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建立个人档案能有效归集专业任职的相关资料,全面记录员工的德能勤绩和各项表现,对员工进行全面、客观、公正的评价,有利于对员工的任用和工作团队的组建,以及岗位工作的开展。
医院药剂科人员管理是医院药事管理的重要课题,其政策性强,涉及面广,关系到员工的切身利益以及药学工作的正常开展和可持续发展。
搞好药剂科人员管理既要掌握原则,又要体现灵活和对员工的关心,积极引导员工发挥主观能动性,以病人为中心,努力提高药事管理质量和药学服务水平[2]。
[参考文献][1] 吴永佩,张 钧.医院管理学.药事管理分册[M ].北京:人民卫生出版社,2003:198.[2] 何洪静.药师下临床工作的实践和体会[J ].药学服务与研究,2005,5(3):2862288.[收稿日期] 2007208228[修回日期] 2007212228[本文编辑] 阳凌燕 姚春芳・技术和方法・正交试验设计实例分析滕海英,祝国强3,黄 平,刘 沛(第二军医大学基础医学部数理教研室,上海200433)[关键词] 正交试验设计;直观分析法;方差分析法;正交表;姜黄素;提取法[中图分类号] R 911.2,R 284.2 [文献标识码] B [文章编号] 167122838(2008)0120075202[作者简介] 滕海英(19732),女(汉族),讲师.E 2mail :jt hy 21973@3通讯作者,E 2mail :zhu 2guoqiang @ 正交试验设计是使用正交表来安排多因素、多水平试验,并采用统计学方法分析实验结果的一种实验设计方法[1]。
对于多因素、多水平的问题,人们一般希望通过若干次的实验找出各因素的主次关系和最优搭配条件,用正交表合理地安排实验,可以省时、省力、省钱,同时又能得到基本满意的实验效果。
因此,这种方法在改进产品质量、优化工艺条件及研发新产品等诸多方面广泛应用。
发酵纤维-正交优化/响应面实验方法一、发酵前准备（1）发酵底物混合发酵底物（菊苣叶：菊苣粕：麸皮=1：3：3）；尿素（2）培养基梭菌增殖培养基（RCM）：1000mL水中加蛋白胨10g，牛肉粉10g，酵母粉3g，葡萄糖5g，可溶性淀粉1g，氯化钠5g，醋酸钠3g，L-半胱氨酸盐酸盐0.5g，琼脂0.5g，pH值6.8±0.1。
马铃薯培养基（PDA）：200g马铃薯去皮，切成块加水，煮沸30min(注意火力的控制，可适当补水)，用纱布过滤，滤液加葡萄糖20g，琼脂15-20g补足水至1000ml，pH值5.6±0.2。
乳酸菌培养基（MRS）：蒸馏水1000mL，蛋白胨10g，牛肉膏10g，酵母膏5g，柠檬酸氢二铵[（NH4）2HC6H5O7] 2g，葡萄糖20g，吐温-80 1mL，乙酸钠（CH3COONa·3H2O）5g，磷酸氢二钾2g，硫酸镁（MgSO4·7H2O）0.58g，硫酸锰（MnSO4·H2O）0.25g，琼脂18g，pH值6.2-6.6。
二、单因素发酵（1）菌种活化及种子液的制备丁酸梭菌：将菌种接种于装有增值培养基RCM的试管中，培养基上覆盖2cm 左右液体石蜡，培养基提前灭菌，37℃静置培养48h以形成芽孢。
将上述芽孢培养物置于80℃水浴处理10min，再分别以1mL的接种量转接到灭过菌的装有9mL 增殖培养基的试管中，以灭菌后空白培养基作为对照，在650nm处测吸光值，确定菌液浓度。
或采用厌氧菌双层培养法。
黑曲霉：将斜面生长的黑曲霉，转接种于PDA固体培养基上，28℃恒温培养箱中培养至表面铺满孢子，用液体培养基冲洗孢子获得孢子悬液，用双层纱布过滤掉菌丝后于4℃保存备用。
