所以选用正交表 L 27 8 （2）表头设计

考虑交互作用CE，则例22-4的表头可设计为
列号 因子 1 A 2 B 3 C 4 D 5 E 6 CE 7
2014年9月1日
（3）安排实验
水 列 平 号 试验号
A 1
B 2
C 3
D 4
E 5
C*E 6
X 7
试验 结果
1
2
1
1
1
1
1
1
1
2
1
2
1
提高乙醇胺本的收率，试验的因素和水 平见下表1； 选用正交表 L8 2 7 。实验安排及结果如 表2； 使用方差分析法对实验结果进行统计分 析，找出提高乙醇胺本收率的最佳工艺 。
2014年9月1日
表1
乙醇胺本反应试验的因素与水平 水平1 5度 1小时 17% 搅拌 水平2 7度 2小时 27% 不搅拌

2014年9月1日
按正交表及试验结果输入数据。
2014年9月1日
2. spss操作过程



在spss中调出数据文件Li22-4.sav （1） 从菜单选择 Analyze→ General Linear Models (一般线性模型)→ Univariate(单变量分析) Dependent Variables：y Fixed Factors （固定因素）： a、b、c、d 、e、ce、x 击Model（模型）按钮，选Custom Model（模型）: a、b、c、d、e、ce



在spss中调出数据文件Li22-4.sav （1） 从菜单选择 Analyze→ General Linear Models (一般线性模型)→ Univariate(单变量分析) Dependent Variables：y Fixed Factors （固定因素）： 重复试验、a 、 b、 c、 x 击Model（模型）按钮，选Custom Model（模型）:重复试验、 a、b、c
2 2 2 2 1 1
1 2 1 2 1 2
1 2 2 1 2 1
2 1 1 2 2 1
2 1 2 1 1 2
71 73 70 73 62 67
2014年9月1日
2014年9月1日
击Options（选项）按钮： Display Means for： a、b、c 在Display框：选择Descriptive statistics （描述统计量）

2014年9月1日
方差分析表
2014年9月1日
结果分析
模型检验：F=32.375，P=0.000<0.05，所 选模型有统计学意义。 重复试验的P=0.844>0.05，无统计学意义， 可认为重复试验间无差异。因素A、C的 P=0.000<0.05，有统计学意义，表示A、C均 为主要因素，因素B的P=0.828>0.05，无统计 学意义，为次要因素。
2014年9月1日
因素
A B
水平1
甘草、桑寄生 丹参
水平2
0 丹参、黄精、 首乌、葛根 0 明胶除杂
C
D
吐温-80
调pH除杂
E
乙醇渗漉
水煎煮
选用5因素2水平，考虑交互作用C×E的正交试验分析 2014年9月1日
（1）选择正交表
n 5( 2 1) ( 2 1)( 2 1) 1 7
2014年9月1日
方差分析表-1
2014年9月1日
第一次结果分析
模型检验：F=5.705，P=0.310>0.05，所 选模型无统计学意义。 因素a、e的平方和小于误差Error平方和 （F<1） 表示该因素的影响力比试验误差更小， 去掉这些因素，将它们造成的微小差异归到试 验误差中，则可突显其它因素的影响。 （2） 从Model框删除a、e，进行第二次操 作 2014年9月1日
2014年9月1日
比较主要因素的水平均值，确定最佳方案
指标为产率， 越大越好，故 因素A取A1
因素C 取选C2
2014年9月1日
因素B为次要因素, 本着节约的原则因素B取B3
最佳试验方案：
A 1B 3C 2
即提取时间为4小时，加7倍水，煎煮2次。
2014年9月1日
练习2
乙醇胺本磺化反应试验，试验目的在于
同时选定c、e，把c×e选入Model框 击Options（选项）按钮： Display Means for：b、d、c×e 在Display框：选择Descriptive statistics （描述统计量）

