试验设计基础.ppt

1、0 试验设计基础,本章内容 常用术语 试验计划与方案 试验设计常用的优良性 试验设计应遵循的基本原则,下一页,返回目录,试验是开展科学研究工作必不可少的手段。任何一种新产品、新工艺、新材料、新品种的产生以及任何一项科研成果的获得，往往需要做多次反复试验，并通过对试验数据的分析与总结，来获取尽可能多的有用的信息，以达到解决实际问题的目的。因此，只要做试验，就存在着如何科学合理地安排试验方案和分析处理试验结果的问题，即进行试验设计与数据处理的问题。 试验研究可分为试验设计、试验的实施、收集整理和分析实验数据等步骤。而试验设计是影响研究成功与否最关键的一个环节。,上一页,下一页,返回本章首页,1.1

2、 试验指标,在某项试验设计中，用来衡量试验效果的特征量称为试验指标，也称为试验结果。它类似于数学中的因变量或目标函数。例如，在考察加热时间和加热温度对果胶酶活性的影响时，果胶酶海性就是试验指标；在考察储存方式对红星苹果果肉硬度时，果肉硬度是试验指标。,上一页,下一页,返回本节首页,试验指标,定量指标,定性指标,根据试验目的的不同，试验考察指标可以是一个，也可以同时用两个或两个以上的试验指标，前者称为单考察指标试验设计，后者称为多考察指标试验设计。,1 常用术语,1.1 试验指标 1.2 试验因素 1.3 因素水平 1.4 试验处理和试验单位 1.5 重复、全面试验和部分实施,上一页,下一页,返

3、回本章首页,1.1 试验指标,在某项试验设计中，用来衡量试验效果的特征量称为试验指标，也称为试验结果。它类似于数学中的因变量或目标函数。例如，在考察加热时间和加热温度对果胶酶活性的影响时，果胶酶海性就是试验指标；在考察储存方式对红星苹果果肉硬度时，果肉硬度是试验指标。,上一页,下一页,返回本节首页,试验指标,定量指标,定性指标,根据试验目的的不同，试验考察指标可以是一个，也可以同时用两个或两个以上的试验指标，前者称为单考察指标试验设计，后者称为多考察指标试验设计。,1.1 试验指标,在某项试验设计中，用来衡量试验效果的特征量称为试验指标，也称为试验结果。它类似于数学中的因变量或目标函数。例如，

4、在考察加热时间和加热温度对果胶酶活性的影响时，果胶酶海性就是试验指标；在考察储存方式对红星苹果果肉硬度时，果肉硬度是试验指标。,上一页,下一页,返回本节首页,试验指标,定量指标,定性指标,根据试验目的的不同，试验考察指标可以是一个，也可以同时用两个或两个以上的试验指标，前者称为单考察指标试验设计，后者称为多考察指标试验设计。,1.4 试验处理和试验单位,试验中对试验因素的水平所形成的一种具体组合方式称为试验处理，简称处理。在单因素试验中，试验的1水平就是1个处理。在多因素试验中，由于因素和水平较多，可以形成若干个水平组合，每个水平组合就是1个处理。例如，研究3种不同温度（ A1，A2，A3）和

5、两种不同制曲工艺（B1，B2 ）对酱油质量的影响，可形成A1B1， A1B2， A2B1， A2B2， A3B1， A3B2共6种不同的水平组合方式，即6个处理。一项试验的处理数等于其参加试验各因素各自水平的乘积，如3因素3水平试验共有333=27个处理。 在试验中能接受不同试验处理的试验载体叫做试验单位。如1听罐头、1瓶酱油、1代奶粉或几听罐头、几瓶酱油、几代奶粉等都可作为试验单位。试验单位往往也是试验观测数据来自的单位。,上一页,下一页,返回本节首页,1.2 试验因素,试验中对试验指标可能产生影响的原因或要素称为试验因素，也称为因子。如酱油质量受原料、曲种、发酵时间、发酵温度、制曲方式、发

