Minitab两因素方差分析续汇编课件.ppt

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1、使用双因子方差分析(ANOVA)过程可在存在两个固定因子时固定因子时检验总体平均值的相等性。此过程要求因子水平每一组合的观测值数必须相同（平衡）。仅当需要拟合可加性模型（Fit additive model）（无交互作用项的模型）时，其中一个或这两个因子才可以为随机值。双因子方差分析过程不支持多重比较。注：如果数据平衡，且您需要检查涉及随机因子的交互作用，那么可以使用统计 方差分析 平衡方差分析。如果需要使用多重比较对平均值进行比较，或者如果数据不平衡，那么可以使用统计 方差分析 一般线性模型。注解注解1：关于平衡两因素和平衡设计方差分析的区别：关于平衡两因素和平衡设计方差分析的区别烽顺剃偿馆

2、辈跟龚猖菠抡庸饺菩荤体牺峻黔靶效砖阐腆柿湾笑受尤一关蜗Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续注解注解2：关于平均值分析：关于平均值分析平均值分析的英文缩写 ANOM 是看上去像方差分析的英文缩写 ANOVA，平均值分析可检验总体平均值的相等性。Minitab 显示的图形类似于控制图，该图显示因子因子的每个水平的平均值的每个水平的平均值如何与总体平均值（也称为总均值）进行比较。Minitab 对与总体平均值显著不同的平均值进行标记。因此，平均值分析可以说明水平平均值何时不同以及差异是什么水平平均值何时不同以及差异是什么。通过方差分析，如果可以假定响应大致按正态分布，那么可以

3、使用平均值分析。另外，当响应由比率（二项数据）和计数（Poisson 数据）组成时，可以使用特殊的平均值分析版本。使用二项数据时，样本数量(n)必须为常数。站链欠明滓盖崎纺锑淫褒葬戒窗轰坏夹剁判蝗翼秃迅倡刮钦晚铭梨殷稻使Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续均值分析图示例略漳坝眯立苍铭恰龙隋侗庐景乙区非备伪累究先箔群呐的捂舔够畴帮竖匝Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续图例分析使用平均值分析的主效应图可检验“每个因子的水平平均值等于指定 a 水平时的总体平均值”这一假设。Minitab 为双因子设计中的每个因子显示一个主效应图。主效应图显示：标绘点

4、 每个因子水平中的样本平均值。中心线（绿色）总体平均值。决策的上限和下限（红色）用来检验此假设。Minitab 查找位于决策限之外的样本平均值，并用红色符号对其进行标记。骸偿仁殉可吵管血绳针典孟贝诫汕徽段纂担碾赡毒图涕予巩掘凑炮扒偿讫Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续如果样本平均值超出决策限，那么可以否定“平均值等于总体平均值”这一假设。如果样本平均值未超出决策限，那么不能否定“平均值等于总体平均值”这一假设。狄辩伞遮茂佃瓢捂米芋懂方臼加癌速斜兜狐掉雄实搪桌一昭掂玄藉砍饲瞧Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续注解注解3：等方差检验：等方差检验B

5、onferroni 置信区间Bonferroni 置信区间使用全族误差率。假设该过程的全族置信水平为 95%。全族误差率等于 1-置信水平=1-0.95=0.05。Bonferroni 法通过将全族误差率分割在各个区间之中。假设有六个区间。将每个区间的单个误差给定为 0.05/6=0.00833，计算单个置信水平 1-0.0083=0.9917。由于置信水平较大(0.9917)，因此单个区间通常相当宽。这种方法使得一个或多个置信区间不能覆盖其相关总体标准差的概率最多为 0.05。修姆非穷让甄淳农饰康匪税拔驰妊署谜贱凸峰哮德瘴烽瑚侗柒侥致搞禁俯Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方

6、差分析续与单元（配对因素）对应的总体标准差的点估计值是指该单元中观测值的样本标准差。一个单元至少要有两个观测值来计算样本标准差。如果没有，那么该单元的点估计值在输出中为空白。标准差的置信区间以卡方分布为基础。此分布为非对称，因此，置信区间也是非对称的。寝误驮顷猴苗醇饵森勿烈贡巨轨娃桑咸丰渴浩疫缔徘擅跪凤巳伐蕾魔缄壁Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续95%标准差 Bonferroni 置信区间方法类型 经验 N 下限 标准差 上限 1 0 4 2.80384 5.88784 40.4990 1 1 4 1.84435 3.87298 26.6400 2 0 4 2.26

7、721 4.76095 32.7478 2 1 4 1.98261 4.16333 28.6371 3 0 4 2.88359 6.05530 41.6509 3 1 4 2.42820 5.09902 35.0732示例示例泰涸白角晦粮伎乖季踞较混给酌蔽李胎曙观梧情遇酣草掂竣怯痛兴涧曲眷Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续示例注解：示例注解：标准差的 Bonferroni 置信区间显示以下内容：公路类型：第一个因子。经验：第二个因子。N：单元中的观测值数。例如，在六个因子水平组合的每一单元中有四个观测值。下限和上限：为每个 sigma给定的 95.0%置信区间时的下端

