交表的类别1、等水平正交表 各列水平数相同的正交表称为等水平正交表。

如L 4(23)、L 8(27)、L 12(211)等各列中的水平为2，称为2水平正交表；L 9(34)、L 27(313)等各列水平为3，称为3水平正交表。

2、混合水平正交表 各列水平数不完全相同的正交表称为混合水平正交表。

如L 8(4×24)表中有一列的水平数为4，有4列水平数为2。

也就是说该表可以安排一个4水平因素和4个2水平因素。

再如L 16(44×23)，L 16(4×212)等都混合水平正交表。

2 正交试验设计的基本程序对于多因素试验，正交试验设计是简单常用的一种试验设计方法，其设计基本程序如图所示。

正交试验设计的基本程序包括试验方案设计及试验结果分析两部分。

2.1 试验方案设计（1） 明确试验目的，确定试验指标 试验设计前必须明确试验目的，即本次试验要解决什么问题。

试验目的确定后，对试验结果如何衡量，即需要确定出试验指标。

试验指标可为定量指标，也可为定性指标。

试验方案设计流程一般为了便于试验结果的分析，定性指标可按相关的标准打分或模糊数学处理进行数量化，将定性指标定量化。

（2）选因素、定水平，列因素水平表根据专业知识、以往的研究结论和经验，从影响试验指标的诸多因素中，通过因果分析筛选出需要考察的试验因素。

一般确定试验因素时，应以对试验指标影响大的因素、尚未考察过的因素、尚未完全掌握其规律的因素为先。

试验因素选定后，根据所掌握的信息资料和相关知识，确定每个因素的水平，一般以2-4个水平为宜。

对主要考察的试验因素，可以多取水平，但不宜过多（≤6），否则试验次数骤增。

因素的水平间距，应根据专业知识和已有的资料，尽可能把水平值取在理想区域。

四因素、三水平的试验因素水平表（3）选择合适的正交表正交表的选择是正交试验设计的首要问题。

确定了因素及其水平后，根据因素、水平及需要考察的交互作用的多少来选择合适的正交表。

正交表的选择原则是在能够安排下试验因素和交互作用的前提下，尽可能选用较小的正交表，以减少试验次数。

一般情况下，试验因素的水平数应等于正交表中的水平数；因数例：选择一4个3水平因素试验的正交表可以选用L9(34)或L27(313)（A）不考察因素间的交互作用，宜选用L9（34）。

（B）考察交互作用，则应选用L27(313)。

课堂练习：选择一5个3水平因子及一个2水平因子试验的正交表 L12(2×35)（4）表头设计表头设计，就是把试验因素和要考察的交互作用分别安排到正交表的各列中去的过程。

在不考察交互作用时，各因素可随机安排在各列上；若考察交互作用，就应按所选正交表的交互作用列表安排各因素与交互作用，以防止设计“混杂”。

例：不考察交互作用，可将因素(A)、(B)和(C)、（D）依次安排在L9(34)的第1、2、3、4列上，见下表所示。

表头设计（5）编制试验方案，按方案进行试验，记录试验结果。

把正交表中安排各因素的列（不包含欲考察的交互作用列）中的每个水平数字换成该因素的实际水平值，便形成了下表中的正交试验方案。

◇下表说明：试验号并非试验顺序，为了排除误差干扰，试验中可随机进行；安排试验方案时，部分因素的水平可采用随机安排。

试验方案及试验结果表作业1、正交表有哪些类型？它们的核心性质是什么？2、写出正交表的表达式，并简述正交试验设计的基本程序。

3、不考虑交互作用，设计一个4水平的3因素正交试验方案极差分析方差分析2.2 试验结果分析▪分清各因素及其交互作用的主次顺序，分清哪个是主要因素，哪个是次要因素；▪判断因素对试验指标影响的显著程度；▪找出试验因素的优水平和试验范围内的最优组合，即试验因素各取什么水平时，试验指标最好；▪分析因素与试验指标之间的关系，即当因素变化时，试验指标是如何变化的。

找出指标随因素变化的规律和趋势，为进一步试验指明方向；▪了解各因素之间的交互作用情况；▪估计试验误差的大小。

▪ 3 正交试验的结果分析3.1 直观分析法－极差分析法计算简便，直观，简单易懂，是正交试验结果分析最常用方法。

以下说明极差分析过程。

R j为第j列因素的极差，反映了第j列因素水平波动时，试验指标的变动幅度。

R j越大，说明该因素对试验指标的影响越大。

根据R j大小，可以判断因素的主次顺序。

K jm为第j列因素m水平所对应的试验指标和，k jm为K jm平均值。

由k jm大小可以判断第j列因素优水平和优组合。

3.1.1 不考察交互作用的试验结果分析（1）确定试验因素的优水平和最优水平组合分析A因素各水平对试验指标的影响。

根据正交设计的特性，对A1、A2、A3来说，三组试验的试验条件是完全一样的（综合可比性），可进行直接比较。