正交试验设计常用正交表分析报告
正交试验设计及结果分析
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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 。 。
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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。
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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 。
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。
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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L4(23)、L8(27)、L12(211)等各列中的水平为2，
正交试验设计常用正交表分析报告
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(8)L16(43×26)
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正交试验设计实例
显著性
A
618
B
114
C
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e
18
S
984
2 309 2 57 2 117 29 8
34.3
**
6.333 ×
13
*
F0.90 (2,2) 9.0 F0.95 (2,2) 19.0 F0.99 (2,2) 99.0
最佳水平组合是A3B2C2 ，考虑B为不显著因素，取经济方案
A3B1C2 。
171
153 T=450
T3
183
144
144
153
T1
41
47
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T2
48
55
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51 Y = 50
T3
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R
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数据分析： 1、直观法：第9方案 y=64 ，最佳方案为：A3B3C2 2、极差法：A>C>B
方差分析计算表
来源 平方和S 自由度f 水平
A温度（℃） B时间 (m) C用碱量（%）
1
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（1）计算数据
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正交试验数据分析报告
正交试验数据分析报告正交实验结果如何进行数据分析正交实验如何数据分析我们把在试验中考察的有关影响试验指标的条件称为因素(也叫因子)，把在试验中准备考察的各种因索的不同状态(或配方)称为水平。
在研究比较复杂的工程问题中，往往都包含着多个因素，而且每个因素要取多个水平。
对于包含五个因素、五个水平的工程项目，理论计算必须进行55,3125次试验。
显然，所需要的试验次数太多了，工作量太大。
实践告诉我们，合理安排试验和科学分析试验，是试验工作成败的关键。
试验方案设计的好，试验次数就少，周期也短，这样不仅节省了大量人力、物力、财力和时间，而且可以得到理想的结果。
相反，如果试验设计安排的不好，即使进行了很多次试验，浪费了大量材料、人力和时间，也不一定能够得到预期的结果。
正交试验法，就是在多因素优化试验中，利用数理统计学与正交性原理，从大量的试验点中挑选有代表性和典型性的试验点，应用“正交表”科学合理地安排试验，从而用尽量少的试验得到最优的试验结果的一种试验设计方法。
正交试验法也叫正交试验设计法，它是用“正交表”来安排和分析多因素问题试验的一种数理统计方法。
这种方法的优点是试验次数少，效果好，方法筒单，使用方便，效率高。
由于试验次数大大减少，使得试验数据处理非常重要。
我们可以从所有的试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。
用正交表安排的试验具有均衡分散和整齐可比的特点。
均衡分散，是指用正交表挑选出来的各因素和各水平组合在全部水平组合中的分布是均衡的。
整齐可比是说每一因素的各水平间具有可比性。
最简单的正交表L4(23)如表-1所示。
记号L4(23)的含意如下:“L”代表正交表;L下角的数字“4”表示有4横行(简称为行)，即要做四次试验;括号内的指数“3”表示有3纵列(简称为列)，即最多允许安排的因素个数是3个; 括号内的数“2”表示表的主要部分只有2种数字，即因素有两种水平l与2，称之为l水平与2水平。
正交试验设计及结果分析.
