析因实验的概念
药剂中的实验设计方法
药剂中的实验设计方法——by countrywolf2005前言：本文总结了药剂学处方工艺研究中经常用到的实验设计方法，包括析因设计，正交设计，均匀设计以及星点设计。
本文着重于对各设计方法在药剂学中的应用，而不是对设计方法基本知识、原理的解释。
特别介绍了用于各实验设计方法结果分析、数据处理的软件，以及提供软件或使用说明的下载（本人的网盘，有效期永久）。
内容：一．实验设计基本概念介绍：1.因素和水平q 因素：完成一项研究的条件q 水平：因素所处的不同状态2.交互作用：指两个或多个因素相互依赖发生作用而产生的一种效应。
若交互作用存在时，当两个或两个以上的因子共同作用于某一事件时，其效应大于或小于两因子或多因子单独作用的效应。
进一步来理解交互作用的概念。
首先，设有两个因素A 和B 它们各取两个水平21,A A 和21,B B 。
这时共有四种不同的水平组合，其试验结果列于图1。
当1B B =时，1A 变到2A 使Y 增加30-10=20；类似地，当2B B =时，1A 变到2A 使Y 也增加40-20=20。
这就是说A 对Y 的影响与B 取什么水平无关。
类似地，当B 从1B 变到2B 时，Y 增加20-10（或40-30=10），与A 取的水平无关。
这时，我们称A 和B 之间没有交互作用。
判断和之间有没有交互作用,选用图2的作图方法更为直观。
当图中的两条线平行时（或接近平行时），判断A 和B 之间没有交互作用.图3和图4给出了一个有交互作用的例子，它们的含意和作图方法与图1和图2是一样的。
二．实验设计方法1.析因试验：又称析因设计（factorial design）a．特点：是一种多因素的交叉分组试验，不仅可以检验每个因素各水平间的差异，更主要的是检验各因素之间有无交互作用。
优点：考察全面缺点：实验次数太多Eg：3×4析因设计的组合方式BAB1 B2 B3 B4A1A1 B1A1 B2A1 B3A1 B4A2A2 B1A2 B2A2 B3A2 B4A3A3 B1A3 B2A3 B3A3 B4b.结果分析2.正交试验法（正交设计）a. 正交试验表的介绍正交试验法这是目前最流行，效果相当好的方法。
doe实验方法
DOE实验方法主要包括正交试验设计法和析因法。
正交试验设计法是研究与处理多因素试验的一种科学方法，它利用一种规格化的表格——正交表，挑选试验条件，安排试验计划和进行试验，并通过较少次数的试验，找出较好的生产条件，即最优或较优的试验方案。
该方法主要用于调查复杂系统（产品、过程）的某些特性或多个因素对系统（产品、过程）某些特性的影响，识别系统中更有影响的因素、其影响的大小，以及因素间可能存在的相互关系，以促进产品的设计开发和过程的优化、控制或改进现有的产品（或系统）。
析因法又称析因试验设计、析因试验等，是研究变动着的两个或多个因素效应的有效方法。
许多试验要求考察两个或多个变动因素的效应，将所研究的因素按全部因素的所有水平（位级）的一切组合逐次进行试验，称为析因试验，或称完全析因试验，简称析因法。
在实验过程中，还应明确实验目标、选择变量、考虑相互作用、运行实验以及分析结果。
确保所有相关数据准确无误，这对实验的结果至关重要。
析因设计的原理
析因设计的原理“析因设计”通常指因果关系的设计方法，该方法被广泛用于科学研究、工程和管理等领域，以帮助理解和改善系统。
以下是析因设计的原理的详细解释：背景和定义：析因设计是在实验设计中使用的一种方法，主要用于识别和理解系统中因果关系。
它强调通过有计划的实验来观察系统的变化，以推断特定变化对系统行为的影响。
独立变量和因果关系：在析因设计中，独立变量是被操纵的因素，它们被认为可能影响系统的行为。
通过操纵这些独立变量，研究者试图识别它们与系统响应之间的因果关系。
水平和组合：独立变量通常有不同的水平，即不同的取值或处理。
析因设计通过将不同水平的独立变量组合在一起，以观察系统响应如何随着这些组合的变化而变化。
重复和随机化：为了提高实验的可靠性，析因设计通常包括对实验进行多次重复，以确保观察结果的一致性。
随机化是为了消除外部因素对实验结果的潜在影响，确保实验的内部有效性。
因果推断和建模：通过统计分析，研究者可以推断独立变量与系统响应之间的因果关系。
这有助于建立数学模型，描述系统的行为，从而更好地理解和预测系统的未来行为。
交互效应：析因设计特别关注变量之间的交互效应，即一个变量的效应如何依赖于其他变量的水平。
通过考察这些交互效应，可以深入了解系统行为的复杂性。
应用领域：析因设计广泛应用于各个领域，如制造业、医学研究、产品设计等，用于优化系统性能、改进产品质量、提高生产效率等。
通过理解和操纵系统中的因果关系，析因设计为优化和改进复杂系统提供了一种强大的工具。
