全因子实验设计的主要优势是实验次数少对吗

哪个是全因子实验设计的主要优势

可得到所有因子的主效应与交互效应。析因设计也叫做全因子实验设计，就是实验中所涉及到的全部实验因素的各水平全面组合形成不同的实验条件，每个实验条件下进行两次或两次以上的独立重复实验。全因子实验设计的主要优势是可得到所有因子的主效应与交互效应。优势是比对方有利的形势。

精益六西格玛管理咨询针对因子实验设计的概念是什么？

精益6西格玛管理咨询针对因子试验设计可以对过程存在的多个影响因子进行同时研究，在试验中同时改变各因子的水平比同一时间只改变一个因手的水平要节省很多时间和成本。 且可以研究因子之间的交互作用。 因子间的交互作用在许多过程都存在, 如不进行因子试验，试验及分祈时可能漏掉重要的交互作用影响。 因子诚验设计的类别如下：

(1）筛选设计（Screening design)。

通常而言, 一个过程的影响因素是很多的, 筛选设计通过确定影响输出的关键因子来减少输入变量的数量 。筛选设计还可以给出这些 “关键少数变量”的优化参数设置, 并指示是否存在非线性影响。一般来说, 2个水平全因子和分部因子设计、 Plackett-Burman常用筛选重要因子。 这些设计适用于线性模型, 但当设计中包含中心点时可以提供非线性影响的信息。

(2) 全因子设计 （Full factoria1 designs）。

全因子设计包含所有因子及水平的组合。 下图显示了2 个因子和3个因子时全因子设设计的组合状态。 图中每个点代表一组因子水平的组合。

A因子2个水平 A、 B、 C3个因子均为2个水平

B因子3个水平

(3) 2个水平全因子设计(Two-level full factonal designs)。

2个水平全因子设计中, 每个因子只有2个水平。试验组合包合了所有因子的所有水平。 2个因子设计虽然无法准确分析因子取值范目内各个水平的影响, 但可以看出主要影响趋势, 从而为下一步试验指明方向。

(4）通用全因子设计(Genera1 full factoria1 designs)。

通用全因子设计中, 每个因子可有任意水平的取值, 如 A 因子有3个水平, B因子有6个水平。通用全因子设计可用于因子较少时的筛选设计或进行优化设计。

(5)分部因子设计lFractional factorial designs)。

在因子数或水平数较多时, 全因子设计的试验组合次数会很多, 如5个因子3个水平的全因子设计组合数为243次。这时试验时间和成本都变的很高甚至无法接受。 分部因子设计是选择全因子设计的部分组合进行试验这样可以减少试验次数。 MINITAB可以生成多达15个因子的2个水平分部试验设计方案。 分部试验设计可用于因子筛选, 只需选择全因子水平组合的一部分进行试验即可。 分部因子设计中部分因子间的影响可能会混淆。混淆的部分无法独立评估。混淆部分 MINITAB将显示在任务视窗中 。 因为部分影 响 之间相互混淆, 因此在选择分部设计时需特别小心, 通常要求试验设计者对试验对象的产品或过程有较深了解。

(6) Plackett-Buman designs。

Plackett-Buman设计是一种分辨率Ⅲ级的2水平分部因子设计, 常用于研究主要影响， 在分辨率Ⅲ级的设计中, 主要影响与两因素交互作用相混淆。 MINITAB可以生成多达47个因子的 Plackett-Buman设计。

单因素试验优化培养基的作用

菌株对碳源、氮源及微量元素等有着自己独特的需求，特别是在我们需要菌株按照我们的需求高效、低成本的生产我们想要的产品时，培养基优化显得尤为重要。 不同种属的菌株对培养基的需求是不一样的，亲缘关系越远，培养基差异越大。即便是同一种微生物，在生产不同的产品时对培养基的需求都有可能发生变化，比如同样的宿主和载体在表达不同的目的蛋白时，也需要对培养基进行调整。  2One-Factor-at-a-Time (OFAT)单因素实验 移除实验，每次将培养基中的一种成分去除，用于研究该该组分对发酵性能的影响。 添加实验，每次添加一种潜在的培养基组分，来研究该组分对发酵性能的影响。 替代实验，固定其他组分，用

什么是六西格玛管理全因子实验设计？

六西格玛管理全因子试验设计概述

一、什么是全因子试验设计

全因子试验方法是将每一个因素的不同水平组合做同样数目的试验，例如，将每个因素的不同水平组合均做一次试验。

在一项试验中有K个因素，每个因素有e个水平，则全因子试验最小需要ek次。如某试验的因素数为3个，每个因素的水平数也是3个，则此试验若进行全因子试验，需33=27次。

二、全因子试验的特点及适用场合

1.特点

①.全因子试验是所有因子和水平的完美组合。

②.全因子试验所需的试验次数为ek即以水平数为底，以因素数为幂的指数。

③.因为全因子试验是完美组合，其结论是最真实可靠的。

2.适用场合

全因子试验适用于因素数和水平数均不多的场合，以获得较精确的分析结论。

全因子试验不适于因素数或水平数较多的场合，如：

①.因素数较多

假设某个试验设计需对10个因素进行评价，每个因素有两个水平，如进行全因子试验，需

210=1024次试验。

②.水平数较多

假设某个试验设计需对3个因素进行评价，每个因素有8个水平，如进行全因子试验，需进行83=512次试验。

在以上两种试验条件下，很难做到如此大的试验量，即使做到，从时间和成本角度考虑也是极不经济的，此时需要较少的试验次数，结果又能接近全因子试验的设计。如传统的多次单因素试验，比较科学的正交试验以及新出现的均匀试验设计等。

部分因子试验和全因子试验？

全因子实验：研究所有试验因子水平的组合对响应的可能效应。 部分因子实验：研究所有试验因子水平的组合的子集（或部分）对响应的可能效应。