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全 面 试 验 法 示 意 图
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三因素、三水平全面试验方案
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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
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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 。 。
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（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。
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
正交实验设计及结果分析报告(2024)
正交实验设计及结果分析报告（二）引言概述：正交实验设计是一种重要的统计方法，用于系统地研究多个因素对实验结果的影响。
本报告旨在继续探讨正交实验设计，并通过对结果的分析来进一步验证实验设计的有效性和可行性。
本报告将分为五个大点进行阐述，包括实验设计的优势、正交设计的基本原理、正交设计中的参数设定、模型建立与分析、以及结果的解释与验证。
正文内容：1.实验设计的优势1.1提高实验效率：正交实验设计可以将多个因素同时考虑，并将因素的组合设计为试验方案，从而减少试验次数，提高实验效率。
1.2确定关键因素：正交实验设计通过系统地考虑多个因素及其组合方式，可以帮助研究人员确定对实验结果最为关键的因素。
1.3提高可靠性：正交实验设计具有统计学严谨的基础，能够提高实验结果的可靠性和可重复性。
2.正交设计的基本原理2.1正交表的构造：正交表是正交实验设计的基础工具，通过构造正交表，可以实现各个因素水平的均衡分布，从而减少误差的影响。
2.2剔除交互作用：正交设计通过设置正交表中的交互作用项为0，将多个因素的相互作用剔除，使得试验结果更加直接和可解释。
2.3方差分析原理：正交设计采用方差分析方法对结果进行分析，通过检验因素的显著性和误差的可接受程度，得出结果是否具有统计学意义。
3.正交设计中的参数设定3.1因素的选择：根据实验目的和已知因素，选择对结果影响较大的因素作为试验因素，并确定其水平个数。
3.2正交表的选择：根据因素的个数和水平个数，选择合适的正交表进行试验设计，确保每个水平均匀分布。
3.3重复次数的确定：根据实验结果的稳定性和误差容忍度，确定试验的重复次数，以提高结果的可靠性。
4.模型建立与分析4.1建立线性模型：根据试验数据，建立线性回归模型，将各个因素的水平值与结果进行关联，用于后续的参数估计和显著性检验。
4.2参数估计与显著性检验：通过最小二乘法估计模型参数，并进行显著性检验，判断因素是否对结果产生显著影响。
6.3 正交试验设计及其结果分析
3 7 4 13 5 L 2 ， L 2 ， L 3 ， L 3 ， L 4 常用的标准正交表 4 8 9 27 16 .
下面以L4(23)为例，说明正交表的正交性. 列号 试验号 1 2 3 4 1 1 1 2 2 2 1 2 1 2 3 1 2 2 1
(2)计算综和平均值的极差并区分因素的主次. 综和平均值的极差分别为 RA = K 3 A K1 A 62 46 16,
RB = K 2 B K1B 57 50 7, RC = K 2C K1C 59 49 10,
极差反映了各因素对指标的影响程度. 由于 RA RC RB , 故因素的主次顺序为 AC B （主 次）. (3)选定最优水平组合. 因为因素A,B,C的最优水平分别 为A3，B2，C2，故最优水平为A3B2C2. 通常用列表计算得方法对正交试验设计及其结果进行分析.
例1 某化工厂为提高某种产品的纯度，经分析研究， 决定选取如下表所列的因素及水平进行试验，目的是寻找 提高产品纯度的工艺条件. 因素 A反映温度(°C) B反映时间(min) C催化剂 水平 1 2 3 70 90 80 120 100 80 丙种 甲种 乙种
本例的试验指标是产品的纯度，因素有三个，每个因素 又各有三个水平，不考虑各个因素间的交互作用，故可选用 标准正交表L9(34). 由于不考虑交互作用，因此可将三个因 素任意安排在表中的三列中，得到下列的表头设计.
二、正交试验设计的结果分析 1.直观分析法（极差法） 常用于试验误差不大、精度要求不高的情形. 步骤：(1)计算各因素各水平的综合平均值，选出各因 素的最优水平. 具体方法是将同一因素同一水平的试验数据 求平均值. 因素A为例， 先求出因素A的第i水平对应的数据之和 Ki4，然后除以该水平的重复试验次数得到综合平均值 K i 4 . 如果试验指标越大越好，记 K i0 A = max K iA ,
正交实验设计及结果分析报告
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。
正交试验实践报告(2篇)
第1篇一、引言正交试验设计（Orthogonal Array Design，简称OAT）是一种用于多因素实验的统计方法，它通过科学地安排实验，以较少的实验次数，对多因素进行全面的考察和分析。
本报告旨在通过一次正交试验实践，探讨正交试验设计在解决实际问题中的应用效果，并对实验结果进行分析和讨论。
二、实验背景与目的随着科学技术的不断发展，产品设计和生产过程中涉及的因素日益增多，如何高效、准确地找到影响产品质量的关键因素，成为亟待解决的问题。
正交试验设计作为一种有效的实验方法，可以在一定程度上解决这一问题。
本次实验旨在通过正交试验设计，探究影响某种产品性能的关键因素及其最优组合。
三、实验材料与方法1. 实验材料：本次实验所涉及的产品为某种电子元件，主要影响因素包括温度、湿度、压力、电流等。
2. 实验方法：（1）根据实验目的和实际情况，确定实验因素及其水平。
例如，温度分为低温、中温、高温三个水平，湿度分为干燥、正常、潮湿三个水平，以此类推。
（2）根据实验因素和水平，设计正交试验表。
本次实验采用L9(3^4)正交表，共9个实验方案。
（3）按照正交试验表安排实验，记录实验数据。
（4）对实验数据进行统计分析，找出影响产品性能的关键因素及其最优组合。