6、酵工艺等诸多方面的影响，这些都是影响酱油质量的因素。它们有的是连续变化的定量因素，有的是离散状态的定性因素。 由于客观条件的限制，在一次试验中不可能将每个因素都考虑进去。我们把试验中对试验指标影响重要的因素称为试验因素，通常用大写字母A，B，C表示；把除试验因素外其他所有对试验指标有影响的因素称为条件因素，又称试验条件。因素。考察1个试验因素的试验叫单因素试验，考察两个或两个以上因素的试验叫多因素试验。,上一页,下一页,返回本节首页,1.3 因素水平,试验中对试验因素所处的各种状态或取值称为因素水平，简称水平。若一个因素取t个水平，就称该因素为t水平的因素。如某试验中，温度A选定了30，50

7、两种状态，就称A因素为2水平因素；因素B选定了20min，40min，60min三种状态，就称B为3水平因素。各因素不同水平通常用表示因素的字母加脚标1，2，3，t的方法来表示。如前述因素A的第一、第二水平依次用A1，A2表示；因素B的第一、第二、第三水平分别用B1，B2，B3表示。因素的水平，有的可用具体数值表示，如时间、温度、试剂或原料用量等，有的则无法用具体数字表示，如食品添加剂的不同种类、设备的不同型号、原料的不同品种、工艺的不同操作方式等。,上一页,下一页,返回本节首页,2 试验计划与方案,2.1 试验计划 2.2 试验方案,上一页,下一页,返回本章首页,2.1 试验计划,进行任何一

8、项科学试验，在试验前必须制定一个科学、全面的试验计划书，以便使该项研究工作能够有计划、有目的地顺利开展，从而保证试验任务的完成。 1）试题名称、试验目的 科学研究的基本要求是探新、创新。研究课题的选择决定了该项研究创新的潜在可能性。选题时应注意以下几点： （1）重要性。 （2）必要性和实用性。 （3）先进性和创新性。 （4）可行性。,上一页,下一页,返回本节首页,2）研究依据、内容及预期达到的经济技术指标 课题明确后，通过查阅国内外有关文献资料，阐明项目的科学意义和应用前景、国内外学术界在该领域的研究概况、水平和发展趋势以及理论依据、特色和创新之处，详细说明项目的具体研究内容和重点解决的问题，

9、以及取得成果后应用推广计划，预期达到的经济技术指标及预期的技术或理论水平等。 3）似采取的试验设计方法及试验方案 试验方案是全部试验工作的核心部分，主要包括所研究的因素、水平的选择及试验设计方法的确定。方案确定后要结合试验条件适时调整试验设计方法，通过设计使方案进一步具体化、最优化。,上一页,下一页,返回本节首页,4）试验结果的分析方法、研究成果的经济或社会效益估算 试验结束后，对各阶段取得的资料要进行整理分析，所以要明确应采用的统计分析方法。每一种试验设计都有相应的统计分析方法，分析方法不正确，必然会导致错误的结论。同时，应估算研究成果可能获得的经济或社会效益。 5）研究所需要的条件 除已具

10、备的条件外，本试验研究尚需的条件还包括如经费、药品、试剂、仪器设备的数量和要求以及受试材料的数量和要求等。受试材料即受试对象。首先应当明确受试对象所组成的研究总体，而后正确选择受试材料。受试材料选择的正确与否直接关系到试验结论的正确性。因此，受试材料力求均匀一致，应明确规定受试材料的入选标准和排除标准。,上一页,下一页,返回本节首页,6）试验记录的项目与要求 为收集分析结果所需要的各方面的资料，事先应以表格的形式列出需要观察的指标与要求等。 7）已具备的基础条件和研究进度安排 已具备的基础条件主要包括过去的研究工作基础或预试情况、现有的主要仪器设备、研究技术人员及协作条件、经费情况等。研究进度