然后用血球计数板计数/紫外分光光度计确定孢子浓度，视情况调整孢子浓度至0.8-1.2×108个/mL，发酵培养基的含水量包含接入的菌液。
乳酸菌：将乳酸菌冻干粉接入乳酸菌（MRS）培养基进行活化，再将其转入乳酸菌液体培养基中进行扩大培养，制备种子液，菌液浓度参考冻干粉每克的活菌数。
正交试验设计响应面优化方法正交试验设计是一种多因素的实验设计方法，通过系统地设置各个因素的水平组合，来寻找影响实验结果的主要因素和最佳工艺参数。
而响应面优化方法则是在正交试验的基础上，通过数学模型来建立因变量与自变量之间的关系，并通过优化技术寻找最佳的工艺参数组合，使得因变量得到最优化的结果。
I. 引言正交试验设计是一种高效的实验设计方法，可以帮助我们快速地寻找到最佳的工艺参数组合。
而在实际应用中，我们常常需要进一步优化这些参数，使得因变量能够得到更为理想的结果。
在这种情况下，响应面优化方法就成为了一个很好的选择。
II. 正交试验设计方法正交试验设计方法是一种系统化的实验设计方法，它通过设置不同因素水平组合来探索各个因素对实验结果的影响。
在正交试验设计中，通过构建正交表，我们可以同时考察多个因素以及它们之间的交互作用。
通过分析试验结果，我们可以确定主要的因素以及它们的最佳水平。
III. 响应面建模响应面建模是一种通过构建数学模型来描述因变量与自变量之间关系的方法。
在响应面建模中，我们可以利用统计学方法对正交试验设计的数据进行分析，然后通过拟合最优的数学模型，得到因变量与自变量之间的关系函数。
IV. 响应面优化方法响应面优化方法是在响应面建模的基础上，利用优化技术寻找最佳的工艺参数组合。
通过对建立的数学模型进行优化，我们可以找到使得因变量得到最优化结果的自变量组合。
V. 实例分析为了更好地理解正交试验设计响应面优化方法的应用，我们以某制药厂家的药物生产过程为例进行分析。
在该药物生产过程中，存在多个关键参数需要优化，如反应时间、温度、浓度等。
通过正交试验设计，我们可以得到在这些参数下的实验结果。
然后，通过响应面建模，我们可以建立药物产率与反应时间、温度、浓度等参数之间的关系模型。
最后，通过响应面优化方法，我们可以找到使得药物产率最大化的最佳工艺参数组合。
VI. 结论正交试验设计响应面优化方法是一种高效的实验设计和优化方法。
正交试验设计法一、定义：正交试验设计法就是利用正交表来合理安排多因素试验的一种方法。
二、常用术语1、指标：指标就是试验要考察的效果。
常用X、Y、Z……来表示。
▼定量指标：能够用数量来表示的试验指标，如重量、尺寸、温度。
▼定性指标：不能用数量来表示的试验指标，如颜色、味道、外观。
●定性指标量化：可用打分法、分等法。
2、因素：因素是指对试验指标可能产生影响的原因。
因素是在试验中应当加以考察的重点内容。
一般用大写字母A、B、C……来表示。
3、水平（位级）：位级是指因素在试验中所处的状态或条件。
常用阿拉伯数字1、2、3……来表示。
如: A1、A2、A3、B1、B2、B3。
三、正交表 (已设计好的标准化表格，是进行正试验法的基本工具)1、日本型正交表：由日本质量管理专家田口玄一博士创立。
该正交试验设计法，除需试验的因素外，还要研究分析因素与因素之间的交互作用，一起上列，对试验结果的分析用方差分析等方法，过程较复杂。
2、中国型正交表是由以我国张千里教授为首的中国专家所创立。
它不考虑因素之间的交互作用，而将其交互作用融于试验之中，对试验结果的分析采用极差分析法，简单的用“看一看”与“算一算”相结合的分析、简单、易行、同样能得到满意的结论，是一种实用的试验方法，很适合现场应用。
四、正交表的特点：1、均衡分散性：每一列中各种字码出现的次数相同，保证试验条件均衡地分散在配合完全的位级组合之中，因而代表性强，容易出现好条件。