四、实验结果与分析1. 实验结果：通过正交试验，得到9组实验数据，具体如下表所示：| 试验号 | 温度 | 湿度 | 压力 | 电流 | 产品性能 || ------ | ---- | ---- | ---- | ---- | -------- || 1 | 低温 | 干燥 | 低 | 低 | 85% || 2 | 低温 | 正常 | 低 | 中 | 90% || 3 | 低温 | 潮湿 | 低 | 高 | 75% || 4 | 中温 | 干燥 | 低 | 低 | 80% || 5 | 中温 | 正常 | 低 | 中 | 95% || 6 | 中温 | 潮湿 | 低 | 高 | 70% || 7 | 高温 | 干燥 | 低 | 低 | 88% || 8 | 高温 | 正常 | 低 | 中 | 92% || 9 | 高温 | 潮湿 | 低 | 高 | 78% |2. 结果分析：（1）通过分析实验数据，可以看出温度、湿度、压力、电流对产品性能的影响程度。
正交设计及其方差分析
2.72 2.74
5.48
2.41 2.75 2.53 2.76 2.74
表3-7-17 L16( 41×23)试验方差分析表
变异来源 df
SS
A A×B
C A×C
D
3 SS1=0.15 3 SS5+SS6+SS7=0.000225 1 SS8=0.0361 3 SS9+SSS10+SS11=0.0597 1 SS13=0.011
A
1 1（0.3）
1 1 1 2（0.4） 2 2 2 3（0.5） 3 3 3 4（0.6） 4 4 4 55。2 80。8 87。5 79。5
B
2 1（0.2） 2（0.3） 3（0.4） 4（0.5）
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 61。1 72 83。7 86。2
C
列号 3
1（！） 2（2） 3（3） 4（4）
混合水平的正交试验
❖ 用L16(215)安排41×23并分析交互作用的正交试验
第1列 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 第2列 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 第3列 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1
第1’列 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4
因素 Ａ
列号
1
1
1
2
1
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处 理
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号
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Ｂ Ａ×Ｂ Ｃ Ａ×Ｃ Ｂ×Ｃ Ａ×Ｂ×Ｃ
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选用正交表。
根据提供的因素和水平进行正交表的选择, 选择的方法为试验的水平作为正 交表的水平, 试验的各个因素小于或等于正交表的列数,表格中没有数据的项空掉即可。
可以数据公式分析影响因子，也可以软件表征结果 (1) L 4（23）任意两列间的交互作用为另外一列(2) L 8(27)L 8(27)二列间的交互作用表1 2 3 1 1 1 1 2 1 2 2 3 2 1 2 4 2211 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1 2 1 2 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 822121121 2 3 4 5 6 7 （1） 3 2 6 4 7 6 （2） 1 5 7 4 5 （3） 7 6 5 4 （4） 1 2 3 （5） 3 2 （6） 1（7）列号 试验 号 列号试验 号列号列号L 8(27)表头设计1 2 3 4 5 6 7 3 A B A ×B C A ×C B ×C 4 A B A ×B C ×D C A ×C B ×D B ×C A ×D D 4 A B C ×D A ×B C B ×D A ×C D B ×C A ×D 5 A D ×EB C ×DA ×BC ×EC B ×DA ×CB ×ED A ×E B ×CE A ×D(3) L 8(4×24)L 8(4×24)表头设计1 2 3 4 5 2 A B (A ×B)1 (A ×B)2(A ×B)33 A B C4 A B C D 5ABCDE1 2 3 4 5 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 3 2 1 1 2 2 4 2 2 2 1 1 5 3 1 2 1 2 6 3 2 1 2 1 7 4 1 2 2 1 842112列号 因 子 数列号试 验号列号因 子数(4) L 12 (211)(5) L 16 (215)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 1 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 4 1 2 1 2 2 1 2 2 1 1 2 5 1 2 2 1 2 2 1 2 1 2 1 6 1 2 2 2 1 2 2 1 2 1 1 7 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 8 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 9 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 10 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 2 11 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 2 12221121212211 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 3 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 4 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 5 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 6 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 7 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 8 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 9 