ch10实验设计与方差分析

方差分析与试验设计方差分析是一种通过比较不同组之间的变差来判断均值差异是否显著的统计方法。

它通常用于试验设计中，用于分析不同处理组间的均值差异是否显著，从而评估不同处理的效果。

试验设计是科学研究中的一项重要工作，旨在通过科学的方法来验证研究假设。

试验设计涉及确定适当的样本大小、确定控制组和实验组、识别并控制潜在的影响因素等。

好的试验设计能够最大程度地减少偏差，提高实验的可靠性和准确性。

在方差分析中，我们通常将变量分为因素变量和响应变量。

因素变量是试验设置的处理组，例如不同的药物剂量或不同的施肥量。

响应变量是实验结果，可以是连续变量（如体重、收益等）或分类变量（如治疗成功与否）。

方差分析的基本原理是计算组内变差与组间变差之比，通过比较比值与理论的F分布来判断差异是否显著。

如果比值较大，则表明组间差异显著，即不同处理组的均值差异明显。

在进行方差分析时，我们需要满足一些前提条件，如独立性、正态性和方差齐性。

如果数据不符合这些条件，我们可以应用一些转换方法或进行非参数检验来处理。

完全随机设计是最简单的试验设计方法之一，它将实验对象随机分配到不同的处理组中。

这种设计方法适用于研究变量之间没有任何关系的情况，其优点是简单易行，但缺点是可能存在一些潜在的影响因素未被控制。

随机区组设计是一种常用的试验设计方法，它将实验对象分组后再随机分配到不同的处理组中。

这种设计方法能够控制部分潜在因素的影响，并提高实验的可靠性和准确性。

Latin square设计是一种更加复杂的试验设计方法，它在随机区组设计的基础上增加了均衡性。

Latin square设计通过交叉安排处理组和区块，使得每个处理出现在每个区块中，从而进一步控制潜在因素的影响。

除了上述常见的试验设计方法外，还有其他一些高级试验设计方法，如因子分析设计、回归分析设计等。

这些方法可以根据实验的具体要求来选择和应用。

综上所述，方差分析和试验设计是统计学中重要的概念和方法。

三辛胺/正辛醇/煤油体系络合萃取处理6-硝生产废水原金海1,2 张敏1(1.重庆科技学院化学化工学院 重庆401331;2.重庆大学西南资源开发与环境灾害控制工程教育部重点实验室 重庆400030)摘 要 对萘磺酸类有机废水进行络合萃取研究,采用西南某化工厂6-硝(6-硝基-1,2-重氮氧基萘-4-磺酸)生产过程中产生的1,2,4-酸废水作为研究对象。

通以三辛胺为络合剂,正辛醇为助溶剂,煤油为稀释剂,以萃取-反萃取体系处理1,2,4-酸废水,通过正交实验确定最佳萃取工艺条件为:络合剂与助溶剂、稀释剂的体积比为4 1 5。

废水pH值为1.7,最佳萃取相比O/A为1 5。

废水经一级萃取后,其COD由原来的17.2g/L降至1.84g/L,COD去除率达到89%。

反萃的最佳工艺参数为:采用15%NaOH溶液,反萃体系相比为2 1,反萃温度为40 ,静置6h分层,反萃取效率为84%。

关键词 三辛胺 正辛醇 煤油 络合萃取 1,2,4-酸 萘磺酸Treatment of6-Nitry Wastewater by Complex Extraction ProcessYUAN Ji nhai1,2 Z HA NG Min1(1.Colle ge o f Che mistry&Che mic al Enginee ring,Chong Qing Unive rsit y o f Science&Te chnolo gy Chongqing401331) Abstract In this paper,the naphthalenesul fonic acid wastewater is treated by complex e xtraction process.The1,2,4-acid was tewater, produced in the produc tion of6-ni try(6-ni tro-1-di az o oxygen naphthalene-4-aci d)in one c hemical plant,is s tudied,in which TOA is selected as the extractant,octanol as the s ol vents and keros ene as the thinner.The opti mal e xtraction condi tions is determined by orthogonal experi ments as follows:the volume ratio of TOA to oc tanol and to kerosene is4 1 5,the volume ratio of oil phase to water phase,ie.O/A= 1 5,pH value is1.7;COD is reduded from17.2g/L to1.84g/L after extracted and the removal rate of COD can reach89%;15%of NaO H is selected as the back-extractant reagent,in whic h the volume ratio of oi l phase to water phase is2 1,bac k-extrac tion temperature is40 ,s tanded for6h and the removal rate of COD can reach84%.Key Words TOA octanol keros ene c omple x extraction 1,2,4-acid naphthalenes ulfonic aci d0 引言西南某化工厂是我国6-硝的主要生产厂家和染料中间体生产厂家。

