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Bien que la conception orthogonale ne soit qu'une astuce, mais cela change de nombreuses extrémités, il existe de nombreuses applications différentes, aucune colonne vide répétant la conception orthogonale n'est l'une des variations.



L'usine pharmaceutique produit principalement une protéase d'estomac, pour améliorer l'efficacité de la production, proposer une amélioration sombre la production en option dans le processus, vous sont tenus de prendre la responsabilité du projet. Dans de nombreuses années d'expérience manufacturière, vous pensez que les facteurs affectant la productivité incluent principalement la température d'hydrolyse, le temps d'hydrolyse B, C avec du sel, la température ambiante sèche, selon les conditions de production actuellement, ces facteurs peuvent ajuster les paramètres avec seulement trois niveaux, avec la Rester les protéines sous forme d'indicateurs de qualité, vous décidez de résoudre le problème actuel par inspection ordinaire.


Source de données: "Application SPSS13 en tests orthogonaux et manipulation de ses données"

II. Sélectionnez la forme orthogonale


Tous les éléments ne peuvent être ajustés que dans trois niveaux, principalement quatre éléments, prennent donc en compte d'abord la formulaire orthogonal à trois niveaux à quatre niveaux l'élément à sélectionner L9 (34), en raison de la Les paramètres horizontaux des conditions, L16 (45) exécutent le formulaire.


Sélectionné L9 (34) est en cours de remplissage, rencontré le problème: facteur complet, aucune colonne vierge utilisée pour les erreurs de test statistiques, comment? Par conséquent, l'erreur de test doit être analysée statistiquement en répétant des tests. Vous décidez que chaque tableau de combinaison est répété 3 fois. Par conséquent, cette expérience prendra éventuellement 27 fois et 27 ensembles de données seront prises.


III.SPS Données sur l'inspection orthogonale













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] Il existe de nombreux étudiants sur Internet pour mentionner ce problème. En fait, le format des résultats de données et des formats ne dispose pas de tests répétés que nécessaire pour ajouter des lignes. 4. Décentralisation de l'étapeStyle utile Menu d'activité: Analyse → Modèle linéaire général → variable unique En raison de la variable: Protéine de matériau d'entrée Coefficient fixe: Température d'hydrolyse d'entrée , Temps à hydrolysé C avec sel, température ambiante à sec Tabule de modèle: Quatre facteurs sur l'influence ci-dessus sont effectués dans l'analyse de formulaire de l'effet principal Résultats de l'analyse de variance: Quatre facteurs affectant Moins de 0,01, indiquant que quatre facteurs sont extrêmement à créer une protéase de l'estomac. Des actions importantes ont vérifié l'expérience initialement. Mais ce n'est pas notre objectif ultime, nous avons besoin d'une combinaison de processus d'optimisation de l'efficacité de la production, vous devez simplement trouver les paramètres horizontaux de chaque facteur d'influence. Ce problème a une description dans l'article précédent qui peut se comparer à plusieurs comparaisons. Comparaison du lot: Entrez quatre éléments séquentiels avec un impact significatif dans "Boîte à cocher de comparaison" dans BOui, choisissez la méthode "Duncan" pour calculer. En outre, le niveau des éléments de test est meilleur. En conséquence, à partir de l'analyse des données, la combinaison de processus optimale est la suivante: A3B3C2D1. Problèmes sur la question: deux éléments de temps d'hydrolyse et de sel, les graphiques de tendance sont inhabituels et peuvent interagir avec deux autres facteurs et laisser tomber tout le monde.
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