在实际应用中，这种设计方法帮助研究者更好地理解系统，并制定出更有效的改进策略。
小学科学实验分类
小学科学实验分类
分类标准
实验环境 实验目的 实验数据 实验方式 实验作用
实验类别
1.实验室实验 2.自然态实验 1.探索性实验 2.验证性实验 1.定性实验 2.定量实验 1.演示实验 2.分组实验 1.析因实验 2.对照实验 3.模拟实验
注：以上分类参考甘雪梅《小学科学实验的分类与教学应对》一文
小学科学实验分类
根据实验目的分
1．探索性实验
实验者在不知晓实验结果的前提下，通过自己实验、探索、 分析、研究得出结论，从而形成科学概念的一种认知活动。从 学生的认知角度出发，大量的实验结果以及发现对于世界来说 是已知的，但对学生来说是未知的。
2．验证性实验
对研究对象有了一定的了解，并形成了一定认识或提出了某 种假说，为了验证这种认识或假说是否正确而进行的实验，就 是验证性实验。验证性实验基本上都是在分析猜想之后，为了 得到验证时进行的实验。
教学模式 时间安排
问题假说→实验事实→推理和判 断→验证假说→结论→应用
往往安排在概念、原理的学习之 前，以此推动对化学概念和原理 的讨论。
验证性实验 对研究对象有了一定了解，并形成 了一定认识或提出了某种假说，为 验证这种认识或假说是否正确。
训练实验技能，验证基本理论原理。
注重探究的结果(事实、概念、理论)， 而不是探究的过程。
3．模拟实验 在研究工作中，由于研究对象不能或不允许进行实验，为了 取得对研究对象的认识，可以通过在模型上进行实验，或者模 仿实验的某些条件进行的实验。
对照实验与对比实验的区别和联系
大多数情况下，如果只有一组实验，不足以说明该变量是 影响实验结果的唯一因素，这时，需要设置一个未施加这种因 素而已知的实验结果作为对照，以明确这种因素所起的作用， 这就是对照实验。通常，一个对照实验分为实验组和对照组， 实验组是指接受实验变量处理的对象组。
第四章析因实验设计
旋体计数有无差别 ▪ 2.比较兔血清与胎盘血清培养出的钩端螺旋体计
数有无差别 ▪ 3.两种浓度培养出的钩端螺旋体计数有无差别 ▪ 4.各因素之间有无交互作用。
▪ 结论：查F值表 P<0.01，认为两种血清中 的钩端螺旋体计数的总体均数不等，即各 基础液中有添加剂时，兔血清中的钩端螺 旋体计数高于胎盘血清中的计数。所有交 互作用均无统计学意义。
种类
例1 治疗缺铁性贫血病人12例，随机分为4组，给予不同 疗法治疗，一个月后观察红细胞增加数。
第一组：一般疗法； 第二组：一般疗法+甲药 第三组：一般疗法+乙药 第四药：一般疗法+甲药+乙药
甲药与乙药均有“用”和“不用”两个水平。这是一个2x 2的析 因实验设计。不仅可以分析甲、乙两药的作用，而且也可以分析 甲药与乙药有无“交互作用” 。
例2 甘蓝叶中核黄素含量的荧光测定．所用的甘 蓝叶有经过二氧化氢高锰酸盐处理的，也有 未经处理的，甘蓝叶的样本有0.25g与1g两种。
第六章 析因实验
在初步试验中，检验尺度应放宽，则可取大一些，如0.1 等。 在严格分析、进一步确认时， 值可取小一些，如取 0 . 01 等。
第二节 单因素析因实验
单因素析因实验 —
在一项实验中，其它因素维持不变, 只改变一个因 素的水平, 考察这一个因素对实验结果影响是否显 著。
Excel 2003 加载宏 工具--数据分析--方差分析—单因素方差分析 Excel 2007 加载宏 数据-- 数据分析，点击数据分析
Excel在分析工具中直接给出了“方差分析宏来 实现单因素、多因素（有交互作用、无交互作用） 方差分析。 具体操作步骤为： [数据分析]，选择[方差分析：单因素方差分析]
这里介绍原理
1、总变差的平方和分解
如果各组观测值数目均为n，分解为
i=I,2…,p。表示i因素不同水平平均 值相对于总平均值的波动。波动越大， 平方和越大，说明该因素水平变化时 引起的结果变化大，即对结果影响大。 组内变差 xit 组间变差
用F 检验判断是否显著。 F 分布表，见附录 V - 1 ，p202
F(n1,n2)> Fα(n1,n2) n1 = fa n2 = fe
置信水平与显著性水平的关系
置信水平和置信度是一样的，变量落在置信区间 的可能性，“置信水平”就是相信变量在设定的 置信区间的程度，是个0~1的数，用1-α表示。 显著性水平α：变量落在置信区间以外的可能性， “显著”就是与设想的置信区间不一样，用α表 示。 显著性水平与置信水平的和为1。
置信度越高，显著性水平越低，代表假设的可靠 性越高，越好。
二、 总结F 检验步骤 1 ．由观测值 计算各种方差： 按（ 6 - 9 ）式算出观测值的 F 值。