实验二十九 催化反应精馏法制甲缩醛反应精馏法是集反应与分离为一体的一种特殊精馏技术，该技术将反应过程的工艺特点与分离设备的工程特性有机结合在一起，既能利用精馏的分离作用提高反应的平衡转化率，抑制串联副反应的发生，又能利用放热反应的热效应降低精馏的能耗，强化传质。

因此，在化工生产中得到越来越广泛的应用。

A 实验目的(1)了解反应精馏工艺过程的特点，增强工艺与工程相结合的观念。

(2)掌握反应精馏装置的操作控制方法，学会通过观察反应精馏塔内的温度分布，判断浓度的变化趋势，采取正确调控手段。

(3)学会用正交设计的方法，设计合理的实验方案，进行工艺条件的优选。

(4)获得反应精馏法制备甲缩醛的最优工艺条件，明确主要影响因素。

B 实验原理本实验以甲醛与甲醇缩合生产甲缩醛的反应为对象进行反应精馏工艺的研究。

合成甲缩醛的反应为：O H O H C O CH OH CH 2632322+=+ (1) 该反应是在酸催化条件下进行的可逆放热反应，受平衡转化率的限制，若采用传统的先反应后分离的方法，即使以高浓度的甲醛水溶液（38—40%）为原料，甲醛的转化率也只能达到60%左右，大量未反应的稀甲醛不仅给后续的分离造成困难，而且稀甲醛浓缩时产生的甲酸对设备的腐蚀严重。

而采用反应精馏的方法则可有效地克服平衡转化率这一热力学障碍，因为该反应物系中各组分相对挥发度的大小次序为：水甲醛甲醇甲缩醛αααα〉〉〉，可见，由于产物甲缩醛具有最大的相对挥发度，利用精馏的作用可将其不断地从系统中分离出去，促使平衡向生成产物的方向移动，大幅度提高甲醛的平衡转化率，若原料配比控制合理，甚至可达到接近平衡转化率。