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 10 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 11 2 1 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 12 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 2 13 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 14 2 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 15 2 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 16221211221121221列号试 验号 列号试 验 号L16(215)二列间的交互作用表1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15(1) 3 2 5 4 7 6 9 8 11 10 13 12 15 14(2) 1 6 4 5 10 11 8 9 14 15 12 13(3) 7 6 5 4 11 10 9 8 15 14 13 12(4) 1 2 3 12 13 14 15 8 9 10 11(5) 3 2 13 12 15 14 9 8 11 10(6) 1 14 15 12 13 10 11 8 9(7) 15 14 13 12 11 10 9 8(8) 1 2 3 4 5 6 7(9) 3 2 5 4 7 6(10) 1 6 7 4 5(11) 7 6 5 4(12) 1 2 3(13) 3 2(14) 1L 16(215)表头设计15EC ×E B ×FC ×E B ×F A ×GC ×E B ×F A ×GD ×H14A ×EGG13 B ×E F F F 12 C ×D C ×D C ×D A ×FC ×D A ×F A ×GC ×D A ×F A ×GE ×H11 C ×E EEE10 B ×D B ×D B ×D A ×EB ×D A ×EC ×GB ×D A ×EC ×G F ×H9 A ×D A ×D A ×D B ×E C ×FA ×DB ×EC ×F A ×D B ×E C ×FG ×H 8 D D D D D7 D ×E H 6 B ×C B ×C B ×C E ×F B ×C E ×F D ×G B ×C E ×F D ×G A ×H5 A ×C A ×C A ×C D ×F A ×C D ×F E ×G A ×C D ×F E ×G B ×H 4 C C C C C 3 A ×B A ×B A ×B D ×E A ×B D ×E F ×G A ×B D ×E F ×G C ×H2 B B BBB1 A A A A A 列号 因子数4 5 6 7 8(6) L16 (4×212)L16 (4×212)表头设计1 2 3 4 5 6 73 A B (A×B)1(A×B)2(A×B)3 C (A×C)14 A B (A×B)1C×D (A×B)2(A×B)3 C(A×C)1B×D5 A B (A×B)1C×D(A×B)2C×E (A×B)3 C(A×C)1B×D8 9 10 11 12 13 3 (A×C)2(A×C)3B×C4 (A×C)2(A×C)3B×C(A×D)1 D (A×D)3(A×D)25(A×C)2B×E (A×C)3B×C(A×D)1(A×E)2D(A×E)3E(A×D)3(A×E)1(A×D)21 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 131 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 23 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 24 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 15 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 26 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 17 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 18 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 29 3 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 210 3 1 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 111 3 2 1 2 1 1 2 1 2 2 1 2 112 3 2 1 2 1 2 1 2 1 1 2 1 213 4 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 114 4 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 215 4 2 1 1 2 1 2 2 1 2 1 1 216 4 2 1 1 2 2 1 1 2 1 2 2 1 列号试验号列号因子数列号因子数(8) L16 (43×26)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 111 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 23 1 3 2 2 2 1 1 1 2 2 24 1 4 2 2 2 2 2 2 1 1 15 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 26 2 2 1 2 2 2 1 1 2 1 17 2 3 2 1 1 1 2 2 2 1 18 2 4 2 1 1 2 1 1 1 2 29 3 1 2 1 2 2 1 2 2 1 210 3 2 2 1 2 1 2 1 1 2 111 3 3 1 2 1 2 1 2 1 2 112 3 4 1 2 1 1 2 1 2 1 213 4 1 2 2 1 2 2 1 2 2 114 4 2 2 2 1 1 1 2 1 1 215 4 3 1 1 2 2 2 1 1 1 216 4 4 1 1 2 1 1 2 2 2 11 2 3 4 5 6 7 8 91 1 1 1 1 1 1 1 1 12 1 2 2 1 1 2 2 2 23 1 3 3 2 2 1 1 2 