（B）考察交互作用，则应选用L27(313)。 课堂练习：
选择一5个3水平因子及一个2水平因子试验的正交表 L12(2×35) （4） 表头设计
表头设计，就是把试验因素和要考察的交互作用分别安排到正交表的各列中去的过程。
在不考察交互作用时，各因素可随机安排在各列上；若考察交互作用，就应按所选正交表的交互作用列表安排各因素与交互作用，以防止设计“混杂” 。
例：不考察交互作用，可将因素(A)、(B)和(C)、（D）依次安排在L9(34)的第1、2、3、4列上，见下表所示。 表 头 设 计 列号 因素
（5）编制试验方案，按方案进行试验，记录试验结果。 把正交表中安排各因素的列（不包含欲考察的交互作用列）中的每个水平数字换成该因素的实际水平值，便形成了下表中的正交试验方案。
A B C D 1 2 3 4 ◇下表说明：试验号并非试验顺序，为了排除误差干扰，试验中可随机进行；
安排试验方案时，部分因素的水平可采用随机安排。 试验方案及试验结果表 试验因 素 号 A 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 1 1 2 2 2 3 3 3 作 业
1、正交表有哪些类型？它们的核心性质是什么？
2、写出正交表的表达式，并简述正交试验设计的基本程序。
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 2 3 1 3 1 2 1 2 3 3 1 2 2 3 1 B C D 果 试验结3、不考虑交互作用，设计一个4水平的3因素正交试验方案 极差分析 方差分析 2.2 试验结果分析
? 分清各因素及其交互作用的主次顺序，分清哪个是主要因素，哪个是次要因素；
? 判断因素对试验指标影响的显著程度；
? 找出试验因素的优水平和试验范围内的最优组合，即试验因素各取什么水平时，试验指标最好；
? 分析因素与试验指标之间的关系，即当因素变化时，试验指标是如何变化的。找出指标随因素变化的规律和趋势，为进一步试验指明方向；
? 了解各因素之间的交互作用情况； ? 估计试验误差的大小。 ? 3 正交试验的结果分析 3.1 直观分析法－极差分析法
计算简便，直观，简单易懂，是正交试验结果分析最常用方法。以下说明极差分析过程。
Rj为第j列因素的极差，反映了第j列因素水平波动时，试验指标的变动幅度。Rj越大，说明该因素对试验指标的影响越大。根据Rj大小，可以判断因素的主次顺序。
Kjm为第j列因素m水平所对应的试验指标和，kjm为Kjm平均值。由kjm大小可以判断第j列因素优水平和优组合。 3.1.1 不考察交互作用的试验结果分析 （1） 确定试验因素的优水平和最优水平组合 分析A因素各水平对试验指标的影响。
根据正交设计的特性，对A1、A2、A3来说，三组试验的试验条件是完全一样的（综合可比性），可进行直接比较。如果因素A对试验指标无影响时，那么kA1、kA2、kA3应该相等，不相等时说明，A因素的水平变动对试验结果有影响。
根据kA1、kA2、kA3的大小可以判断A1、A2、A3对试验指标的影响大小。kA值愈接近要求值的水平是A因素的优水平。
同理，可以计算并确定B、C、D因素的优水平。四个因素的优水平组合为试验的最优水平组合。
例1：分析下表中温度、时间、加碱量对转化率影响试验中各条件的最优值和最佳的工艺条件。 转 化 率 试 验 数 据 表
（2） 确定因素的主次顺序
根据极差Rj的大小，可以判断各因素对试验指标的影响主次。比较各R值大小，R值愈大的表示因素对指标的影响大，因素越重要，R值愈小因素的影响较小。 （3） 绘制因素与指标趋势图
以各因素水平为横坐标，试验指标的平均值（kjm）为纵坐标，绘制因素与指标趋势图。由因素与指标趋势图可以更直观地看出试验指标随着因素水平的变化而变化的趋势，可为进一步试验指明方向。 以上即为正交试验极差分析的基本程序与方法
? 极差R：表示该因素在其取值范围内试验指标变化的幅度。 R = max（Ki）- min（Ki）
例2：根据转化率试验结果计算极差R，并分析影响转化率因
正交实验设计及结果分析
