1、两因素，四水平的正交实验需设计的次数应该是16次。在设计时应注意1：任何一个供试因子的任一水平都与其他因子的任一水平遇到一起的机会，并且遇到一起的次数是相等的，这是其均衡搭配性。2：同一个因子的任一水平在部分实施的处理组合中的次数是相等的，这是其整齐可比性。
2、第5至9章进一步探讨了更高级的试验设计方法，如优选法、正交设计、均匀设计、回归正交设计和配方试验设计，这些内容对于优化实验过程和提高效率具有重要意义。最后，第10章重点介绍了Excel在试验数据分析中的强大功能，它是一个实用的工具，能帮助读者轻松处理和分析实验数据，为数据驱动的决策提供有力支持。
3、通常讲的试验设计主要指狭义的试验设计。合理的试验设计能控制和降低试验误差，提高试验的精确性，为统计分析获得试验处理效应和试验误差的无偏估计提供必要的数据。食品试验研究中常用的试验设计方法有完全随机设计、随机区组设计、正交设计、均匀设计、回归正交设计和混料设计等。
1、在实验范围内，各列对实验指标的影响从大到小的排列。某列的极差最大，表示该列的数值在实验范围内变化时，使实验指标数值的变化最大。所以各列对实验指标的影响从大到小的排列，就是各列极差 R 的数值从大到小的排列。2） 实验指标随各因素的变化趋势。
2、这个试验k1k2k3算的步骤如下：根据实验要研究的因素以及不同的水平数确定试验因素和水平数。在正交试验中，每个因素的水平数一般都是3或4。可以使用计算机软件或者手动构建正交表，以使试验方案符合正交设计条件。按照试验方案进行实验，记录实验数据。
3、根据正交表的数据结构看出，正交表是一个n行c列的表，其中第j列由数码1，2，… Sj 组成，这些数码均各出现N/S 次，例如表11中，第二列的数码个数为3，S=3 ，即由3组成，各数码均出现 次。正交表是一整套规则的设计表格，用 。
4、试验次数（行数）=素因素*（水平数-1）+1。素因素：一个整数，它有若干个因数，如果某个因数是素数，即这个因数除了1和它自己外没有别的因数了，那么这个因数就叫做最开始的那个整数的素因数，比如34=2*17，因为2和17都是素数，所以2 和17都是34的素因数。
5、正交试验的方差分析：假设检验 在数理统计中假设检验的思想方法是：提出一个假设，把它与数据进行对照，判断是否舍弃它。
1、首先打开Excel软件，在编辑栏依次点击数据、正交设计、生成。在弹出的生成正交设计对话框中，为正交表命名。添加成功以后，选中该因子并点自定义，添加值和标签。分别添加4个标签，之后点击确定。最后返回主界面即可看到自动生成的正交表了。
2、在编辑栏依次点击数据、正交设计、生成。在弹出的生成正交设计对话框中，首先为正交表命名。添加成功以后，选中该因子并点击自定义。添加值和标签。按照上述方法分别添加4个标签，之后点击确定。之后在查看器中可以看到“生成了计划”字样。返回主界面即可看到自动生成的正交表。
3、对于第一列：第一组试验中，全部使用因素1的第1个水平；第二组试验中，全部使用因素1的第2个水平；第三组试验中，全部使用因素1的第3个水平。对于第二列：每一组试验中，都分别使用因素2的三个水平3：对于第三列：每一项试验中，每一个水平编号的确定方法见公式1。（3）生成正交表。
4、打开Excel，选择“数据”选项卡，点击“数据分析”按钮。 在弹出的“数据分析”对话框中，选择“正交分析”并点击“确定”。 在“正交分析”对话框中，输入数据区域和结果区域的范围，选择“标准化”选项（可选），并点击“确定”。
5、要创建Excel中的四因素三水平正交表，首先打开Excel，找到数据菜单，点击“正交设计”选项，然后选择“生成”选项。这将启动一个生成正交设计对话框。在对话框中，你需要为正交表起一个名字，以便于后续识别。完成命名后，选择需要的因素（例如，A、B、C、D），然后点击“自定义”。
6、在Excel中进行正交实验有以下几个步骤： 准备因素和水平：首先需要明确实验的因素和水平，根据实验设计表（Orthogonal Array）确定因素和水平的组合。 输入实验数据：根据实验设计表，输入实验数据，每行代表一个试验点，每列代表一个因素。 计算平均值：对于每个试验点，根据实验结果计算平均值。
1、正交实验是一种研究多个因素对效果的影响的实验设计方法。其中的“f”指的是方差分析（ANOVA）的F值，是判断实验因素是否对结果有显著影响的统计指标。在正交实验中，通过将各个因素进行组合、排列、层次化等处理方法，可以快速、有效地得出各个因素对结果的影响程度，以便选择最优方案。