24 1 4 4 2 2 2 2 1 15 2 1 2 2 2 1 2 1 26 2 2 1 2 2 2 1 2 17 2 3 4 1 1 1 2 2 18 2 4 3 1 1 2 1 1 29 3 1 3 1 2 2 2 2 110 3 2 4 1 2 1 1 1 211 3 3 1 2 1 2 2 1 212 3 4 2 2 1 1 1 2 113 4 1 4 2 1 2 1 2 214 4 2 3 2 1 1 2 1 115 4 3 2 1 2 2 1 1 116 4 4 1 1 2 1 2 2 2列号试验号列号试验号(10) L16 (45)1 2 3 4 5 6 71 1 1 1 1 1 1 12 1 2 2 2 1 2 23 1 3 3 3 2 1 24 1 4 4 4 2 2 15 2 1 2 3 2 2 16 2 2 1 4 2 1 27 2 3 4 1 1 2 28 2 4 3 2 1 1 19 3 1 3 4 1 2 210 3 2 4 3 1 1 111 3 3 1 2 2 2 112 3 4 2 1 2 1 213 4 1 4 2 2 1 214 4 2 3 1 2 2 115 4 3 2 4 1 1 116 4 4 1 3 1 2 21 2 3 4 51 1 1 1 1 12 1 2 2 2 23 1 3 3 3 34 1 4 4 4 45 2 1 2 3 46 2 2 1 4 37 2 3 4 1 28 2 4 3 2 19 3 1 3 4 210 3 2 4 3 111 3 3 1 2 412 3 4 2 1 313 4 1 4 2 314 4 2 3 1 415 4 3 2 4 116 4 4 1 3 2列号试验号列号试验号(12) L 20 (219)1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 11 1 1 1 1 1 1 12 1 2 2 2 2 2 2 2 23 2 1 1 1 1 2 2 2 24 2 2 2 2 2 1 1 1 15 3 1 1 2 2 1 1 2 26 3 2 2 1 1 2 2 1 17 4 1 1 2 2 2 2 1 18 4 2 2 1 1 1 1 2 29 5 1 2 1 2 1 2 1 2 10 5 2 1 2 1 2 1 2 1 11 6 1 2 1 2 2 1 2 1 12 6 2 1 2 1 1 2 1 2 13 7 1 2 2 1 1 2 2 1 14 7 2 1 1 2 2 1 1 2 15 8 1 2 2 1 2 1 1 2 168211212211 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 13 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 24 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 25 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 16 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 17 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 28 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 29 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 10 1 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 11 2 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 12 1 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 13 2 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 2 1 14 1 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 15 1 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 16 1 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 17 1 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 18 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 19 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 1 2 列号 试验 号列 号 试验 号(13) L9 (34)(14) L18 (2×37)1 2 3 41 1 1 1 12 1 2 2 23 1 3 3 34 2 1 2 35 2 2 3 16 2 3 1 27 3 1 3 28 3 2 1 39 3 3 2 11 2 3 4 5 6 7 81 1 1 1 1 1 1 1 12 1 1 2 2 2 2 2 23 1 1 3 3 3 3 3 34 1 2 1 1 2 2 3 35 1 2 2 2 3 3 1 16 1 2 3 3 1 1 2 27 1 3 1 2 1 3 2 38 1 3 2 3 2 1 3 19 1 3 3 1 3 2 1 210 2 1 1 3 3 2 2 111 2 1 2 1 1 3 3 212 2 1 3 2 2 1 1 313 2 2 1 2 3 1 3 214 2 2 2 3 1 2 1 315 2 2 3 1 2 3 2 116 2 3 1 3 2 3 1 217 2 3 2 1 3 1 2 318 2 3 3 2 1 2 3 1列号试验号列号试验号(15) L27 (313)L27 (313)表头设计1 2 3 4 5 6 73 A B (A×B)1(A×B)2 C (A×C)1(A×C)24 A B (A×B)1(C×D)2(A×B)2 C(A×C)1(B×D)2(A×C)28 9 10 11 12 13 3 (B×C)1 D (A×D)1(B×C)2(B×D)1(C×D)14(B×C)1(A×D)2(A×D)1(B×C)21 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 131 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 23 1 1 1 1 3 3 3 3 3 