交互作用

正交表中，交互作用为什么不止占一列？比如4个水平的两个因素的交互作用为什么占三列？有什么意义？交互作用所占的列里面的 水平数（1 2 3 4）还有什么用途么？

wilson方程交互作用参数 怎么求，在哪可以找到？谢谢了~

请问正交设计表中的交互作用表如何用？也就是有交互作用的表头设计，看了半天也没看明白，不知道表里面的数字代表什么意思。附件是一张L8（2[sup]7[/sup]）的交互作用表[img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2008/06/200806151104_93088_1640302_3.gif[/img]

[em0716] 求助三个影响因素ABC，四个实验水平1234，其中AB有交互作用，需要选择哪个正交表？并请提供该表和交互作用表！非常感谢

spss 四因素 三水平 无交互作用的方差分析……第一次用，按照文献上的操作了一下，没出现 F ,P 值， 该如何解释呢》？？？ 请哪位帮我分析下，看看我的过程有没有错误…… 数据见附件，多谢各位！

看能谱原理中讲电子与物质的交互作用区，一次电子打击到物质表面，形成一个梨型区域，二次电子10nm, 背散射电子1-2um, X-ray 2-5um。不明白这些尺寸是什么意思。比如说二次电子的10nm, 是指二次电子都是从材料表层至10纳米范围厚度内的元素激发而来的吗？请有关行家多多指点，谢谢！