11、安排可根据不同内容按日期、分阶段进行安排，定期写出总结报告。 8）参加研究人员的分工 一般分为主持人、主研人、参加人。课题组织人员应结构合理、优势互补，确保试验研究的连续性、稳定性及完整性。,上一页,下一页,返回本节首页,2.2 试验方案,1）试验方案的类型 试验方案是根据试验目的和要求而拟定的进行比较的一组试验处理的总称，是整个试验工作的核心部分。因此，要经过周密的考虑和讨论，慎重拟定。试验方案按其性质或试验因素的多少大致分为以下3类。 （1）单因素试验方案。单因素试验是指整个试验中只变更比较1个试验因素的不同水平，其他人作为试验条件的因素均严格控制一致的试验。这是一种最基本最简单的试验方案

12、。 （2）多因素试验方案。多因素试验是指同一试验方案中包含两个或两个以上的试验因素，各个因素都分为不同水平，其他试验条件均应严格控制一致的试验。多因素试验方案由所有试验因素的水平组合数构成，安排时有完全试验方案和不完全试验方案两种。,上一页,下一页,返回本节首页,上一页,下一页,返回本节首页,多因素试验方案,完全试验方案,不完全试验方案,完全试验方案是多因素试验中最简单的一种方案，处理数等于各试验因素水平数的乘积。如有A，B两个试验因素，各取3个水平，即A1,A2,A3和B1,B2,B3全部水平组合数（即处理数）为33=9，即A1B1,A1B2, A1B3, A2B1, A2B2, A2B3,

13、 A3B1, A3B2, A3B3。 完全试验方案中包括各试验因素不同水平的一切可能组合。这些组合全部参加试验。这便是前面所述的全面试验。,不完全试验方案。在全部水平组合中挑选部分有代表性的水平组合获得的方案称为不完全试验方案。“正交试验”、“均匀试验”等就是典型的不完全试验方案。,（3）综合性试验方案。综合性试验也是一种多因素试验，但与上述多因素试验不同。综合性试验中各因素的各水平不构成平衡的水平组合，而是将若干因素的某些水平结合在一起形成少数几个水平组合。这种试验方案的目的在于探讨一系列供试因素的某些水平组合的综合作用，而不在于检测因素的单独作用和相互作用。单因素和多因素试验常是分析性的试

14、验；综合性试验是在对于起主导作用的那些因素及其相互关系基本弄清楚的基础上设置的试验方案，它的水平组合是一系列经过实践初步证实的优良水平配套。,上一页,下一页,返回本节首页,试验方案是达到试验目的的途径。一个周密且完善的试验方案可使试验多快好省地完成，并获得正确的试验结论。如果试验方案拟订不合理，如因素水平选择不当，或不完全试验方案中所包含的水平组合代表性差，试验将得不出应有的结果，甚至导致试验的失败，因此，试验方案的拟订在整个试验工作中占有极其重要的位置。 2）拟订试验方案的要点 拟订一个正确的试验方案，应认真考虑以下几个方面的问题。 （1）围绕试验的目的，明确通过试验要解决的问题。拟订试验方

15、案前应通过回顾以往研究的进展、调查交流、文献检索等明确为达到本试验的目的需解决的主要的、关键的问题是什么，形成对所研究主题及外延的设想，使待拟订的方案能针对主题确切而有效地解决问题。,上一页,下一页,返回本节首页,（2）根据试验的目的、任务和条件确定试验因素。在正确掌握生产或以往研究中存在的问题后，对试验目的、任务进行仔细分析，抓住关键、突出重点。首先要选择对试验指标影响较大的关键因素、尚未完全掌握其规律的因素和未曾考察过的因素。供试因素一般不宜过多，应该抓住一两个或少数几个主要因素解决关键问题。如果涉及试验因素较多，一时难以取舍，或者对各因素最佳水平的可能范围难以做出估计，这时可将试验分为两

