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正交试验设计实例分析
正交试验设计是使用正交表来安排多因素、多水平试表验，并采用统计学方法分析实验结果的一种实验设计方法［１］。对于多因素、多水平的问题，人们一般希望通过假如干次的实验word
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正交试验设计实例分析
正交试验设计是使用正交表来安排多因素、多水平试表验，并采用统计学方法分析实验结果的一种实验设计方法［１］。对于多因素、多水平的问题，人们一般希望通过假如干次的实验找出各因素的主次关系和最优搭配条件，用正交表合理地安排实验，可以省时、省力、省钱，同时又能得到根本满意的实验效果。因此，这种方法在改良产品质量、优化工艺条件与研发新产品等诸多方面广泛应用。但是，很多研究人员在使用该方法时，有些细节往往容易被无视。作者以姜黄素的提取为例具体阐述这一方法的使用和须知事项。
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姜黄素是姜黄中的主要活性成分，在优化其提取工艺时，首先应确定正交试验需要考察的因素和水平。尤本明等［２］考察了三个因素，因素A〔作为溶媒的乙醇浓度〕、因素 B〔溶媒的量〕、因素C〔渗漉速度〕，每个因素取三个水平。试验设计时，一般还应考虑各因素间的交互作用，也就是因素之间的联合作用，这点不可无视。根据以往经验可知，本例中因素之间的交互作用可以忽略，故采用 L９〔３４〕正交表来安排试验〔见表１〕。该表共有４列，将因素 A 、B 、C 分别安排在正交表的第２、３、４列上，第１列为空白列。在试验前，各因素与水平在正交表中的位置必须交待清楚，以确定各次试验的条件，防止不必要的错误。
1正交试验设计与结果
2 .直观分析法：
表１中的 K１、K２、K３分别表示在各因素各水平下姜黄素提取量的总和，K分别表示在各因素各水平下姜黄素提取量的平均值。由于有时会遇到各因素水平数不等的情况，因此，一般用提取量的平均值大小来反映同一个因素的各个不同水平对试验结果〔提取量〕影响的大小，并以此确定该因素应取的最优水平。用同一因素各水平下平均提取量的极差R〔极差＝平均提取量的最大值－平均提取量的最小
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值〕来反映各因素的水平变动对试验结果〔提取量〕影响的大小。极差大就表示该因素的水平变动对试验结果的影响大，极差小就表示该因素的水平变动对试验结果的影响小。由表１得到因素的主次顺序依次为乙醇浓度〔因素A〕、渗漉速度〔因素C〕、提取溶媒的量〔因素B〕。主要因素应取最好的水平，而次要因素如此可根据本钱、时间、收益等方面的统筹考虑选取适当的水平。由此得到各因素的最优搭配为A２B３C２，即最优工艺为９倍体积的７０％乙醇，以３mL速度渗漉。按此条件的试验在正交表的９次试验中并没有出现，通过做补充试验，结果得到姜黄素的提取量达到４８１２mg，大于正交试验结果中的最高值４６１．２５mg，说明利用正交试验优化姜黄素的提取工艺是成功的。
3 .方差分析法：［3 ］
正交试验的直观分析法简便、直观、计算量小，但不能估计试验误差，即不能区分试验结果的差异是由各因素的水平变化而导致，还是由试验的随机波动而导致。很多正交试验都没能考虑这一问题。要解决此问题，可以对试验结果做方差分析。在对正交试验做方差分析时，必须估计随机误差，而随机误差是通过正交表上空白列得到的。