2、整齐可比性：任意两列中全部有序数字对出现次数都是相同的。
保证了在各个位级的效果之中，最大限度地排除了其他因素的干扰，能最有效地进行比较，作出展望。
五、用中国型正交表安排试验的步骤 1、明确试验目的 2、确定考察指标 3、挑因素、选位级，制定因素位级表 ①挑因素的原则： ▼分析影响指标的各种因素，排除： 不可控因素 对指标影响不大的因素 已掌握得好的因素（让其固定在适当位置上） ▼选对指标可能影响大，又无把握的因素。
正交试验设计方法讲义及举例第5章 正交试验设计方法5．1 试验设计方法概述试验设计是数理统计学的一个重要的分支。
多数数理统计方法主要用于分析已经得到的数据，而试验设计却是用于决定数据收集的方法。
试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以及试验所得的数据如何分析等。
例5-1 某化工厂想提高某化工产品的质量和产量，对工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验（见表5-1）。
试验的目的是为提高合格产品的产量，寻求最适宜的操作条件。
对此实例该如何进行试验方案的设计呢？很容易想到的是全面搭配法方案（如图5-1所示）：此方案数据点分布的均匀性极好，因素和水平的搭配十分全面，唯一的缺点是实验次数多达33＝27次（指数3代表3个因素，底数3代表每因素有3个水平）。
因素、水平数愈多，则实验次数就愈多，例如，做一个6因素3水平的试验，就需36＝729次实验，显然难以做到。
因此需要寻找一种合适的试验设计方法。
试验设计方法常用的术语定义如下。
试验指标：指作为试验研究过程的因变量，常为试验结果特征的量（如得率、纯度等）。
例1的试验指标为合格产品的产量。
因素：指作试验研究过程的自变量，常常是造成试验指标按某种规律发生变化的那些原因。
如例1的温度、压力、碱的用量。
水平：指试验中因素所处的具体状态或情况，又称为等级。
如例1的温度有3个水平。
温度用T 表示，下标1、2、3表示因素的不同水平，分别记为T 1、T 2、T 3。
常用的试验设计方法有：正交试验设计法、均匀试验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化法、回归正交设计法、序贯试验设计法等。
可供选择的试验方法很多，各种试验设计方法都有其一定的特点。
所面对的任务与要解决的问题不同，选择的试验设计方法也应有所不同。
由于篇幅的限制，我们只讨论正交试验设计方法。
5．2 正交试验设计方法的优点和特点用正交表安排多因素试验的方法，称为正交试验设计法。
其特点为：①完成试验要求所需的实验次数少。
②数据点的分布很均匀。
正交试验设计方法讲义及举例第5章 正交试验设计方法5．1 试验设计方法概述试验设计是数理统计学的一个重要的分支。
多数数理统计方法主要用于分析已经得到的数据，而试验设计却是用于决定数据收集的方法。
试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以及试验所得的数据如何分析等。
例5-1 某化工厂想提高某化工产品的质量和产量，对工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验（见表5-1）。
试验的目的是为提高合格产品的产量，寻求最适宜的操作条件。
对此实例该如何进行试验方案的设计呢？很容易想到的是全面搭配法方案（如图5-1所示）：此方案数据点分布的均匀性极好，因素和水平的搭配十分全面，唯一的缺点是实验次数多达33＝27次（指数3代表3个因素，底数3代表每因素有3个水平）。
