SPSS统计分析案例：无空白列重复正交试验设计方差分析

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。

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。