2、下面以表 3 为例讨论 L9（ 34） 正交实验结果的极差分析方法。极差指的是各列中各水平对应的实验指标平均值的最大值与最小值之差。从表 3 的计算结果可知，用极差法分析正交实验结果可得出以下几个结论：1） 在实验范围内，各列对实验指标的影响从大到小的排列。
3、=0 设X是随机变量，C是常数，则有 设 X 与 Y 是两个随机变量，则 其中协方差 特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则 F值是两个均方的比值[效应项/误差项]，不可能出现负值。F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显，误差项越小说明试验精度越高。
4、因为Fx代表的意思是F的水平分量。水平分量是什么意思呢？就是水平边的长度。水平边长度怎么计算呢？斜边乘余弦。
5、F的基数称为希尔伯特空间H的维数，两个维数相同的希尔伯特空间是等距同构的，规范正交基实际上是欧几里得空间中规范正交基的一种推广。在数学中，特别是线性代数，具有有限维度的内积空间V的正交基是其向量的基，即它们都是单位向量并且彼此正交。
可对所得结论和进一步的研究方向进行讨论。从表 3 所列 9 次实验数据中进行两两比较是不行的，因为它们的实验条件完全不同，没有可比性。然而，把这 9 次实验结果适当组合起来就具有一定的可比性，这就是正交设计的综合比较性。
如果你选L9（3）4的正交表，4因素3水平刚好把表填满，就不会有空列。 想设置空列的话，就需要选择大一点的表。如果你想做4因素3水平的实验，你可以选择5因素4水平16个实验的那个正交表，第五个因素的那列就可以当做空白列，不过你的每个因素就要多增加一个水平了。实验数也从9个变成16个了。
打开Excel，选择“数据”选项卡，点击“数据分析”按钮。 在弹出的“数据分析”对话框中，选择“正交分析”并点击“确定”。 在“正交分析”对话框中，输入数据区域和结果区域的范围，选择“标准化”选项（可选），并点击“确定”。 Excel会自动生成正交分析的结果，并将其显示在结果区域中。
可以采用拟因素设计法。拟因素设计法是综合运用并列法和拟水平法，将水平数较多的因素安排在水平数较少的正交表中的方法，它不仅可以解决不等水平多因素试验问题，同时还可以考察交互作用，可以大大减少试验次数。
正交实验数据作图：先将自己想要转化成直观图的数据，然后选中这块区域，直接插入折线图就可以。正交表是一整套规则的设计表格，L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数。例如L9（34），它表示需作9次实验，最多可观察4个因素，每个因素均为3水平。
首先，你需要准备一个Excel表格，从试验指标Y的测量数据出发（Step1）。在正交表的右侧，新增一列专门记录这些Y值。接着，利用Excel的基础功能——AVERAGE（）函数，为每个水平计算出对应的平均值，如K1代表1水平的Y均值（Step2）。接下来，我们计算极差R，这是极差分析的核心步骤。
正交试验设计是获得最佳搭配的方法之它是通过三个步骤完成的：1，利用正交表来安排试验；2，对试验的结果进行综合比较；3，获得最佳搭配方案.4，分析影响结果的因素的主次。
首先，对于这两个因素，你可以分别从三个和四个水平中选择初始试验设置。
因素3水平的正交试验设计过程如下：若从27次试验中选取一部分试验，常将A和B分别固定在A1和B1水平上，与C的三个水平进行搭配，A1B1C1，A1B1C2，A1B1C3。作完这3次试验后，若A1B1C3最优，则取定C3这个水平，让A1和C3固定，再分别与B因素的三个水平搭配，A1B2C3，A1B3C3。
以下是改写后的文章内容：正交试验设计的步骤分为几个关键步骤：首先，确定列数。依据试验目标，选择处理因素和重要的交互作用，明确列数。初始列数可稍多，但避免过多。如有必要，可预留空白列用于计算误差。其次，确定每个因素的水平数。
与一般的试验设计类似 ，用正交试验设计方法设计测试用例时主要包括以下步骤：（1）确定因素 这里的因素是指对软件运行结果有影响的软件 （2）确定因素的取值范围或集合（该步是为步骤3做准备的）因素的取值范围 是指软件输入的取值范围或集合以及可用的硬件资源。
