DOE的R值怎么分析（DesignofExperiment）

DOE的R值怎么分析

DOE（Design of Experiment）试验设计：一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。

DOE的R值怎么分析（DesignofExperiment）

极分析r越大越重要吗

正交试验设计和分析方法大致分为二种：一种是极分析法(又称直观分析法),另一种是方分析法(又称统计分析法)。本章介绍极分析法，它简单易懂，实用性强，在工农业生产中广泛应用。

单指标正交试验设计及其极分析

极分析法简称R 法。它包括计算和判断两个步骤，

第7章正交试验设计的极分析

图7-1 R 法示意图

图中，K jm 为第j 列因素m 水平所对应的试验指标和，K jm 为K jm 的平均值。由K jm 的大小可以判断j 因素的优水平和各因素的水平组合，即组合。R j 为第j 列因素的极，即第j 列因素各水平下平均指标值的值与小值之：

R j =max(jm j j K K K ,,,21 )-min(jm j j K K K ,,,21 )

R j 反映了第j 列因素的水平变动时，试验指标的变动幅度。R j 越大，说明该因素对试验指标的影响越大，因此也就越重要。于是依据R j的大小，就可以判断因素的主次。

极分析法的计算与判断，可直接在试验结果分析表上进行，现以例6-2来说明单指标正交试验结果的极分析方法。

一、确定因素的优水平和水平组合

例6-2 为提高山楂原料的利用率，某研究组研究了酶法液化工艺制造山楂精汁。拟通过正交试验寻找酶法液化工艺的佳工艺条件。

R数据分析：混合效应模型实例

上篇文章有写多水平模型，这篇文章接着写，肯定好多人没搞懂，因为我自己也迷迷糊糊的，哈哈，很尴尬。

传统的回归需要满足的假设之一就是测量之间是相互独立的，然而有一种实验设计叫做重复测量设计，或者叫做被试内设计 within-subjects design，这么一种设计方法中一个受试对象会被测量多次，因为很多的测量都是来自同一个人所以这些测量我们有理由相信他们之间是不独立的。

那么就不能使用传统的回归，而混合效应就可以将不同水平（测量水平和个体水平）的变异都系统地分离开。

什么时候使用混合效应模型呢？ ------Studies that obtain multiple measurements over time (longitudinal, time-series) or multiple trials per participant (within subjects) lend themselves well to mixed model yses.

写个例子给大家一个更加直观的感觉，比如我们想知道披萨的消费量和心情有没有关系 （是不是有关系，关系是不是稳定） ，我们招募一群受试者，让他们报告他们的披萨消费量和他们的心情，报告15个时间点。

Hypothetical sample size, n = 30

DV : Mood rating (scale)

IV1 : Pizza consumption

IV2 : Time points (Weeks, 1-10)

此例就是一个被试内设计，一个人测了15次，可怕。

接下来我们对这个例子进行分析：

Fixed effects are, essentially, your predictor variables. This is the effect you are interested in after accounting for random variability (hence, fixed).

固定效应就是你感兴趣的预测变量， 在我举得这个例子中就是披萨消费量和时间，因为我们感兴趣

披萨消费量对心情的影响和影响随时间的变化情况。

Random effects are best defined as noise in your data. These are effects that arise from uncontrollable variability within the sample. Subject level variability is often a random effect.

随机效应就是噪声，通常我们研究低水平的变量，高水平统统为噪声， 此例中，我们研究消费量和心情，可以把这两个变量看作是嵌套在人的水平上的，那么人与人之间的异就是随机效应。

Intercepts : The baseline relationship between IV & DV. Fixed effects are plotted as intercepts to reflect the baseline level of your DV.

截距就是基线时自变量和因变量的关系。 此例中随机截距就是披萨消费量基线时人与人之间不同，而固定截距就是基线时所以人的披萨消费量相同。

Slope : The strength of the relationship between IV & DV (controlling for randomness), which represent random effects. You should expect to see differences in the slopes of your random factors.

斜率就是自变量和因变量的关系强度。 此例中，随机斜率就是人与人之间披萨消费量和心情的关系不一样，而固定斜率就是人与人之间披萨消费量和心情的关系一样。

特别注意，截距和斜率有可能有相关性。就是不同基线的个体披萨消费量和心情的关系不一样。

通常我们在模型中建立，对于随机效应的表述语法如上，1代表随机斜率，0代表固定斜率

从上面的结构中我们可以知道，其实随机效应有很多，我们到底选择哪种随机效应呢？

这就需要我们进行模型比较了：

我们可以通过模型的AIC,BIC和卡方来进行模型的比较，上图的结果中我们可以看到模型二相对模型三并没有提高拟合，所以模型二就是佳模型， (1 + pizza +time|subject)就是佳随机效应结构，意思就是不同的个体他们的极限披萨消费量是不同的，而且在披萨消费量影响心情时的斜率也是不同的。

上一部分我们找到了模型的随机效应结构，接下来我们就给模型加入固定效应：

跑3个模型，分别加入固定效应和固定效应的交互之后我们开始检验到底哪一个模型好：

通过p值我们发现模型二其实是的模型，所以我们可以得到结论： 控制随机效应后披萨的消费量越高，心情越好，但时间会减弱这种效应。时间和披萨的消费量之间并没有交互作用。

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往期内容：

从“我丑到我自己了”说起——混合效应模型续

重复测量数据分析系列：混合效应模型基础

R数据分析：多水平模型详细说明

物理设计实验U一定，I与R的关系

控制变量法,电压表放在滑动变阻器两端，电源电压不变，改变电阻，但移动变阻器，使电压表示数不变

电源、开关、滑动变阻器、电流表串联，电压表并联在滑动变阻器两端，将滑动变阻器滑到阻值处，闭合开关，滑滑动变阻器的滑片，读出三组电流和电压值，说明当电压一定时，电阻越大，电流越小，电阻与电流成反比例关系

实验设计与分析的介绍

《实验设计与分析》由邮电出版社出版发行。作者 (美)Douglas C. Montgomery，译著傅珏生 张健 王振羽 解燕。《实验设计与分析》作为实验设计与分析领域的名著，是作者在亚利桑那州立大学、大学和佐治亚理工学院三所大学近40年实验设计教学经验的基础上编写的。