求L20(5×28) 一因素五水平 三因素两水平 考虑交互作用的表头设计哪怕能够提供搜索的地方也行呀，万分感激！

现中国国内使用doe的一些讨论在中国的doe，我们经常使用的有下列的手法：田口正交实验部份因子实验反应曲面实验 但是其个别之间有什么差异呢，有个学者，说明其间之差异，所以特别共享出来，供各位朋友参考： 第一部份 3.4.1 概述通常所说的实验设计是指以概率论、数理统计和线性代数等为理论基础，科学地安排实验方案，正确地分析实验结果，尽快获得优化方案的一种数学方法。在企业研发和管理实践中，为了开发设计研制新产品、更新或改进老产品，优化生产工艺方法或流程，或者降低原材料、动力等资源消耗，都需要深入研究质量特性与影响因素的关系。一个标准设计/生产过程都要受到可控因素X1 ，X2 …… Xn 以及不可控因素Z1 ，Z2 …… Zm的共同作用。一般情况下，质量特性和影响因素之间的关系式并不能根据工程知识直接建立，需要使用DOE进行实验与分析来找出它们的关系，进一步确定设计/工艺参数的优化组合。在设计过程中，DOE是至关重要的改善技术。从实验设计的发展来看，实验设计法主要分为两大流派：一是西方统计质量专家（以G.E.BOX为代表）提出的经典方法；二是日本著名质量管理专家田口玄一博士创立的田口方法。经典方法采用统计回归的思想拟合出质量特性和影响因素之间的函数关系，并进行响应曲面（Response Surface）分析，寻找工艺参数的最佳配置，从而使输出质量特性最优。经典方法追求均值最优，统计推导较为严谨，实验阶段较为分明，有序贯性的特点。田口方法注重实验设计与工程技术的结合，提出稳健性设计的思想，在实验中综合考虑误差因素，寻求设计参数的优化配置，从而获得较为稳定的输出质量特性。田口方法强调均值与方差的综合优化，寻求相对满意解，实验设计与分析过程相对简单易用，追求质量与成本的均衡，现在已经得到广泛使用。3.4.2 经典实验设计方法介绍与评述1. 因子实验（Factorial doe）因子实验主要分为完全要因实验（Full Factorial doe，也称为析因实验）和部分要因实验（Fractional Factorial DOE）两种。对于n个因子k水平的完全要因实验，模型中的主效应与交互效应共计kn-1个，模型中需要估计的参数有kn个，因此完全要因实验需要kn次实验。在实际生产中很少有三水平以上的实验，通常选择两水平因子实验和三水平因子实验。两水平因子实验基于线性假设，完全要因实验一般选择两水平因子实验对主效应与交互效应进行分析和评价；然后用追加中心点的方法判断响应拟合过程中是否存在曲率（二次曲面），根据效应稀疏原理，很多系统在主效应和低阶的交互作用处于支配地位时，高阶交互作用一般可被忽略，因此二阶以上的交互作用可以不用考虑；若存在曲率，则采用基于中心复合设计（Central Composite Design，CCD）或BOX-BEHNKEN法的响应曲面模型进行分析。由于设计中常常面对三个以上因子的参数优化选择问题，尽管设定因子为两水平，但随着因子数的增加，实验次数还是会以指数级增长。同样在生产过程优化中，面对多因子的情况也会出现这个问题。 部分要因实验一般用于做筛选实验，部分要因实验将n个2水平因子安排在2n-p次实验中，实验次数受p值的调节，p=1时是1/2部分要因实验，p=2时则是1/4部分要因实验等等依此类推。实验次数的降低牺牲的是主因子与交互作用以及交互作用间存在了混淆关系，博克斯-亨特（BOX-Hunter）进行了分辨度设计（Design Resolution）如下：⑴ 分辨度Ⅲ，是指主因子间没有混淆，但主因子与两因子交互作用以及两因子交互作用间存在混淆关系。⑵ 分辨度Ⅳ，是指主因子间以及主因子与两因子交互作用没有混淆，但两因子交互作用间存在混淆关系。⑶ 分辨度Ⅴ，是指主因子间、主因子与两因子交互作用以及两因子交互作用间都没有混淆，但两因子交互作用与三因子交互作用之间存在混淆关系。从部分要因实验与正交设计法的实验选点规律不难看出，对于2水平的实验选点，部分要因实验与正交设计类似，符合哈达马（Hadamard）矩阵的规律；但对于3水平的实验选点，正交设计可采取正交拉丁方构造实验表，具有均衡分散、综合可比的特点，实验次数仅为水平值的平方；而对于化工行业设计中常遇到的更高水平值的实验选点，目前可以使用我国方开泰教授等人创造的均匀设计法来构造实验表，实验次数可以进一步降低为水平值。然而凡事有利必有弊，3水平正交设计涉及到主效应的部分别名是二因子交互作用，当其中一些交互作用很大时，可能会导致实验结果分析的失败；尽管因子实验选点较正交设计多，但其考虑了因子之间的交互效应显得更加严密，因子实验采用方差分析以及绘制正态分位图法，以找出重要影响因素的作用规律，为进一步的响应曲面分析提供判定依据。

水的基本性质1个水分子(H2O)是由1个氧原子和2个氢原子弯曲键结而成。由于正、负电荷的中心不一致，因此属于极性分子。当2个水分子同时存在时，二者会由静电交互作用与氢键结合，互相吸引并保持一定的距离。而1个水分子可以同时与4个水分子结合，形成晶体般的整齐结构。水分子聚合体中，由于氢键键结的网状结构会部分断裂，而形成逐次移动变化的状态，因此水在整体上呈现液态，而此结构变化每秒可达1012次。一般而言，水若含有适量的钠、钾离子及硅酸盐等矿物质，就会觉得好喝，若含有大量残留的盐类，如镁、钙等非酸碱中性盐类，就会觉得难喝。也就是说，所谓的水除了H2O外，还含有许多其它的成分，而这些成分的种类和含量决定了水的味道。水极易溶解盐类，即使阴阳离子经由静电的交互作用，很强的结合在一起，在水中也很容易电解。这是因为，水分子可以和离子结合产生“水合离子”。离子的半径很小，电荷大的离子会与水分子强力的交互作用，由水分子在离子的周围紧密排列。这时候，阳离子会与带负极矩的氧原子相互作用，而阴离子则形成相反的结构。 水中存在的杂质可溶性无机物：无机盐类、溶解气体、重金属、硬度成分(钙、镁等)可溶性有机物：木质素、单宁、腐植酸、内毒素、RNA分解酶、农药、三氯甲烷、环境荷尔蒙物质、界面活性剂、有机溶剂微粒子：铁锈、胶体、悬浮物、固体颗粒微生物：细菌类、藻类

