1、SPSS正交试验数据录入格式 网上有不少同学提到这个问题，其实，数据结果组织形式和无重复试验的格式是一样的，只需要顺次增加行即可。
2、首先，打开变量视图和数据视图，输入变量信息和数据，确保同一受试者在不同时间点的数据不同。然后，选择重复测量设计的方差分析选项，进入一般线性模型（G）并选择重复测量（R）。设置内因子（如cell，代表时间点）为2级，主体内变量（W）包括因变量（心率）。
3、打开SPSS软件，在主界面中选择“Analyze”（分析）选项，然后单击“General Linear Model”（通用线性模型）。 在“General Linear Model”菜单中，选择“Univariate”（单变量）选项，然后单击“Continue”（继续）。
1、正交实验设计的关键要点在于全面考虑可能影响试验结果的因素。首先，确保所有可能对结果产生较大影响的因素都被纳入考虑，即使增加一两个因素，试验次数也不见得会显著增加。除了已知作用微小或交互作用不重要的因素，任何可能起作用的因素都应纳入考察范围。同时，对区组因素的考虑可以提升试验精度。
2、第三，正交设计的关键在于清晰区分主效应和重要的交互作用。对于同水平的正交表，每个因素应单独占据一列，而2个因素的交互作用占用水平数减一的列。在设计中，主要关注主效应和那些不可忽略的2因素交互作用。
3、正交试验设计程序先单因素实验。先选择单因素进行实验，然后选择几个重要的影响因素进行正交实验看相互作用，最后找到影响最大的因素进行详细的单因素实验看是否与正交实验得到的结果一样，选择最佳反应条件即可。
4、正交试验设计的核心在于试验因素的有序布局。在不涉及交互影响的前提下，我们可以灵活地将各个因素放置在正交表的不同列中，只要确保每个因素不会出现在同一列，以防止混淆（比如，避免A因素和B因素同时出现在同一列）。然而，当考虑交互效应时，设计的灵活性会有所减少。
5、以找到最优的生产条件，如最佳的温度、时间和用碱量组合。值得注意的是，正交试验设计可以应用于定量因素（如温度、时间、用碱量），其各水平之间的差距可以保持一致，也可以不一致，具体取决于你的研究需求和实验条件。通过这种方式，你可以有效地进行实验设计，确保数据的精确性和可解释性。
6、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。
1、将收集的数据上传至SPSSAU进行分析。选择“实验/医学研究”下的“极差分析”进行深入研究。分析结果显示，三个因素的极差值表明温度（因子2）是最佳因素，其次是萃取液量（因子1），处理时间（因子3）则居于最后。具体而言，最佳组合为温度50度、萃取液量50、处理时间5小时。
2、正交试验极差分析流程正交试验是一种有效设计多因素实验的方法，通过选取代表性样本，减少实验次数，节约资源。在多因素、多水平试验中，正交试验如进行一个三因素三水平的实验，全面试验需27次，而正交试验只需9次，显著减少重复和成本。正交表是关键工具，如L3（4）9的正交表，用于科学安排试验并分析结果。
3、进入SPSSAU系统，选择[实验/医学研究]--[正交实验]。确定因子个数及水平数，点击[开始分析]。得到正交表L4，总共进行9次试验。确定选用的正交表后，把表中各列因子下的数字“1”、“2”、“3”，分别换成各因子在试验中的水平值，并根据此表格安排试验方案。
4、完成试验数据采集后，紧接着的分析步骤是极差分析，也称为方差分析，其核心思想是假设在考虑某个因素A时，其他因素对结果的影响是相对均衡的，因此，A因素不同水平的差异主要归因于A本身。极差分析在正交试验中的应用能够揭示以下几个关键点：首先，通过极差法，我们可以排列出各列对试验指标影响的强弱。
5、在完成试验收集完数据后，将要进行的是极差分析（也称方差分析）。极差分析就是在考虑A因素时，认为其它因素对结果的影响是均衡的，从而认为，A因素各水平的差异是由于A因素本身引起的。用极差法分析正交试验结果应引出以下几个结论：①在试验范围内，各列对试验指标的影响从大到小的排队。
6、1） 极差分析法 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。
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。
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。
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。
可以做方差分析的，应该属于单个观测值正交试验资料的方差分析。如果用EXCEL2007辅助来做是可以的，但没有直接分析的方法。如果需要这个数据的具体分析，发个消息给我，我再发给你。
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。
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。
因此，若需进行多因素方差分析，需选择实验次数更高的正交表，或自行补充最少一次实验，但需保证新增实验组合与现有组合不同。若无补充实验次数或选择更高次数的正交表，推荐使用极差分析作为替代方法。极差分析无需满足多因素方差分析的自由度条件，且操作相对简便。