因素、水平数愈多，则实验次数就愈多，例如，做一个6因素3水平的试验，就需36＝729次实验，显然难以做到。
因此需要寻找一种合适的试验设计方法。
试验设计方法常用的术语定义如下。
试验指标：指作为试验研究过程的因变量，常为试验结果特征的量（如得率、纯度等）。
例1的试验指标为合格产品的产量。
因素：指作试验研究过程的自变量，常常是造成试验指标按某种规律发生变化的那些原因。
如例1的温度、压力、碱的用量。
水平：指试验中因素所处的具体状态或情况，又称为等级。
如例1的温度有3个水平。
温度用T 表示，下标1、2、3表示因素的不同水平，分别记为T 1、T 2、T 3。
表5－1 因素水平 水平因素温度℃压力Pa加碱量kg符号T p m 1 2 3T 1 (80 ) T 2(100) T 3(120)p 1(5.0) p 2(6.0) p 3(7.0)m 1(2.0) m 2(2.5) m 3(3.0)图5－1 全面搭配法方案常用的试验设计方法有：正交试验设计法、均匀试验设计法、单纯形优化法、双水平单纯形优化法、回归正交设计法、序贯试验设计法等。
可供选择的试验方法很多，各种试验设计方法都有其一定的特点。
2 正交实验设计2.1 正交实验设计概述正交实验设计(Orthogonal experimental design) 11是研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验，正交实验设计又称正交设计或多因素优选设计，是一种合理安排、科学分析各实验因素的一种有效的数理统计方法。
它是在实践经验和理论认识的基础上，借助一种规格化的“正交表”，从众多的实验条件中确定出若干个代表性较强的实验条件，科学地安排实验，然后对实验结果进行综合比较，统计分析，探求各因素水平的最佳组合，从而得到最优或较优实验方案的一种实验设计方法。
正交实验设计的特点是用不太多的实验次数，找出实验因素的最佳水平组合，了解实验因素的重要性程度及交互作用情况，减少实验盲目性，避免资金浪费等。
它能以较少的实验次数找到较好的实验（生产）方案，由正交实验寻找出的优化参数（条件）与全面实验所找出的最优条件有一致的趋势。
正交实验设计具有正交性，使实验具备均衡分散和综合可比性。
此法应用方便，准确性高，在多因素条件下应用有很大的优越性,是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
日本著名的统计学家田口玄一将正交实验选择的水平组合列成表格，称为正交表。
例如作一个三因素三水平的实验，按全面实验要求，须进行33=27种组合的实验，且尚未考虑每一组合的重复数。
若按L9(3)3正交表按排实验，只需作9次，显然大大减少了工作量。
因而正交实验设计在很多领域的研究中已经得到广泛应用。
2．2 正交实验设计基本程序正交设计中常用的术语有：指标、因子和水平。
正交设计把实验设计要考表示第i次实验的指标值；把对实验虑的结果和评价准则称为指标，一般以yi结果和对评价指标可能产生影响且在实验中明确了条件加以对比的因素称为因子，一般以大写字母表示；把每个因子在实验中的具体条件称为因子的水平，简称水平，一般以表示因子的大写字母加上脚标来表示。
对于多因素实验，正交设计是简单常用的一种设计方法，其设计程序12如图4所示。
关于切削参数的正交试验法优化案例关于切削参数的正交试验法优化案例随着科技的不断发展⽣产⽣活中对加⼯件的精度要求越来越⾼特别是军事领域中。
要提⾼加⼯件的精度使其达到应⽤要求就要选择合适的机床和⼑具材料使⽤合适的⼯艺、正确的⼑具⼏何形状和切削参数。
但是在机械切削加⼯过程中影响加⼯质量的因素很多⽽且因素之间也是相互影响、相互制约的。