正交试验和均匀设计方法进行培养基优化已取得诸多成功的例子。 正交试验适合因子较多而因子水平不多的试验设计，从试验次数上看，是至少为因子数的平方。 均匀设计适合于因子少，而水平多的试验，从试验次数看，至少是因子数的两倍。 两种方法虽然多从拉丁方设计衍生而来，不过效率却更高。 现如今，大多流行响应曲面设计来优化培养基。 首先，我们要从众多培养基成分及影响的环境因素中筛选出具有主效应的因子。这时，通常采用筛选试验。主要有全因子因析设计和Plackett－Burman设计。两种筛选试验，各有千秋，但都能以最少的试验次数筛选出主效应因子。其中全因子设计能够表现出因子的三级以上交互作用，而Plackett－Burman设计由于是两水平设计，所以交互作用只在二级交互作用。另外还有部分因子因析设计。 筛选到了主效应因子，我们就可以开始进行下一步优化试验。此时，主要有中心复合设计和Box-Behnken设计。 中心组合设计是一种国际上较为常用的响应面法，是一种5水平的实验设计法。采用该法能够在有限的实验次数下，对影响生物过程的因子及其交互作用进行评价，而且还能对各因子进行优化，以获得影响过程的最佳条件。 Box- Behnken设计是另一种国际上较为常用的响应面法，是一种3水平的实验设计法。同样具有响应面法的优点。近年来利用该法进行生物过程优化的文献比用中心组合设计法的明显地少。通常以上说的响应曲面设计和数据分析，都可以通过一些统计软件来运行，十分简便。常用的实验设计软件：最通俗也最容易上手的，画图也好看的：Design-expert其他："Minitab" "SAS JMP" "STATISTICA 6.0"国产软件： DPS 有中文版的外国软件 “Minitab 15” “SAS JMP 6.0”

近日有群友提问：仪器比对是个啥概念？如果2台设备都是计量的，那仪器比对的意义是什么呢？ 群友们的回答很全面：设备比对是了解设备性能手段一种方式，考察准确性的方式，就好像两把尺子都是计量的，但是不一定都能量准。设备质控手段：偏移、分辨率、稳定性、重复性；准确性=正确性+精确性 那又怎么确定哪个是准的呢？ 一般采用EN值、t检验的方法。千分尺测出结果1.111，卡尺测出结果1.11；从分辨力上肯定是千分尺优越。卡尺1结果1.11，离散0.11；卡尺2结果1.11，离散0.19，卡尺1优越卡尺2.，要在重复性下测量。重复性下主要考虑设备，再现性下考虑人员及人员与设备的交互作用。或者多次测量用t检验，你用卡尺测量，由于卡尺是由人员动作使用的，所以再现性时要考虑人员不同手法与设备的交互作用。

[color=#00008B]据中国公众科技网消息，牛津大学的科学家发现了使蛋白质变得不稳定的秘密。他们对于蛋白质生物功能被破坏的“临界条件”进行了基础性研究，对科学界许多领域，包括生物学、材料科学以及医学都会产生深远影响。特别是它对于一些由蛋白质错叠所引发的疾病病因，以及如何模仿软骨组织和胶原组织的特性给出了新的视角.[/color]这项发现来源于牛津大学动物学系教授FritzVollrath和DavidPorter博士所开发的量子力学模拟实验。DavidPorter博士表示，水与蛋白质的交互作用在生物学中是至关重要的，并且水-蛋白的交互作用变得不稳定的那一点，也就是最为重要的“临界条件”。我们利用这些模拟实验来测试在特定蛋白质中水与氨基化合物之间氢键的物理和化学性质。从我们的模型中得出的预测结果可以被换算到真实的生物应力状态下(温度、机械载荷以及化学条件)，这能导致此蛋白变得不稳定并丧失功能。

