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西岳8783铜虫 (小有名气)
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[交流]
【求助】二次回归正交组合试验统计分析
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我参照统计书上设计了一个三元二次回归正交组合试验： 试验号 试验设计 实施方案 结果 x1 x2 x3 因素1 因素2 因素3 含量 NO1 1 1 1 555.76 5.65 4.65 A1 NO2 1 1 -1 555.76 5.65 1.35 A2 NO3 1 -1 1 555.76 2.35 4.65 A3 NO4 1 -1 -1 555.76 2.35 1.35 A4 NO5 -1 1 1 144.24 5.65 4.65 A5 NO6 -1 1 -1 144.24 5.65 1.35 A6 NO7 -1 -1 1 144.24 2.35 4.65 A7 NO8 -1 -1 -1 144.24 2.35 1.35 A8 NO9 1.215 0 0 600 4 3 A9 NO10 -1.215 0 0 100 4 3 A10 NO11 0 1.215 0 350 6 3 A11 NO12 0 -1.215 0 350 2 3 A12 NO13 0 0 1.215 350 4 5 A13 NO14 0 0 -1.215 350 4 1 A14 NO15 0 0 0 350 4 3 A15 3因素2次组合设计水平取值及编码表 编码 因素1 因素2 因素3 +γ 600 6 5 +1 555.76 5.65 4.65 0 350 4 3 -1 144.24 2.35 1.35 -γ 100 2 1 Δj 205.76 1.65 1.65 其中，m0=1，γ=1.215 我的问题是： 如果参照书上自己用笔算统计分析则相当麻烦且易出错，用DPS或SPSS统计软件能否统计完整的结果？（比如是否列出设计结构矩阵及计算表、回归关系的方差分析表、回归关系的第二次方差分析表、回归方程、极值等）。如果DPS或SPSS能统计上面的二次回归正交试验设计，哪位高手麻烦说明一下具体操作步骤以及如何看结果（尤其是SPSS的结果表达如何转换）。如果DPS和SPSS都不能统计我上面所设计的试验，是否有相应软件可以统计上面的试验，以及它的详细操作步骤。谢谢！ |
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richard58272
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wangen994(金币+2,VIP+0):感谢参与讨论，欢迎常来 9-12 09:06
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楼主的目的是什么？找到最优组合，还是希望得到因素与目标的定量关系？ 我所在的实验室开发了一个软件，基本功能与SPSS类似，而且有自己的特色，你可以下载试试看，可以做PCA，PLS，SVM等。 地址是http://chemdata.shu.edu.cn。 先新建一个项目，然后在项目中读入数据文件，数据文件的格式是制表符分割的文本文件： 样本（实验）编号 实验类别 目标值 因素1 因素2 ... |
3楼2009-09-11 20:25:58
nono2009
超级版主 (文学泰斗)
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2楼2009-09-11 14:23:08
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wangen994(金币+3,VIP+0):感谢参与讨论 9-13 21:41
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这个在SPSS中应该可以做到，楼主可以查一下相关书籍，以下内容仅供参考 第二节 General Factorial过程 6.2.1 主要功能 调用此过程可对完全随机设计资料、配伍设计资料、析因设计资料、正交设计资料等等进行多因素方差分析或协方差分析。 6.2.2 实例操作 [例6-2]下表为三因素析因实验的资料，请用方差分析说明不同基础液与不同血清种类对钩端螺旋体的培养计数的影响。 基础液 （A） 血清种类（B） 兔血清浓度（C） 胎盘血清浓度（C） 5％ 8％ 5％ 8％ 缓冲液 648 1246 1398 909 1144 1877 1671 1845 830 853 441 1030 578 669 643 1002 蒸馏水 1763 1241 1381 2421 1447 1883 1896 1926 920 709 848 574 933 1024 1092 742 自来水 580 1026 1026 830 1789 1215 1434 1651 1126 1176 1280 1212 685 546 595 566 6.2.2.1 数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：基础液为base，血清种类为sero，血清浓度为pct，钩端螺旋体的培养计数为X，按顺序输入相应数值，建立数据库。 6.2.2.2 统计分析 激活Statistics菜单选ANOVA Models中的General Factorial...项，弹出General Factorial ANOVA对话框（图6.3）。在对话框左侧的变量列表中选变量x，点击Ø钮使之进入Dependent Variable框；选要控制的分组变量base、sero和pct，点Ø钮使之进入Factor(s)框中，并分别点击Define Range钮，在弹出的General Factorial ANOVA  efine Range对话框中确定各变量的起止值，本例变量base的起止值为1、3，变量sero的起止值为1、2，变量pct的起止值为1、2。之后点击OK钮即可。图6.3 析因方差分析对话框 6.2.2.3 结果解释 在结果输出窗口中，系统显示48个观察值进入统计，三个因素按其各自水平共产生12种组合。 分析表明，模型总效应的F值为10.55，P值 < 0.001，说明三因素间存在有交互作用。单因素效应和交互效应导致的组间差别比较结果是： 单因素组间比较： A：基础液（BASE） F = 4.98，P = 0.012，说明三种培养基培养钩体的计数有差别； B：血清种类（SERO） F = 61.265，P < 0.001，说明两种血清培养钩体的计数有差别； C：血清浓度（PCT） F = 3.49，P = 0.070，说明两种血清浓度培养钩体的计数无差别。 两因素构成的一级交互作用： A×B：基础液（BASE）×血清种类（SERO） F = 5.16，P = 0.011，交互作用明显； B×C：血清种类（SERO）×血清浓度（PCT） F = 15.96，P < 0.001，交互作用明显； A×C：基础液（BASE）×血清浓度（PCT） F = 0.78，P = 0.465，交互作用不明显。 三因素构成的二级交互作用： A×B×C：基础液（BASE）×血清种类（SERO）×血清浓度（PCT） F = 6.75，P = 0.003，交互作用明显。 48 cases accepted. 0 cases rejected because of out-of-range factor values. 0 cases rejected because of missing data. 12 non-empty cells. 1 design will be processed. - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Univariate Homogeneity of Variance Tests Variable .. X Cochrans C(3,12) = .34004, P = .036 (approx.) Bartlett-Box F(11,897) = 1.69822, P = .069 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - * * * * * * A n a l y s i s o f V a r i a n c e -- design 1 * * * * * * Tests of Significance for X using UNIQUE sums of squares Source of Variation SS DF MS F Sig of F WITHIN+RESIDUAL 2459233.75 36 68312.05 BASE 679967.38 2 339983.69 4.98 .012 PCT 238713.02 1 238713.02 3.49 .070 SERO 4184873.52 1 4184873.5 61.26 .000 BASE BY PCT 107005.54 2 53502.77 .78 .465 BASE BY SERO 705473.04 2 352736.52 5.16 .011 PCT BY SERO 1089922.69 1 1089922.7 15.96 .000 BASE BY PCT BY SERO 922307.37 2 461153.69 6.75 .003 (Model) 7928262.56 11 720751.14 10.55 .000 (Total) 10387496.31 47 221010.56 R-Squared = .763 Adjusted R-Squared = .691 |
4楼2009-09-13 18:03:27
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