此外，采用反应精馏技术还具有如下优点：(1) 在合理的工艺及设备条件下，可从塔顶直接获得合格的甲缩醛产品。

(2) 反应和分离在同一设备中进行，可节省设备费用和操作费用。

(3)反应热直接用于精馏过程，可降低能耗。

(4)由于精馏的提浓作用，对原料甲醛的浓度要求降低，浓度为7%—38%的甲醛水溶液均可直接使用。

方差分析与实验设计方差分析（Analysis of Variance，简称ANOVA）是一种统计方法，用于比较两个或多个样本均值之间的差异是否显著。

它是实验设计中常用的一种方法，可以帮助研究者确定实验结果是否受到不同因素的影响，并进一步分析这些因素对实验结果的贡献程度。

实验设计是科学研究中的重要环节，它涉及到如何选择实验对象、确定实验因素、设计实验方案等问题。

合理的实验设计可以提高实验的可靠性和有效性，减少误差的影响，从而得到更准确的结论。

方差分析与实验设计密切相关，下面将介绍方差分析的基本原理和实验设计的常用方法。

一、方差分析的基本原理方差分析的基本原理是通过比较组间变异与组内变异的大小来判断不同组别之间的均值是否存在显著差异。

具体步骤如下：1. 建立假设：首先，我们需要建立原假设和备择假设。

原假设通常是假设各组别之间的均值没有显著差异，备择假设则是假设各组别之间的均值存在显著差异。

2. 计算总平方和：总平方和是各观测值与总均值之差的平方和，表示了所有数据的总变异程度。

3. 计算组间平方和：组间平方和是各组均值与总均值之差的平方和，表示了不同组别之间的差异程度。

4. 计算组内平方和：组内平方和是各观测值与各组均值之差的平方和，表示了同一组别内部的差异程度。

5. 计算F值：F值是组间平方和与组内平方和的比值，用于判断组间差异是否显著。

如果F值大于临界值，则拒绝原假设，认为各组别之间的均值存在显著差异。

6. 进行事后比较：如果F值显著，我们可以进行事后比较，确定哪些组别之间存在显著差异。

二、实验设计的常用方法1. 完全随机设计：完全随机设计是最简单的实验设计方法，它要求实验对象随机分配到不同的处理组中。

这种设计方法适用于实验对象之间没有明显差异的情况。

2. 随机区组设计：随机区组设计是在完全随机设计的基础上引入区组因素，将实验对象分为若干个区组，然后在每个区组内进行随机分配。

这种设计方法可以减少误差的影响，提高实验的可靠性。

均匀设计法优化格列本脲片的处方工艺摘要】目的：制备格列本脲片，筛选出最佳处方工艺。

方法：采用均匀设计法，以硬度，溶出度为指标，优化处方。

结果：格列本脲片优化处方为微晶纤维素65mg，甘露醇12mg，低取代羟丙纤维素4mg，硬脂酸镁0.3mg，硬度约4Kgf，溶出度95%以上。

结论：该处方合理，工艺简单，质量稳定。

【关键词】格列本脲片均匀设计处方工艺【中图分类号】R94 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2013）09-0009-02格列本脲（Glibenclamide）作为第二代磺酰脲类口服降糖药的第一个代表药物，1969年在欧洲首次上市[1]。

格列本脲片主要适用于单用饮食控制疗效不满意的轻、中度Ⅱ型糖尿病，病人胰岛β细胞有一定的分泌胰岛素功能，并且无严重的并发症。

格列本脲不溶于水，在正常条件下贮存比较稳定，但对湿热较为敏感，容易发生降解。

因此，在处方设计和工艺制备过程中，应充分考虑溶出度及制剂的降解问题。

现报道如下：1 仪器与试剂1.1主要仪器与设备CH 10槽型混合机、ZWP-21旋转式压片机（中外合资上海天祥.健台制药机械有限公司）；CT-C热风循环烘箱（重庆大渝机电开发公司）；78X-2型片剂四用测定仪（上海黄海药检仪器厂）；ZRS-8G 智能溶出试验仪（天津大学无线电厂）；Agilent 1200型高效液相色谱仪（安捷伦公司）；HP8453紫外分光光度计（惠普公司）。

1.2试药格列本脲原料（天津津康药业有限公司，含量99.4%，批号100201），格列本脲对照品（纯度：100%，批号100135-200404）；4-[2-（5-氯-2-甲氧基-苯甲酰氨）-乙基]-苯磺酰胺（杂质I）对照品（纯度：100%，批号100149-200102）；4-[2-（5-氯-2-甲氧基-苯甲酰氨）-乙基]-苯磺酰胺基-甲酸乙酯（杂质II）对照品（纯度：100%，批号100150-200603）；微晶纤维素（湖州展望药业有限公司）；甘露醇（山东天力药业有限公司）；低取代羟丙纤维素（湖州展望药业有限公司）；硬脂酸镁（曲阜市药用辅料有限公司）；甲醇（国药集团化学试剂有限公司）为色谱纯；其余试剂为分析纯，水为蒸馏水。

试验设计与方差分析SPSS操作一、试验设计与方差分析的关系试验设计并不是一种统计方法，而是一组统计方法的统称，其主要用途在于分析自变量x的值与因变量y值之间的关系。

此外，还用于降低背景变量对理解x值与y值之间关系时的影响。

试验设计使用的最主要的统计工具是方差分析，因此，许多教材将试验设计与方差分析设计为同一部分，使用共同的概念和术语。

其实方差分析并不仅仅在试验设计领域使用，也可以用来分析观察数据。

二、基本术语例：影响某温室水果产量的主要因素有三个：施肥量、浇水量、温度。

如果想通过控制三个因素的量，找出一个最优组合来提高产量，就是实验设计与方差分析问题。

相关的术语有：自变量（因子、因素、输入变量、过程变量）：可以控制的、影响因变量的变量。

本例为施肥量、浇水量、温度。

因变量（反应变量、输出变量）：我们所关心的、承载试验结果的变量。

本例为产量。

背景变量（噪声、噪声变量、潜伏变量）：能观察但不可控的因子或因素，影响较小、达不到自变量水平。

本例可能有测量误差等。

水平（设置）：自变量的不同等级。

水平数通常不多，连续型变量需离散化取值。

如本例：施肥设1000克、1100克、1200克三个量，浇水量设200千克、220千克两个量，温度设18度、20度、22度三个量。

处理：各因子按设定水平的一个组合。

如本例：施肥1000克、浇水200千克、温度18度为一个处理。

试验单元：试验载体的最小单位。

如本例的一个温室或由一个温室分割形成的房间。

主效应与交互效应：两因子及以上试验时，各因子可能对因变量有影响，因子间的相互作用也可能对因变量有影响。

于是就有了上述概念。

有时，交互效应比主效应更重要。

如本例：施肥固定在1000克，浇水固定在200千克，18度、20度、22度三个温度条件下产量的差异，可以理解为温度的主效应；而同一温度条件下，不同的施肥量、浇水量造成的产量差异，就是交互效应。

三、试验设计的三个基本原则第一，随机化。

即采取机会均等的措施，将各种条件完全随机地配置在试验单元上。