一、目的要求对于一个生物作用过程，其结果或产物的得到受到多种因素的影响。如发酵中，菌种的生物活性、酶的浓度、底物浓度、温度、pH 值、菌种生长环境中的氧气、二氧化碳浓度、各种营养成分的比例等。对于这种多因素的实验，如何合理地设计实验，提高效率，以达到所预期的目的是需要进行认真考虑和周密准备的。本实验运用正交实验法测定酵母用量、葡萄糖浓度、温度、磷酸盐用量这四个因素在不同水平对发酵过程和结果的影响，并应用生物统计学的计算方法分析处理实验数据，求得什么样的酵母用量、葡萄糖浓度、温度、磷酸盐用量对发酵效果最好，并确定影响实验的关键因素及最适条件。二、基本原理正交实验法是安排多因素、多水平的一种实验方法，即借助正交表的表格来计划安排实验，并正确地分析结果，找到实验的最佳条件，分清因素和水平的主次，这就能通过比较少的实验次数达到好的实验效果。实践证明，正交法是一种行之有效的好方法，被广泛地运用于工农业生产和科学研究实验。 ’三、正交实验法的基本步骤1）明确试验目的，确定评价指标评价指标有时只有一个，有时可能有多个。当评价指标多于两个，为多指标试验。2）挑选因素影响试验指标的因素很多，由于试验条件的限制，不可能逐一或全面地加以研究，因此要根据已有的专业知识及有关文献资料和实际情况，固定一些因素于最佳水平，排除一些次要的因素，而挑选一些主要因素。正交试验设计法正是安排多因素试验的有利工具。当因素较多时，除非事先根据专业知识或经验等，能肯定某因素作用很小而不选取外，对于凡是可能起作用或情况不明或看法不一的因素，都应当选入进行考察。3）确定各因素的水平因素的水平分为定性与定量两种，水平的确定包含两个含义，即水平个数的确定和各个水平数量的确定。 对定性因素，要根据试验具体内容，赋予该因素每个水平以具体含义。定量因素的量大多是连续变化的，这就要求试验者根据相关知识或经验、或者文献资料首先确定该因素的数量变化范围，而后根据试验的目的及性质，并结合正交表的选用来确定因素的水平数和各水平的取值。每个因素的水平数可以相等，也可以不等，重要因素或特别希望详细了解的因素，其水平可多一些，其他因素的水平可以少一些。如果没有特别重要的因素需要详细考察的话，要尽可能使因素的水平数相等，以便减小试验数据处理工作量。4）制定因素水平表根据上面选取的因素及因素的水平的取值，制定一张反映试验所要考察研究的因素及各因素的水平的“因素水平综合表’’。该表在制定过程中，对于每个因素用哪个水平号码，对应于哪个量可以随机地任意确定。一般讲最好是打乱次序安排，但一经选定之后，试验过程中就不能再变了。5）选择合适的正交表常用的正交表较多，有几十个，可以灵活选择。应注意的是，选择正交表与选择因素及其水平是相互影响的，必须综合考虑，而不能将任何一个问题孤立出来。选择正交表时一般需考虑以下两个方面的情况：①所考察因素及其水平的多少。选用的正交表，要能容纳所研究的因素数和因素的水平数，在这一前提下，应选择试验次数最小的正交表。②考虑各因素之间的交互作用。一般说来，两因素的交互作用通常都有可能存在，而三因素的交互作用在通常情况下可以忽略不计。6）确定试验方案根据制定的因素水平表和选定的正交表来安排试验时，一般原则如下：①如果各因素之间无交互作用，按照因素水平表中固定下来的因素次序，顺序地放到正交表的纵列上，每一列放一种因素。②如果不能排除因素之间的交互作用，则应避免将因素的主效应安排在正交表的交互效应列内，以妨碍对因素主效应的判断。③把各因素的水平按照因素水平表中所确定的关系，对号入座后，试验方案随即确定。7）正交试验结果的分析正交试验结果的直观分析与正交试验结果的方差分析相比，具有计算量小、计算简单、分析速度快、一目了然等特点，但分析结果的精确性与严密性相对于方差分析来说稍差。求最佳水平组合。该问题归结为找到各因素分别取何水平时，所得到的试验结果会最好。

