SPSS统计学习笔记11:无空白列重复正交试验设计方差分析

原创 数据小兵  2018-11-14 17:18  阅读 182 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到案例实践》

 

前面有讲过 SPSS正交试验设计及其方差分析 一篇文章,包含了一个典型的正交试验案例。然而在实际应用当中,主观客观条件复杂多变,在试验设计中就要求能够灵活控制影响因素和水平的个数,以及试验的次数。

正交设计招数虽只有一招,但却变化多端,有多重不同应用方式,无空白列重复正交设计就是其中的一个变式。

一、案例数据

某制药厂主要生产胃蛋白酶,为了提高生产效率,拟从生产工艺上进行优化改进,你被要求负责该项目。根据多年的生产经验,你认为影响生产效率的因素主要包括A水解温度,B水解时间,C加盐量,D烘房温度,根据目前现有的生产条件,这几个因素能调整的参数大概只有三个水平,以残留蛋白作为质量指标,你决定通过正交试验来解决当前的问题。

数据来源:《SPSS13在空白列正交试验设计及其数据处理中的应用》

二、选择正交表

各因素只能调整3个水平,主要有4个因素,因此最先考虑到选用L9(34)的四因素三水平正交表,由于参数水平客观条件的限制,L16(45)正交表可以不用考虑了。

选定L9(34)正交表,遇到一个问题:因素排满,没有空白列用于统计实验误差,怎么呢?所以必须通过重复试验来统计实验误差,你决定每个组合方案重复3次。因此,本实验最终需要27次,将得到27组数据。

三、SPSS正交试验数据录入格式

网上有不少同学提到这个问题,其实数据结果组织形式和无重复试验的格式是一样的,只需要顺次增加行即可。

四、方差分析步骤

菜单操作:

分析→一般线性模型→单变量

因变量:输入残留蛋白

固定因子:输入水解温度,水解时间C加盐量,烘房温度

模型选项卡:以上四个影响因素作为主效应进行分析

方差分析结果:

四个影响因素的sig值均小于0.01,表明四个因素对生产胃蛋白酶都有极显著的影响,验证了最初你的经验。但这还不是我们最终的目的,我们需要得到提高生产效率的最优化工艺组合,直白一点,就是你必须找到每个影响因素最好的那个水平参数。

这个问题在上一篇文章中就有说明,可采用多重比较的方法就行可视化比较。

五、具体做法

多重比较选项卡:将四个具有显著影响的因素依次输入到右侧的“两两比较检验”框中,选择“duncan”法来计算。另外试验因素水平轮廓图效果更佳。

单从数据分析的结果来看,最优工艺组合为:A3B3C2D1。值得讨论的问题:水解时间、加盐量两个因素趋势图有些异常,可能和其他两个因素存在交互作用,留给大家讨论。


《用Excel和SPSS搞定正交试验设计》

课程地址:

http://study.163.com/course/introduction/1005047028.htm

课程介绍:

任何一项科研试验都需经过科学设计之后方可实施,正交试验设计则是其中普遍使用的方法之一。

本课程为正交试验设计提供基于Excel和SPSS数据分析的应用实践方案,旨在提高研究人员对正交试验的方案设计与数据分析能力。

本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/686
版权声明:本文为原创文章,版权归 数据小兵 所有,欢迎分享本文,转载请保留出处!
欢迎订阅SPSS训练营微信公众号
SPSS上机训练作业

评论已关闭!