3 3 3 34 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 3 3 35 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 1 1 16 1 2 2 2 3 3 3 1 1 1 2 2 27 1 3 3 3 1 1 1 3 3 3 2 2 28 1 3 3 3 2 2 2 1 1 1 3 3 39 1 3 3 3 3 3 3 2 2 2 1 1 110 2 1 1 3 1 2 3 1 2 3 1 2 311 2 1 2 3 2 3 1 2 3 1 2 3 112 2 1 3 3 3 1 2 3 1 2 3 1 213 2 2 1 1 1 2 3 2 3 1 3 1 214 2 2 2 1 2 3 1 3 1 2 1 2 315 2 2 3 1 3 1 2 1 2 3 2 3 116 2 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 117 2 3 2 2 2 3 1 1 2 3 3 1 218 2 3 3 2 3 1 2 2 3 1 1 2 319 3 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 220 3 1 3 2 2 1 3 2 1 3 2 1 321 3 1 3 2 3 2 1 3 2 1 3 2 122 3 2 1 3 1 3 2 2 1 3 3 2 123 3 2 1 3 2 1 3 3 2 1 1 3 224 3 2 1 3 3 2 1 1 3 2 2 1 325 3 3 2 1 1 3 2 3 2 1 2 1 326 3 3 2 1 2 1 3 1 3 2 3 2 127 3 3 2 1 3 2 1 2 1 3 1 3 2列号试验号列号因子数列号因子数L27 (313)二列间的交互作用表1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13(1)3 2 2 6 5 5 9 8 8 12 11 114 4 3 7 7 6 10 10 9 13 13 12 (2)1 1 8 9 10 5 6 7 5 6 74 3 11 12 13 11 12 13 8 9 10(3)1 9 10 8 7 5 6 6 7 52 13 11 12 12 13 11 10 8 9(4)10 8 9 6 7 5 7 5 612 13 11 13 11 12 9 10 8(5)1 1234 2 4 37 6 11 13 12 8 10 9(6)1 423 3 2 45 13 12 11 10 9 8(7)3 4 2 4 3 212 11 13 9 8 10(8)1 123 410 9 5 7 6(9)1 42 38 7 6 5(10)3 4 26 5 7(11)1 113 12(12)1111 2 3 4 5 6 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 2 2 2 3 1 3 3 3 3 3 4 1 4 4 4 4 4 5 1 5 5 5 5 5 6 2 1 2 3 4 5 7 2 2 3 4 5 1 8 2 3 4 5 1 2 9 2 4 5 1 2 3 10 2 5 1 2 3 4 11 3 1 3 5 2 4 12 3 2 4 1 3 5 13 3 3 5 2 4 1 14 3 4 1 3 5 2 15 3 5 2 4 1 3 16 4 1 4 2 5 3 17 4 2 5 3 1 4 18 4 3 1 4 2 5 19 4 4 2 5 3 1 20 4 5 3 1 4 2 21 5 1 5 4 3 2 22 5 2 1 5 4 3 23 5 3 2 1 5 4 24 5 4 3 2 1 5 25554321列 号 试 验 号31122121122112122130122121122112122129122121121221211228122121121221211227 122112212112211226 1 22112212112211225 1 2 2112211221122124 1 2 2 1 12211221122123 1 2 1 2 2 1 212121121222 1 2 1 2 2 1 2 12121121221 1 2 1 2 2 1 2 1 1212212120 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 12212119 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 212118 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 2 12117 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 16 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 15 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 14 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 1 1 2 2 13 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 12 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1 1 2 2 11 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 10 1122112222112211 9 11221122112211228 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 7 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 6 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 5 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 4 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 3 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 21 1 1 1 1 1 1 12 2 2 2 2 2 2 2实用标准文案11111111111111111列号试验号12345678910111213141516。