正交试验直观分析：均值分析与极差分析的图表展现

正交试验直观分析：均值分析与极差分析的图表展现

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_58326994/article/details/140260526

正交试验设计是一种常用的实验设计方法，通过合理安排试验条件，以较少的试验次数获得最佳的试验结果。在正交试验中，直观分析是数据分析的重要环节，主要包括均值分析和极差分析。本文将详细介绍这两种分析方法及其图表展现形式。

直观分析

一、均值分析

均值分析是计算每个因素水平下试验指标的平均值，并通过比较这些均值来判断各个因素的影响。常用的图表形式包括折线图和柱状图。

折线图（Line Chart）

折线图展示了不同因素在各个水平下的数值变化趋势。

分析：

• 趋势观察：可以直观地看到每个因素在不同水平下的均值变化。例如，Factor A在Level 1到Level 3之间均值逐渐增加，而Factor C在Level 1到Level 3之间变化较小。
• 因素比较：通过比较不同因素的折线，可以看出哪些因素在不同水平下对均值的影响较大。比如，Factor B的均值在Level 3时最高，而Factor D的均值在Level 1时最低。

柱状图（Bar Chart）

柱状图比较了不同因素在各个水平下的数值均值。

分析：

• 均值比较：柱状图通过直观的柱高对比，可以清晰地看到每个因素在不同水平下的均值。例如，Factor B在Level 3时的均值明显高于其他因素和水平。
• 差异强调：柱状图更直观地展示了不同因素和水平之间的差异。例如，Factor D在所有水平下的均值都低于其他因素，而Factor B在Level 3时的均值最高。

总结

• 均值折线图：适用于观察趋势和比较各因素在不同水平下的变化，帮助识别哪些因素在哪些水平下对均值有显著影响。
• 均值柱状图：通过柱高对比，直观地展示各因素和水平下的均值差异，强调不同因素之间的差异性。

二、极差分析

极差分析是计算每个因素水平下试验指标的最大值与最小值之差（极差），并通过比较这些极差来评估各个因素的稳定性和敏感性。常用的图表形式包括箱线图和柱状图。

箱线图

箱线图展示了不同因素在各个水平下的极差值（即最大值与最小值的差），便于观察数据的分布和波动情况。

柱状图

柱状图展示了不同因素在各个水平下的极差值，直观地比较各因素的波动范围。

三、其他展现形式

散点图（Scatter Plot）

用途：展示两个变量之间的关系，找出可能的关联。虽然不直接用于均值或极差分析，但可以辅助分析。

分析类型：一般用于探索数据的相关性和模式，不专门用于均值或极差分析。

饼图（Pie Chart）

用途：展示各部分在总量中的占比情况。通常用于描述数据的组成结构，而不是用于均值或极差分析。

分析类型：不常用于均值或极差分析，更多用于描述分类数据的比例。

示例分析

散点图分析

图表：上面的散点图展示了砂/石的混合比例与混凝土抗压强度之间的关系。

分析：

• 趋势：从图中可以看出，混合比例与混凝土抗压强度之间有一定的正相关关系。随着砂/石比例的增加，混凝土抗压强度也有增加的趋势。
• 离散性：数据点的离散性表明在相同的混合比例下，抗压强度存在一定的变异。这可能是由于其他因素（如水泥质量、施工工艺等）对抗压强度的影响。

饼图分析

图表：上面的饼图展示了混凝土中不同成分的比例。

分析：

• 成分比例：从图中可以看到，砂占了混凝土成分的40%，石占30%，水泥占20%，水占10%。
• 结构：通过饼图，可以直观地了解混凝土各成分的相对比例，有助于配比的优化和质量控制。