2014年9月1日
比较主要因素的水平均值，确定最佳方案
指标为分数， 越大越好，故 因素B取B2
因素 A：反应温度 B：反应时间 C：硫酸浓度 D：操作方法
2014年9月1日
表2
水 列 平 号 试验号
试验安排及实验数据
A B AXB C AXC x D 试验 结果 65 74
1
1 1
2
1 1
3
1 1
4
1 2
5
1 2
6
1 2
7
1 2
1 2
3 4 5 6 7 8
1 1 2 2 2 2
2 2 1 1 2 2
第四步
分析正交试验结果
正交试验结果分析要解决的问题： （1）确定因素各水平的优劣
（2）分析因素的主次
（3）选择交互作用的搭配 （4）预测最佳试验结果方案
2014年9月1日
（1）无重复正交试验结果的分析
方差分析的基本思想与双因素方差分析方法一致： 将总的离均差平方和分解成各因素及各交互作用 的离差平方和，构造F统计量，对各因素是否对 试验指标具有影响，作F检验。
因素D 取选D2
2014年9月1日
C×E取搭配C1E2, 本着节约的原则因素A取A2
最佳试验方案：
A2B2C1D2E2
即以丹参、首乌、黄精、葛根为最佳配方，用 水煎煮，用明胶除杂，加吐温-80助溶。 2014年9月1日
（2）有重复正交试验结果的分析
例22-5 还春口服液提取工艺探讨（见黑龙江 医药2004年第17卷第一期）。淫羊藿苷提取工 艺中，试验指标为产率，考察因素有3个，每个 因素均有3个水平，见表22-12. 不考虑交互作用，用 L9 34 可任意安排实验。 前3列安排A、B、C，第4列为空白（记为x）， 作3次重复试验，结果见表22-13，进行有重复 正交试验结果的方差分析
2014年9月1日
例22-4 临床用复方丹参汤由丹参、葛根、桑 寄生、黄精、首乌和甘草组成，治疗冠心病有明 显疗效。为将其改制成注射液，指标采用兼顾冠 脉血流量和毒性评出的分数Y（越大越好）。需考 察①组方是否合理，能否减少几味药？②用水煎 煮，还是用乙醇渗漉？③用调pH除杂，还是用明 胶除杂？④是否加吐温-80助溶？
方差分析表-2
2014年9月1日
第二次结果分析
模型检验：F=22.676，P=0.014<0.05，所 选模型有统计学意义。 因素B、C、D 、 C×E的P<0.05，有统计 学意义，表示B、C、D均为主要因素，C与E 有交互作用。 （3）为确定因素B、D水平的优劣以及交互作 用C×E的最优搭配，从Model框删除c、ce， 进行第三次操作。 2014年9月1日
2
1
2
4.0
8.7
3
4 5 6 7 8
1
1 2 2 2 2
2
2 1 1 2 2
2
2 2 2 1 1
1
2 1 2 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 2
1
2 2 1 2 1
2
1 1 2 2 1
2
1 2 1 1 2
8.6
9.9 0.3 6.7 12.7 10.7
2014年9月1日
1.建立数据文件
在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li224.sav。 分组变量：a、b、c、d、e、ce、x 应变量：y
0.191 0.201 0.210
8
9
3
3
2
3
1
2
3
1
0.196 0.210 0.201
0.347 0.351 0.336
2014年9月1日
1.建立数据文件
在SPSS数据编辑窗，建立数据文件Li225.sav。 分组变量：重复试验、a、b、c、x 应变量：y

2014年9月1日
2. spss操作过程
2 3 1 2
3 1
2 3 2 3
4 1
2 3 3 1
3次重复试验结果 y1 y2 y3 0.287 0.294 0.285 0.361 0.359 0.369 0.257 0.271 0.249 0.374 0.351 0.369 0.271 0.280 0.269
6
7
2
3
3
1
1
3
2
2
0.241 0.253 0.249

2014年9月1日
例22-5 淫羊藿苷提取工艺的3因素3水平
水平
1 2
A（提取时间） （h）
4 3
B（加水量） （倍） 12
10
C（煎煮次数） （次） 3
2
3
2
7
1
2014年9月1日
表22-13 淫羊藿苷提取工艺的正交设计
A 试验号 1 2 3 4 5 B C x
1 1
1 1 2 2
2 1