为政府采购献计献策——物资采购监督管理 由于物资采购牵涉面广、权利与责任高度交织、多种技术经济因素交互作用，对物资采购的监督难度很大。物资采购的监督管理必须立足于制度建设，必须对每个环节进行控制和监督，不仅要进行事后监督，更要在事前、事中进行监督，使物资采购监督从他律走向自律。

physorg.com网站2007年4月13日报道：来自美国能源部Argonne国家实验室以及Notre Dame大学的科学家们最近成功的利用X射线散射技术找到了溶液中的金属离子是如何发生相互作用的。详细结果发表在最新的《Inorganic Chemistry》上。这些发现有着重要意义，因为它能帮助科学家更好了解核废料以及其它工业产物中的金属离子是如何影响环境的。　　Argonne实验室的Suntharalingam Skanthakumar表示：“科学家长期以来一直有一个疑问，那就是溶液中金属离子的行为。对于这些金属相互作用的直接测量显示，在溶液体系结构和固态环境之间存在长程的交互作用和强相关性。”　　而Argonne实验室的另一位科学家Lynda Soderholm则说：“我们已经掌握了关于四价水解锕类金属的详细结构和化学信息，结果表明原子相互作用细节和我们之前想象的很不一样。金属离子水解是水化学中最基本也是最重要的反应之一。”　　此项研究的实验是在Argonne的APS进行的。周长1104米的APS加速器足够容纳一个棒球场，其中的复杂仪器设备能加速并储存一束电子，这作为APS的X射线源。在科学家的实验中，一束细的高能X射线来轰击溶液中的离子，当X射线被散射出来，特殊的CCD就能探测出二维的散射模式。　　博士后Richard E. Wilson说：“下一步我们将分析周期表中的钍等金属，最终目标是预言金属污染物的反应状况，并确定它们对于环境的影响。”此项研究结合了多个学科的学者，包括物理学家、化学家和地质学家。来源：教育部科技发展中心网站

哪些情况容易出现药品不良反应？ 首先，从用药方式上看。用药方式有外用、口服、雾化吸入、肌肉注射、静脉滴注、静脉注射等。从这些用药方式上看，静脉用药(包括静脉注射和静脉滴注)由于药物直接进入血液，药物全部吸收进入全身分布，血药浓度高，容易产生不良反应。所以，临床上根据病人的病情，能够口服给药的，不要肌肉注射；能够肌肉注射的，不要静脉用药。这样，可以预防和减少药品不良反应的发生。其次，从药物分类上看，抗菌药物是引起不良反应最多的一类药物，其次是心血管病用药。 还有，每个人对药物的反应不同，有些人特别容易受到药物不良反应的伤害，这些高危人群有：老年人、孕妇、婴儿和儿童、肝脏疾病患者、肾脏疾病患者、罹患多种疾病患者。这些患者用药时要更加谨慎。 有些药物会与食物、酒精、其它药物交互作用，产生不正常的反应。故服用药物时，必须先仔细阅读药物说明书，向医师询问处方药的交互作用。