16、阶段进行。即先作单因素的预备试验，通过拉大水平幅度，多选几个水平点，进行初步观察，然后根据预备试验结果再精选因素和水平进行正规试验。预备试验常采用较多的处理数，较少或不设重复；正规试验则精选因素和水平，设置较多的重复。为不使试验规模过规模过大而失控，试验方案原则上力求简单，单因素试验能解决的问题，就不用多因素试验。,上一页,下一页,返回本节首页,（3）根据试验因素性质适当确定水平大小及间隔。一般试验因素有“质性”和“量性”之分，对于前者，应根据实际情况，有多少种就取多少个水平，如不同原材料、触媒的种类，添加剂的种类，不同生产工艺、不同生产线、不同馐方式等；对于后者则应认真考虑其控制范围及水平间

17、隔，如温度、时间、压力、某种添加剂的添加量等，均应确定其所应控制的范围及在该范围内确定几个水平点、如何设置水平间隔等。 水平数目要适当。水平数目过多不仅难以反映出各水平间的差异，而且加大了处理数；水平数目太少，又容易漏掉一些好的信息，使结果分析的不全面。 水平范围及间隔大小要合理。原则是试验指标对其反应灵敏的因素，水平间隔应小些，反之应大些。要尽可能把水平值取在最佳区域或接近最佳区域。 要以正确方法设置水平间隔。水平间隔的排列方法一般有等差法、等比法、0.618法和随机法等。,上一页,下一页,返回本节首页,上一页,下一页,返回本节首页,上一页,下一页,返回本节首页,（4）正确选择试验指标。试验

18、效应是试验因素作用于试验对象的反应，这种效应将通过试验中的观察指标显示出来。因而，试验指标的选择也是试验方案中应当认真对待的问题。在确定试验指标时应考虑如下因素。 选择的指标应与研究的目的有本质联系，能确切地反映出试验因素的效应。 选用客观性较强的指标，最好选用易于量化，即经过仪器测量和检验而获得的指标。若研究中一定要采用主观指标，则必须采取措施以减少或消除主观因素影响。 要考虑指标的灵敏性与准确性。应当选择对试验因素水平变化反应较为灵敏而又能够准确度量的指标。 选择指标的数目要适当。食品试验研究中，试验指标数目的多少没有具体规定，要依研究目的而定，但选用的指标要能反映试验效应的本质。指标不是

19、越多越好，但也不能太少。,上一页,下一页,返回本节首页,（5）试验方案中必须设立作为比较标准的对照处理。根据研究目的与内容，可选择不同的对照形式，如空白对照、标准对照、试验对照、互为对照和自身对照等。 （6）试验方案中应注意比较间的唯一差异原则。这是指在进行处理间比较时，除了试验处理不同外，其他所有条件应当一致或相同，使其具有可比性。只有这样，才能使处理间的比较结果可靠。例如，在对某种鲜果喷洒激动素以提高其保鲜性能的试验中，如果设喷激动素（A）和不喷激动素（B）两个处理，则两者的差异含有激动素的作用，也有水的作用，这时激动素和水的作用混杂在一起解析不出来。若加喷水（C）的处理，则激动素和水的作

20、用可以从A和C及B与C的比较中解析出来，因而可进一步明确激动素和水的相对重要性。,上一页,下一页,返回本节首页,（7）拟订试验方案时必须正确处理试验因素和试验条件间的关系。一个试验中只有试验因素的水平在变动，其他条件因素都保持一致，固定在某一水平上。根据交互作用的概念，在一定条件下某试验因素的最优水平，换了一种条件可能不再是最优水平；反之亦然，因此，在拟订试验方案时必须做好试验条件的安排，要使试验条件具有代表性和典型性。 （8）预备试验。对一些较为复杂的、重大的技术难度较高的试验，应考虑先做预备试验。通过预备试验，一方面可使试验人员熟练掌握操作方法和程序；另一方面，通过分析预试所得到的数据资料

