SPSS软件在正交试验设计中的应用

SumofSquaresSSBetweenGroups:WithinGroups:Total:Df:MeanSquareMS=SS/dfFFSigPLowerBoundUpperBoundMean:Std.Deviation:Std.ErrorSpss21DataViewVar,insertVariableVariableview33spss3VariableView“Values”,3changeDataViewVar,insertVariable“Values”,add,1.PASWStatistics18SPSSEditor“Edit→Optins”Options2.GeneralOutputLanguagesimplitiedChinese3.Userinterface()LanguagesimplitiedChinese,“OK”医学信息年月第卷第期医学信息学软件在正交试验设计中的应用胡志洁天津市医药科学研究所天津摘要利用软件提供的功能进行正交表的设计及方差分析能达到简便、快捷和准确的统计效果使正交试验能更广泛地运用于药学、药理学试验设计提高试验的科学性。关键词正交试验数据处理正交设计实验法是一种研究多因素实验问题的重要数学方法即使用正交表来安排实验并利用正交表的特点对实验结果进行计算分析从而找出较优实验方案的一种方法。正交试验在医药学研究中的运用相当广泛如药物的拆方、药品制备工艺条件的优化筛选等。它对于多因素、多水平的试验具有设计简便、节省试验单元而统计效率高等特点。社会科学统计软件包是世界著名的统计软件之一。软件不仅具有包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等在内的基本统计功能而且用它处理正交试验设计中的数据程序简单分析结果明了。因此采用进行正交试验设计数据处理具有推广普及价值。本文运用实例就软件在正交表的设计及方差分析方面的应用作以论述。无空列的正交试验正交表的设计正交表是一种特制的表格以前人们必须查阅专用统计书籍来找到正交表格的排列方法现在已经在菜单中为我们提供了正交设计模块只需要按要求选好实验因素的个数和实验因素的水平数系统会自动生成相应格式的数据文件。杨志芳等以总黄酮得率为测定指标采用正交实验表考察乙醇体积积分数、乙醇用量、提取时间和提取次数对罗布麻叶中总黄酮提取工艺的影响。考察因素及水平见表。表因素水平因素乙醇体积积分数乙醇用量倍提取时间次数次水平根据表要求打开程序按如下步骤操作依次选择菜单下下打开对话框在框中输入点击输入点击同法输入、。然后选中变量点击进入对话框在一栏中头三行分别输入、、即表示因素有三个水平点击返回上一级对话框同法完成变量、、的输入选择点击即完成正交表的设计。、、、四列分别代表四个因素列就是待考察的评价指标列就是实验序列号。系统生成的数据文件与我们正交试验设计表所安排的实验一致仅是顺序上略有不同按笔者经验为了输入数据的方便定义变量、时如将、次序颠倒即先定义变量再定义变量系统生成文件后再将、次序颠倒输入实验数据比较方便基本上与文献中的试验一致见表。表系统生成的数据文件收稿日期·生物医学信息学·医学信息年月第卷第期医学信息学数据输入文献的正交试验结果见表。在输入数据时将列在中的视图中改为、小数位保留位。根据表的结果将总黄酮得率的数据输入到表。表正交试验结果实验号总黄酮得率正交试验结果的处理与分析用提供的一般线形模型的过程对实验数据进行方差分析具体操作如下首先选择菜单下下在弹出的子窗口中点击加入框中点击、、、加入框中然后点击按钮在弹出的子窗口中点选依次将、、、加入框中并在中选点击按钮返回再点击按钮进入子窗口并依次将、、、加入框中点击按钮退出。最后点击按钮输出结果结果见表、表。表单因素统计量表乙醇体积积分数总黄酮得率乙醇用量总黄酮得率提取时间总黄酮得率提取次数总黄酮得率表方差分析表总黄酮得率乙醇体积积分数乙醇用量提取时间提取次数医学信息年月第卷第期医学信息学从表结果直观分析各因素水平对结果影响的强弱顺序是。但表分析并没有给出所需的结果在本次统计中、、、四个因素都当成了处理因素这种实验设计实际上没有考虑试验误差即表中为了。在正交设计中如果没有重复试验又无空白项时常取其中一因素离均差平方和最小项作为误差估计。从表中可以看出最小它对整个试验结果影响最小因而把它作为误差估计用以检验其他因素作用的显著性。这样重新进行统计方法同只是不要将变量添加参与到计算即可结果见表。从表中可看出各因素对试验结果的重要次序为由方差分析可知提取次数对总黄酮得率有显著性影响提取时间对总黄酮得率几乎没有影响综合各种因素选定罗布麻总黄酮最佳提取工艺为这与文献报道的结果一致。应用于无空列但有重复试验的数据处理尤其显得方便、快捷只是在建立数据集时根据重复次数确定数据集的行数统计处理过程与无空列正交试验相同方法同、、。有空列的正交试验李锦桑等以白藜芦醇苷为检测指标。用正交实验考察了种因素加水量、煎煮时间、煎煮次数对其含量的影响优选出最佳提取工艺。考察因素及水平见表。表因素水平加水量倍煎煮煎煮次正交表设计根据表设计正交表操作方法同。数据输入文献的正交实验结果见表。根据表将白藜芦醇苷数据输入到系统生成的数据文件中。表正交实验结果实验号空白测定结果μ正交试验结果的处理与分析（入C）首先选择菜单下下在弹出的子窗口中点击即白藜芦醇苷加入框中点击、、、进入框中然后点击按钮在弹出的子窗口中点选依次将、、加入并在中选点击按钮返回再点击按钮进入子窗口并依次将、、加入框中点击按钮退出。最后点击按钮输出结果结果见表、表。