单因素方差分析计算 Q 值可采用简化公 式表 6 - 3 。
材料科学析因实验设计
材料科学析因实验设计
材料科学析因实验设计可以有效地研究材料的性能。
它是研究多种
材料性质之间时相互影响的设计，它以指导试验设计为目标。
根据实
验结果分析，可以确定效果因素和不影响因素，以及各因素之间的关系。
通过设计者的分析，可以采取有效的措施改善材料的性能，以满
足不同的应用要求。
一、析因实验设计的目的
析因实验设计的目的是为了确定影响试验结果的效果因素和不影响因素，以及各因素之间的相互关系，从而针对相应的材料特性，采取恰
当的优化措施改进材料的性能。
二、析因实验设计的方法
析因实验设计是将两种或多种因素变化范围内的实验采用组合组分法
进行组合，以确定因素的变化范围，并按照因素的相互影响程度对实
验分组，找出因素和有效因素之间的依赖关系，从而进行试验设计。
三、析因实验设计的注意事项
（1）实验设计采用的效果因素和不影响因素的变化范围必须是科学的，且实验量应该足够多；
（2）效果因素和不影响因素之间存在复杂的相互影响关系，要充分利
用实验组合法进行试验；
（3）根据实验结果，要认真分析各个因素的独立性，进行再总结分析；（4）采用有效的可行性解决方案，以改进材料性能。
以上就是关于材料科学析因实验设计的概述，它可以有效地研究材料
的性能，有助于开发更高性能的材料，以满足客户的需求。
但是，在
进行材料科学析因实验设计时，要认真注意实验设计手段的正确性，
并对实验结果进行严格的分析，以便尽快获得完整、准确的析因实验
试验结论。
材料科学第4章 方差分析与析因实验
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二、 方差分析的基本原理
不同组的均值间的差别基本来源有两个： （1）随机误差如测量误差造成的差异，称为组内差异，用 指标值在各组的均值与该组内指标值之变差平方和的总和表示， 也称为误差变差平方和。 （2）实验条件即不同因素或因素不同的水平造成的差异， 称为组间差异。用指标值在各组的均值与总均值之变差平方和 表示，称为因素变差平方和。
试验中，使其他因素都尽量维持不变而只对一个因素的水 平加以变化，以检验该因素的影响是否显著的方法。
一、单因素方差分析的基本原理
因素A：
p个水平，记为 Ai（i=1，2，......，p，水平数）；
每水平测试重复 n 次，数据记为 yiz ( z＝1，2，......，n，测量次 数)。
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第4章 方差分析与析因实验
析因实验：通过对试验结果观测值的波动（变差）的分析，寻找 影响结果的主要因素，判断因素的影响是否显著的一种方法。常 借助于对试验数据的方差分析来实现。
4.1 方差分析简述 4.2 单因素试验的方差分析 4.3 双因素试验的方差分析
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1
4.1 方差分析简述
i1 z1
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求因素变差平方和 SSA 和误差平方和 SS
SST
QT2 N
11502 4202 16
=477
SS A
1 n
p i 1
Ki2
T2 N
45114 4
4202 16
=253.5
SS SST SSA =477-253.5=223.5
结论：在风险度 ＝0.05 时，添加剂浓度对热水管传热系数的 影响显著。浓度取4ppm左右时最理想。
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析因实验的概念
析因实验的概念：
析因实验是考察某些条件（因子）对目标变量影响的试验或实验。
析因试验是考察某些条件(因子)对目标变量影响的试验或实验。
设X 是需通过试验考察的经济量或物理量——目标变量。
在影响X的条件下，有可以控制的因素，还有大量无法控制的随机因素。
所要考察的影响目标变量且可以控制的条件，称做因子或因素；因子的状态、等级或数值，称做因子水平。
析因试验，把各因子分别控制在若干不同水平上，而使其余可以控制的条件保持不变，并对各种不同的因子水平组合(配方)分别进行试验。
只有一个因子的析因试验，称做单因子试验；有两个或两个以上因子的试验，称做“多因子试验”。
考察r 个因子每个因子各取m个水平的析因试验，简称为“mr型试验”；这样试验的r个因子的每一种水平组合称做“一个试验点”；mr型试验共有mr个试验点；将mr个试验都实施的析因试验称做“全面试验”，否则称做“部分试验”。
方差分析法是分析多因子析因试验最重要的统计方法。