[font=-apple-system, BlinkMacSystemFont, &][color=#05073b][size=16px]　　食品安全综合分析仪UI交互界面好用吗，食品安全综合分析仪的UI(用户界面)交互界面的好坏，主要取决于其设计和实现的质量。一个好的UI交互界面应该具备以下特点，以使得用户能够轻松、高效地使用食品安全综合分析仪：　　直观性：界面设计应直观易懂，用户能够迅速理解各个功能的作用和操作方法。图标、按钮和菜单应清晰明确，避免产生混淆。　　易用性：操作应简单便捷，用户无需经过复杂的培训或学习即可上手使用。同时，界面应支持快捷键、触摸屏等多种操作方式，以满足不同用户的需求。　　响应性：界面响应速度应快，用户操作后能够迅速得到反馈。这不仅可以提高用户的工作效率，还能减少因等待而产生的焦虑感。　　稳定性：界面应具有良好的稳定性，避免在使用过程中出现卡顿、崩溃等问题。同时，对于可能出现的异常情况，界面应能够给出明确的提示信息，帮助用户快速定位问题并解决。　　定制性：界面应支持一定程度的个性化定制，以满足不同用户或不同场景的需求。例如，用户可以自定义常用功能、调整界面布局等。　　安全性：界面应具备良好的安全性，能够防止未经授权的访问和操作。同时，对于用户输入的数据，界面应能够进行有效的验证和过滤，以防止恶意攻击和数据泄露。　　综上所述，如果食品安全综合分析仪的UI交互界面具备以上特点，那么它就可以被认为是好用的。然而，不同品牌和型号的食品安全综合分析仪在UI交互界面设计方面可能存在差异，因此用户在选择时应结合自己的实际需求进行评估和选择。[img=,690,690]https://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2024/05/202405171013072151_4630_6098850_3.jpg!w690x690.jpg[/img][/size][/color][/font]

欧盟颁布新的草药法规，将全面禁止传统药方。新法规第一次规定，只允许那些经过长期使用、质量良好的草药进入欧洲市场。调查显示，在过去两年，超过四分之一的英国成年人开始使用中药，大多是在保健品店和药房直接购买。欧盟相关负责人称，新法案拟在提高药品安全和质量，保护消费者免受这些药物的副作用的影响，其中涉及很多常用的产品，如松果菊、金丝桃、颉草、传统中草药和一些印度药品。药品安全主要聚焦在一些草药的药效，以及它们与其他药物之间的交互作用。譬如，金丝桃会影响避孕药的药效，银杏、人参与华法令有相同的稀释血液的作用。欧盟规定，草本药物只有通过药物和保健品监督管理部门（MHRA）的评估检测才可以销售。生产商必须提供明确的产品信息，包括药品可能产生的副作用、与其他药物的交互作用、产品规格等。至于传统中药，必须是使用时间在30年以上，其中15年必须是在欧洲，并且只能用于一些小病，如感冒、咳嗽、肌肉损伤、失眠等。MHRA负责人称，到目前为止大约有211种药物通过审核，其中105种已经注册在案。一些生产商和销售商对此表示抗议，新法规太过繁琐。欧洲草本和传统药从业人员协会主席表示，此次新法规必将对草药销售者和他们的供应商产生极大影响。目前，非处方药物占据了大部分欧盟草药市场，新法规的颁布将迫使一些生产商退出药品市场。注册成本太高将直接影响市场上药品的数量和种类。

北京时间11月6日凌晨3点，NASA在华盛顿总部的詹姆斯·韦伯礼堂，召开简短的新闻发布会，公布在火星探索方面的又一重大发现。NASA称，MAVEN数据使研究人员确定火星大气由太阳风通过剥离。测量表明，太阳风剥离气体的速度在每秒100克（相当于大约1/4英镑）。MAVEN首席研究员称“我们已经看到，太阳风暴期间大气侵蚀显著增加，所以我们认为几十亿年前当太阳年轻和更加活跃时，火星大气的损失率更高。”据悉，Maven火星轨道探测，于2013年9月发射升空，2014年9月22日进入火星轨道，是火星侦察兵计划的一部分，目的是为了研究火星上层大气与电离层的状态，以及与太阳风的交互作用。不知道几十亿年前地球大气有没有同样被剥离？

