基因晶片實驗包含了複雜的實驗步驟，在每個步驟都可能因為技術不佳或是人為疏失而產生系統誤差。而「正規化」（Normalization）是一個專業術語，指的就是將系統誤差自資料處理中移除的過程。由於正規化過程在基因晶片的資料處理上佔有非常重要的地位，所以新的正規化方法也不停的被提出。Kerr, Martin, 和Churchill（2000）提出了利用變異數分析模型（ANOVA model）來估計系統誤差的方法；Yang, Dudoit, Luu, and Speed（2001）提出了利用MA圖和Loess非線性函數來消除染劑差異的方法；Kerr, Afshari, Bennett, Bushel, Martinez, Walker, Churchill（2001）提出了結合先前的變異數分析模型和MA圖的新方法；Tsai, Hsueh, Chen（2002）提出了利用Loess非線性函數來估計變異數模型中晶片和基因間的交互作用以及染劑和基因間的交互作用的方法。有鑒於正規化方法眾多，但是每種方法的操作方式和使用上的優、缺點並沒有整合性的介紹和比較，本論文將詳細介紹上述正規化方法，並實際處理TCDD研究實驗的資料。接著利用模擬的資料來計算出三種正規化方法處理前、後的錯誤發現率（False Discovery Rate；FDR）和型二錯誤率（False Negative Rate；FNR）的變化情形，藉此比較三種正規化方法在使用上的優劣。 關鍵字：正規化（Normalization），變異數分析模型（ANOVA model），MA圖，Loess非線性函數，錯誤發現率（False Discovery Rate；FDR），型二錯誤率（False Negative Rate；FNR）