表方差分析总黄酮得率水平医学信息年月第卷第期医学信息学表单因素统计量表加水量白藜芦醇苷煎煮时间白藜芦醇苷煎煮次数白藜芦醇苷从表结果直观分析各因素水平对结果影响的强弱顺序是从表方差分析结果可以看出因素提取次数与提取溶媒用量对实验结果影响显著而因素对实验结果影响不大所以各因素的主次顺序为即提取次数、提取溶媒用量、提取时间。因此确定最佳工艺为这与文献报道的结果一致。讨论本文通过例实例的验证结果表明使用统计软件包对正交试验结果进行数据处理按正交表的设计格式输入实验数据便可获得所需的统计结果。其操作方便直观快捷结果准确使研究工作事半功倍。与手工计算相比节省了大量药学工作者的时间极大地提高了工作效率且结果更为精确缩短了完成药学实验研究的时间。此法也可用来处理其他正交试验的数据。因此使用软件进行正交试验设计数据处理有推广和普及价值。参考文献杨志芳王维娜杨坤等正交设计优选罗布麻叶中总黄酮提取工艺中草药张春华严云良主编医药数理统计北京科学出版社出版李锦桑正交实验法优选烫伤合剂的提取工艺时珍国医国药编辑任鸿兰表方差分析结果白藜芦醇苷SPSS进行正交试验一、无交互作用的正交试验设计使用SPSS生成正交表第一步：打开SPSS，选择Data，在OrthogonalDesign→Generate图1-2GenerateOrthogonalDesign对话框输入因子，并确定因子的名称，然后按Add按钮添加到数据框中：选中因子，按DefineValues键，确定因子的水平。全部因子选定后，按Continue完成。在Datafile中，选定Replaceworkingdatafile选择项。按OK键，正交表生成。值得注意的是，SPSS会自动给出误差的有关数据，这里就没有必要再单独设立一列误差因子了。否则，SPSS将按照4因子给出正交表，而4因子的正交表与教材的本意就不是一回事了。至此，正交表的选择，包括表头设计已经全部完成了。需要注意的是，如果有交叉项存在，需要注意交叉项因子的水平数，否则程序将给出错误的结果。输入试验结果数据数据分析打开Analyze，在GeneralLinearModel选项中，单击Univariate项。在给出的数据框中，选中“输出力矩”，选入DependentVariable框中。选中“a、b、c三项”，选入FixedFactor(s)框中。有关选项的介绍单击Options按钮，出现Univariate：Options对话框，如下图所示：二、有交互作用的正交试验设计然后进行数据分析，这里的数据分析与无交互作用的数据分析类似，这是要考虑交互作用的影响。三、有重复试验情况的正交试验SPSS生物统计分析示例4（正交试验设计与分析）为了评价温度A(高、中、低)，菌系B(甲、乙、丙)，培养时间C(长、中、短)对根瘤菌生长的影响，进行培养试验，在显微镜视野下对根瘤菌计数（以10个视野下的菌总数作为结果）。据以往经验，三因素间无明显交互作用。试验目的在于考察三因子的主效应并筛选最佳组合。步骤一：选择合适的正交表问题包括3个因素（温度、菌系、培养时间），每个因素均有3个水平。若进行完全随机区组设计，假定每种试验条件的组合都做2次独立重复试验，则共需作2×3×3×3=54次试验。现通过SPSS进行正交设计：dataÆorthogonaldesignÆgenerate…首先对因素及水平进行定义：系统自动生成一个正交试验表，为L9(3~4)表（可容纳4因素、3水平正交试验，共9次试验），如下：步骤二：根据正交表实施实验按自动组合的试验条件实施试验，每种组合重复两次（共计18次试验），获取根瘤菌计数结果，填入下表：根瘤菌计数结果处理号A(1)B(2)3C(4)区组1区组212345678911122233312312312312323131212331223198090011359058801110905775103593586011259209201100720680990步骤三：正交试验的方差分析DataÆgenerallinearmodelÆunivariate…在“Model…”中设置，只考虑A\B\C因素的主效应，无交互作用。方差分析表如下：TestsofBetween-SubjectsEffectsDependentVariable:根瘤菌数SourceTypeIIISumofSquaresdfMeanSquareFSig.CorrectedModel279237.500(a)739891.07121.418.000Intercept15820312.500115820312.5008494.128.000区组7812.50017812.5004.195.068培养温度A68433.333234216.66718.371.000菌系B199433.333299716.66753.539.000时间C3558.33321779.167.955.417Error18625.000101862.500Total16118175.00018CorrectedTotal297862.50017aRSquared=.937(AdjustedRSquared=.894)方差分析显示：区组效应不显著，时间因素无显著作用，温度和菌系的不同有极显著差异。最佳组合着重于考虑后两个因素。多重比对结果：Duncan法（Alpha=.05）根瘤菌数NSubset培养温度A121A36850.83A26972.50A16989.17Sig.1.000.519根瘤菌数DuncanNSubset菌系B1231B26835.83B16894.17B361082.50Sig.1.0001.0001.000高温、中温显著优于低温，丙种显著优于乙种及甲种高温（中温也可）、丙菌为最佳组合，时间可任选