请教各位，要做一个实验设计，其中有1个因素是4水平，其他3个因素是3水平，不考虑交互作用。选用L16（4^5）表是否合适？另外参照资料上4X3^3的应该有10个实验（1*（4-1）+3*（3-1）+1=10）。但是按照L16（4^5）的表，怎么只剩下7个实验了呢：A1B1C1D1A1B2C2D2A1B3C3D3A2B1C2D3A2B1C2D3A2B2C1D4A3B1C3D4A3B3C1D2这里安排的是A/B/C为3水平，D因素为4水平。正交实验设计用得很少，不知这么做是否哪里出问题了，敬请指教。

听说即将发布的WIN9比较着重于和用户的交互功能，不知道它会成为未来GCMS工作站的载体吗？

急求以下测试标准：ASTM C 1198-2001 声谐振测定动态扬氏模量、剪切模量和泊松比的标准试验方法ASTM E 1875-1997 利用回声共振测试动态杨氏模量、剪切模数和泊松比的标准试验方法ASTM E 1876-1999 利用振动的脉冲激励测定动态杨氏模量、剪切模数和泊松比的标准试验方法ASTM C 1331-2001 用宽带脉冲反射交互作用法测量高级陶瓷中超声速率的标准试验方法ASTM C 1332-2001 用脉冲反射接触技术测量高级陶瓷超声衰减系数的标准试验方法ASTM C 1383-1998 用冲击回声法测量P 波速度和混凝土板的厚度的标准试验方法ASTM C 1419-1999 室温下耐火材料中的声速及声速在测量近似杨氏模量中的应用的标准试验方法ASTM E 1001-1999 运用纵波的浸入式脉冲回波超声法探测与评价不连续性谢谢，谢谢，谢谢

5.4.5.3中基体干扰的交互灵敏度是什么意思？？

请教各位，要做一个实验设计，其中有1个因素是4水平，其他3个因素是3水平，不考虑交互作用。选用L16（4^5）表是否合适？另外参照资料上4X3^3的应该有10个实验（1*（4-1）+3*（3-1）+1=10）。但是按照L16（4^5）的表，怎么只剩下7个实验了呢：A1B1C1D1A1B2C2D2A1B3C3D3A2B1C2D3A2B1C2D3A2B2C1D4A3B1C3D4A3B3C1D2这里安排的是A/B/C为3水平，D因素为4水平。正交实验设计用得很少，不知这么做是否哪里出问题了，敬请指教。数据处理板块实在太冷清了，麻烦斑竹别删了我的求助啦

第一节 通用测量系统指南在SPC中已涉及到测量系统的一些知识，测量数据的质量是过程控制的重要基础。正确地选择与运用测量系统，能保证较低的测量成本获得高质量的测量数据。一、 几个重要概念1. 测量过程和测量值赋值给具体的事务的表示事物特性的过程叫做测量过程。测量值即测量数据，是该过程的输出。2. 量具任何用来获得测量结果的装置，经常是指在车间使用的测量装置，也包括通过不通过的测量装置。3. 测量系统用来测量的仪器、设备、软件、程序、操作以及操作人员的集合和过程。4. 测量数据的质量测量数据的质量，可以从以下几个方面来描述：① 测量数据的质量是以稳定条件下运行的测量系统的多次测量结果的统计特性来描述。② 测量数据的质量通常用偏倚和方差表示，理想的质量是零偏倚、零方差。③ 测量数据质量低的最普遍原因表现为数据的变差。变差是测量系统和环境之间交互作用的结果。绝大多数变差是不期望的，但能反映被测特性微小变化的变差是有意义的，它反映了测量系统的灵敏度。