第8章 简单试验设计与正交试验设计1、2

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1、第8章简单试验设计与正交试验设计2第8章简单试验设计与正交试验设计18.1试验设计的意义及程序8.1.1试验设计的意义科学实验是人们获得信息最直接最可靠的方法，是人们认识世界、改造世界的必由之路。如合成某一化工产品，首先要求在理论上论证是否可行，然后通过实验得到具体的合成方法，那么怎样来安排实验呢？这也是一门学问，即试验设计方法问题。试验设计得好，可以大大减少试验次数，得到充分的信息，简化实验数据处理，节省人力、物力和时间。正确合理的科学的试验设计，可使实验结果的可靠性显著提高。对于简单的试验，需要科学地安排实验，对

2、于复杂的试验(通常为多因素试验)，科学地安排试验就显得尤为重要。所以，要求科学工作者要掌握一定的试验设计知识。8.1.2试验设计的程序1．指标的选择在试验设计中，人们把判断试验结果(效果)好坏所采用的标准称为指标(所要得到的试验值)，也称为目标值。常用的指标有收率、转化率、选择性、纯度、熔点、杂质含量等。指标的选择，首先要根据实验目的选择与实验目的直接相关的指标。这种测得的指标经过数据处理后可用来评价待研究的因素效应。其次要考虑这个指标是容易求得的。另外还要考虑获得指标的取样方法、测定方法、计算方法等。2．因素的选择

3、因素也称为因子，影响试验结果(指标)的条件。如化学反应中的温度、压力、时间、催化剂用量、催化剂配比、原料纯度等。因素选择的基本要点是选择可控制的、并且容易控制的因素。注意，关键是要选择重要因素，不要漏掉重要因素。对一个实验，具体选哪几个因素，要根据理论和经验来确定。3．水平的选择因素所处的状态称为水平(或称为处理)。如对于一个反应来说，取温度的状态为60℃、70℃、80℃，这时我们可以说，温度取了3个水平。水平的选择要求选择适宜的水平，要注意到以下几点：(1)不要选择试验前就已经知道会导致不好的实验结果，或将来在实验

4、中不能采用的条件；(2)一定不要漏掉可能是最适宜的条件和组合；(3)水平数尽可能地少。对于多因素试验，通常2~3个水平足够，最多4~6个水平。当然，这不是绝对的，要根据具体的试验而定。4．实验配置简单地说，实验配置是指有关实施实验的方法的设计。要达到预期的实验目的，还要有较好的实验配置。(1)因素的配置20第8章简单试验设计与正交试验设计2选择因素后，具体采用何种试验方法，要根据具体条件和实验要求而定。通常采用的试验方法有对比试验法、全面试验法、正交试验法和序贯试验法，这些将在后面陆续介绍。(2)试验顺序随机化随机化

5、的目的是抵消试验顺序安排不当所带来的系统误差，将系统误差转化为随机误差。一个简单的例子是某实验需要几个人做15次试验，人为地安排甲做1~5号试验、乙做6~10号试验等，这样由于人与人之间的水平、习惯等的不同，或使用的仪器等方面的原因，会带来系统误差。为了克服这个问题，可对试验顺序随机化。一般随机化方法可采用计算机或计算器发生随机数法或抽签法。下面介绍前一种方法。如某个实验需要做9次试验，试验号为1#~9#，可用计算机或计算器发生随机数，且与试验号一一对应，这个随机数排序后的顺序即为试验顺序。例如产生随机数的结果为：随

6、机数0.95190.96790.07400.56850.82950.36360.97420.51430.0537试验号1#2#3#4#5#6#7#8#9#随机化后的顺序(重新排序)为：试验顺序123456789随机数排序0.05370.07400.36360.51430.56850.82950.95190.96790.9742试验号9#3#6#8#4#5#1#2#7#而用Excel处理随机化问题则非常简单。在一个新的工作表中列好一个数据表(仍以9次试验为例)，表头设计见表8-1，按列填入试验号(1#、2#、…、9#)

7、和试验顺序的值，在“随机数排序”下边的第一个单元格输入函数=RAND(),向下填充至试验号最后一个数据所在行，此时填充公式的单元格是被选中的，紧接着：复制→编辑→选择性粘贴→数值→确定(固定随机数)；再选中后两列数据，点击“排序”按钮(升序、降序均可)后即可得到试验顺序安排表(如表8-1)。选中后两列数据，数据→排序→主要关键字选“实验号”→确定，表8-1数据可复原。5．写出试验方案设计报告试验方案设计报告的内容大致包括以下几点：(1)实验目的；(2)实验方法；(3)实验流程图；(4)实验流程叙述；(5)实验指标的分

8、析测试方法；(6)时间安排；(7)试验顺序安排；(8)实验结果分析方法。实验结果分析方法包括直观分析、方差分析、回归分析等。表8-1试验顺序随机化例试验顺序随机数排序试验号10.00807#20第8章简单试验设计与正交试验设计220.27595#30.32508#40.35591#50.47636#60.60203#70.77074#80.92