细菌发酵L乳酸的研究

细菌发酵Ｌ（＋）．乳酸的研究

前言

ＳＡＳ软件是包括数据的统计分析、运筹问题的科学计算等大量模块的集成软件系统。二水平设计所有的实验因素都取两个水平。其中“Ｐｌａｃｋｅｔｔ．Ｂｕｒｍａｎ设计”可通过正交设计以最小的实验次数来考察２～４７个因素的主效应。它可用于要考察的实验因素很多，但希望实验次数较少时筛选主要因素的实验研究。在二水平设计确定主要因素的基础上，在初步最优点附近用响应面分析法（也称为反应曲面设计）安排实验，找到一个最优点。反应面分析法要求实验因素的水平是定量的

和连续性的，目的是建立因素和应变量之间的数学模型，以便在因素的取值区间

内去预测反应变量的取值。这个模型通常是二次的，即包括各因素的一次项，平

方项和任何两个因素之间的一级交互作用项。两种设计的先后应用，既经济省力，优化效率又高，且处理数据由计算机完成，把数据中隐含的规律用立体图直观表

示出来，并用数学模型描述，从而揭示深层次的规律。

①二水平设计Ｔｗｏ．１ｅｖｅｌ

Ｄｅｓｉｇｎｓ

二水平设计在有很多因素要考察的实验早期阶段非常有用。在二水平设计

中，每一个因素只有两个水平，通常是一个相对高和一个相对低的水平，用在试验探索的初始阶段，来确定哪个试验因素是显著的影响因子，而且能给出交互作

用的基本概况。因为对于每一个因素只有两个水平，所以假定响应值在所选的水

平区间内是近似线性的。它包括两种类型的设计。“混杂分式析因设计”

（ＣｏｎｆｏｕｎｄｅｄＦｒａｃｔｉｏｎａｌ

Ｆａｃｔｏｒｉａｌｓ）＆“Ｐｌａｃｋｅｔｔ－Ｂｕｒｍａｎ设计”。后者试图用最少

试验次数达到使因素的主效果得到尽可能精确的估计，适用于从众多的考察因素

中快速有效地筛选出最为重要的几个因素，供进一步研究用。按照ＳＡＳ软件中的向导设计试验，对试验结果结果进行分析，得出各因素的ｔ．值和可信水平。一

般选择可信度大于９０％（或８５％）以上的因素作为重要因素。

②响应面分析Ｒｅｓｐｏｎｓｅ

ＳｕｒｆａｃｅＡｎａｌｙｓｉｓ

在这个设计中，每个因素是定量和连续性的，目的是建立因素（即自变量）

与应变量之间的数学模型，以便在因素的取值区间内去预测反应变量的数值。这

个模型通常是二次的，即包含各因素的一次项、平方项和任何两个因素之间的一级交互作用项。通常有两种常用的标准设计可用于拟合响应面模型，即中心复合

设计（ＣｅｎｔｒａｌＣｏｍｐｏｓｉｔｅＤｅｓｉｇｎｓ，ＣＣＤ）和Ｂｏｘ—ＢｅｈｎｋｅｎＤｅｓｉｇｎｓ，ＢＢＤ），

后者

的试验点数和因素的水平数较少。它是由２。析因设计与不完全区组设计组合而

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