特别是切削三要素其对零件表⾯质量、加⼯效率的影响很⼤。
由于正交试验法操作简单即对试验进⾏审计安排使得试验次数尽量少⽽且可以通过对试验结果的分析得到优化的参数。
因此作者采⽤⽤正交试验法对切削三要素进⾏分析。
1正交试验法正交试验法是⼀种使⽤数学统计原理进⾏最优选择的⽅法。
正交试验设计是根据正交性从全⾯试验中挑选出部分有代表性的点进⾏试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散齐整可⽐”的特点。
正交试验设计是分析因式设计的主要⽅法，是⼀种⾼效率、快速、经济的实验设计⽅法。
正交试验设计⼜叫正交设计、正交试验法简称正交法。
它利⽤正交表作为⼯具，多组试验可同时进⾏，故有利于缩短试验周期，直接⽐较各个因素及考察各因素间交互作⽤对指标的影响，是⼀种科学的优选法。
正交法有3条基本原则即正交分解、综合可⽐、均衡搭配。
这是正交法的统计分析、直观分析和试验模型的理论基础。
在多因素优化试验时利⽤数理统计学与正交性原理从⼤量的试验点中挑选有代表性和典型性的点应⽤“正交表”科学合理地安排试验从⽽⽤尽量少的试验次数得到最优的试验结果。
正交表也叫做正交阵列是试验设计的基本⼯具其是根据均衡分布的思想运⽤组合数学理论构造的⼀类数学表格表⽰⽅法为()c aL b,其中L表⽰正交表a表⽰试验次数也就是表的⾏数b表⽰因素的⽔平数c表⽰因素的个数。
如()342L是⼀张最简单的正交表。
使⽤正交试验⾸先需要根据试验要求确定试验指标;其次根据试验指标的特征性质从已知量中确定影响因素;然后确定试验因素的典型值的个数即因素⽔平。
⾄此需要确定⼀个合适正交表根据正交表的组合关系将各个因素及其⽔平填写进正交表中就可以得到⼀个正交试验安排。
正交试验设计案例分析正交实验设计案例分析45120611 戴杰摘要：正交实验设计法在工业生产中具有广阔的应用领域，但由于推广不够，在实践少有应用，除了观念上的影响外，对操作方法的疑惑和不熟悉，也是重要因素。
我们小组选取了两个典型案例，对正交实验设计法的操作方法和步骤进行了介绍。
正交实验设计法在工业生产中具有广阔的应用领域。
作为一种科学的实验方法，它以投资少、易操作见效快的特点而为人们所关注，在已经试点过的单位都不同程度地取得了明显效果，受到企业的普遍欢迎。
正交实验设计法虽然已经取得了骄人的业绩，但它的推广并不普遍。
原因主要是许多企业科学意识差，对正交法缺乏正确认识，不懂操作程序，甚至怕麻烦。
鉴于此，我们选择了两个典型案例，对正交法的应用程序和方法做出了说明。
一、双氰胺生产工艺的优化研究1.1 立项背景山西省双氰胺厂。
1989 年引进技术，设计能力为年产双氰胺500t，1990 年投产，1991 年全年生产双氰胺300t。
虽然当时双氰胺出厂价为15000 元/t，市场供不应求，但由于该企业产量达不到设计能力，成本很高，年亏损30 多万元，企业处于非常困难的境地。
1.2 经诊断发现的问题（1）双氰胺的主要原材料质量差，有效含氮量低。
调查结果：石灰氮最好是一级品占一半，其余为二级品以下。
石灰氮产品的行业标准（有效含氮量）是：优级品>=20%，一级品>18%，二级品>17%，次品<17%。
经过对比，该厂石灰氮有效含氮量低，是双氰胺消耗高、成本高、产量低的主要原因。
（2）石灰窑CO2 气体浓度太低且很不稳定，是制约双氰胺生产的关键因素。
经调查发现，CO2 气体浓度一般在17%以下，有时12%左右，致使双氰胺车间第一道工序（即水解工序）脱钙速度慢、时间长，是制约双氰胺产量的关键。
（3）双氰胺的生产工艺影响因素多，优化潜力大。
经分析认为：水解投料量、水解pH值、聚合工序的聚合温度、聚合pH 值、结晶温度等因素，均对产品质量和消耗有影响。