21、可检查试验设计的科学性、合理性和可行性，发现问题及时纠正。 此外，在一个试验方案中还应明确试验是全面试验还是部分实施、试验的次序步骤、操作规程、怎样控制误差、收集试验数据的方式以及统计分析方法等。,上一页,下一页,返回本节首页,3 试验设计常用的优良性,3.1 正交性 3.2 均匀性 3.3 饱和性 3.4 旋转性 3.5 通用性,上一页,下一页,返回本章首页,3.1 正交性,上一页,下一页,返回本节首页,在P维因素空间内,如果试验方案 使所有j个因素的不同水平 满足,就称该方案具有正交性。正交性主要表现于正交表此同时 与 中，也表现于正交多项式组中，具体应用于各种正交设计。正交性能减少试验次

22、数，消除各种效应间的相关性，使因素效应、交互作用效应以及回归系数的计算分析大大简化。正交性是试验优化中应用最广泛的一种优良性。,3.2 均匀性,上一页,下一页,返回本节首页,如果试验方案 使得N个试验点按一定的规律充分均匀地分布在试验范围内,每个试验点都有一定的代表性,就称该方案具有均匀性.均匀性是新开发的一种优良性,它主要表现于均匀设计表 或 中，具体应用于均匀试验设计。均匀性比正交性更能大量地减少试验次数，但仍能得到反映试验体系主要特征的试验结果。,3.3 饱和性,上一页,下一页,返回本节首页,3.4 旋转性,若试验方案 的无重复试验次数N比试验因素及其交互作用的自由度之和多1，或者与欲求

23、的回归方程的待估计参数个数相等，则称该方案具有饱和性。饱和性主要应用于各种饱和设计，它能最有效地发挥各个试验点的作用，使每个试验点获取最多的有用信息，大大减少试验次数，缩短设计周期。,在p维因素空间中，如果试验方案 使得试验指标回归值 的预测方差 仅与试验点到试验中心的距离 有关，则称方案 具有旋转性。旋转性应用于各种回归旋转设计。旋转性能保证p维因素空间中同一p维球面上各点的预测方差 相等，这样就消除了 的方向性。,3.5 通用性,上一页,下一页,返回本节首页,若在 范围内，旋转设计 同时使得回归值预测方差 近似为一常数，则称 具有通用性，亦称为均匀精度性。方案 亦称为通用旋转设计或均匀精度

24、旋转设计。这样， 就使得旋转的中心组和设计具有均匀精度性。 在实际应用中，人们常常希望某些优良性共集于同一设计，如饱和正交设计、正交旋转设计等。有时，为了达到最优设计目标，既可以连续多次运用某种优良性，也可以根据需要，在不同的试验阶段灵活选用不同的优良性。例如在因素变化的全域进行因素选优时，可以选用正交性或饱和性，而在因素优选时，则可以选用旋转性。,4 试验设计应遵循的基本原则,4.1 重复原则 4.2 随机化原则 4.3 局部控制原则,上一页,下一页,返回本章首页,4.1 重复原则,所谓重复，是指在试验中每种处理一至少进行两次以上。 由于随机误差是客观存在的和不可避免的，若某试验条件下只进行

25、1次试验，则无法从1次试验结果估计随机误差的大小。只有在同一条件下重复试验，才能利用同一条件下取得的多个数据的差异，把随机误差估计出来。由于随机误差有大有小，时正时负，随着试验次数的增加，正负相互抵消，随机误差平均值趋于零。因此，多次重复试验的平均值的随机误差比单次试验值的随机误差小。 理论上讲，重复次数越多越好。但随着重复次数的增加，不仅试验费用几乎成倍增加，而且整个试验所占用的时间、空间范围也会增大，试验误差会增大。为了避免这一问题，要在同时遵循下面要讲的“局部控制原则”的前提下进行重复试验。,上一页,下一页,返回本节首页,4.2 随机化原则,所谓随机化原则，就是在试验中，每一个处理及每一个重复都有同等的机会被安排在某一特定的空间和时间环境中，以消除某些处理或其重复可能占有的“优势”或“劣势”，保证试验条件在空间和时间上的均匀性。随机化可有效排除非试验因素的干扰，从而可正确、无偏地估计试验误差，并可保证试验数据的独立性和随机性，以满足统计分析的基本要求。随机化通常采