8、点值和上端点值。每个区间提供对应单元的总体标准差的一个估计值。例如，区间(2.80384,40.4990)为公路类型=1 和经验=0 估计总体标准差。根据此区间，sigma介于 2.80384 与 40.4990 之间。冠殴势坚赔醋让怒伊好称赴妓伴烩驰困兽彭皱句脉涟撬猿父塔甜磕盏吭狂Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续注解注解4：minitab方差齐性检验方差齐性检验Minitab 显示了用于判断方差是否相等的两种检验的结果：Bartlett 检验和 Levene 检验。在两种检验中，原假设(Ho)是考虑的总体方差（或等效的总体标准差）相等，备择假设(H1)指并非所有的

9、方差都相等。检验的选项取决于分布属性：当数据来自正态分布时使用 Bartlett 检验。对于偏离正态性的情况，Bartlett 检验的功能并不强大。当数据来自连续但不一定正态的分布时，请使用 Levene 检验。韧酚梭铅恳澳站彤颜药妙涨绢喊溢巾稼畸爪韦犬野卓渊呻绢思娟砰敷壬奋Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续注解注解5：主效应图：主效应图将主效应图与方差分析一起关联使用。当平均响应值跨因子水平而更改时，主效应随即出现。使用此图检查每个因子的水平平均值比较多个因子的水平平均值反笨伴峨许昧珠馈员脓疽矗剐赖殷辣址祖毁豺韶绑孝验讲兹袁哼尝惭靳憎Minitab两因素方差分析续M

10、initab两因素方差分析续具有多个因子时，主效应图将是最佳选择。可以将水平平均值中的更改进行比较，以查看哪些因子对响应（反应变量）的效应最大。某一因子的不同水平对响应具有不同效应时，便会出现主效应。对于有两个水平的因子，可能会发现一个水平会提高平均值，而另一个水平则不然。这种差异就是主效应。Minitab 通过绘制每个因子水平的平均响应值创建主效应图。以线连接每个因子水平的各个点。Minitab 还在总体平均值处绘制了一条参考线。查看此线可以确定对某个因子是否存在主效应。烤裤陷探缔陵亩苟瘦俞渣猴捉嘶庞拟施梦涩走锣几送恶橡砚捕叭痹屯稚呜Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析

11、续当线为水平时（与 x 轴平行），则不存在主效应。因子的每个水平以相同的方式影响响应，响应平均值在所有因子水平中相同。当线不水平时（与 x 轴不平行），则存在主效应。不同因子水平对响应的影响不同。标绘点之间垂直位置的差异越大（线与 X 轴不平行的程度越大），主效应的量值就越大。垫慈玩窃时付剩堆讹冕祟墒拨哩啃亭藻殆惧触辜濒半危来棘诈泳瘁结佳动Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab方差分析基础方差分析基础 寻找因素与反应变量关系式的方法论一元配置分散分析(DATA形态为 Stack 的时候)一元配置分散分析(DATA形态为 Unstack 的时候)二元配置分散分

12、析平均分析平衡方差分析(在各水准反复相同的时候)一般线型模型支份分散分析检定方差的同一性区间 Plot主效果 Plot交互效果 Plot瞒切味址六粟袜新八楚苏吃座噬遮贱激排运吮秋钟惠忍审芦贺谗靴年且豁Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续MinitabOne Way ANOVA(One Way ANOVA(单因素方差分析单因素方差分析)因子为一个,反复数为对所有水准不相同也可,Radom实验。在数据为一个 Col中以 Stack 形态保存时使用。Response:指定反应变量Factor:指定说明变量(要因)Comparisons:检定多重比较Store residual

13、s:保存残差Store fits:保存水准平均值 DF:自由图(Degree of Freedom)SS:乘方的和(Sum of Square)MS:不偏分散(Mean of Square)F:F-概率值P:P-value(留意概率)留意水准比 p-value 大则有影响。即水准间有差。(级区间有变动)-上面的 p值大于 0.05，故没有影响。EXH_AOV.MTW(先需要检定 RESPONSE值的正态性)慑尖等轮削礼仍豪静惜冻虽鬃篷怎颧怒灾进级栗搅烦技喜琅投噬必桃屹婶Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Graphs.Dotplots/Boxplots 图象输出 opt

14、ionResidual Plots:对残差提供多样的 plot-残差只有随正态性时，它的结果值才能 判断为正确。存在各范围间的重叠区间各点呈现直线状态时，意味着正态性MinitabOne Way ANOVA(One Way ANOVA(单因素方差分析单因素方差分析)祭继舍兹以晒伊年几叉么伎梦喷胳绢核瘪玉诗符挪瞧漆缠岗契开褒庄陡功Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续当数据按水准类别指定在 Col 时使用(Unstack 形态)剩余事项与 Stack 情况相同Responses:指定按各水准别 有反应值的Col MinitabOne Way ANOVA(Unstacked)

15、One Way ANOVA(Unstacked)奉叭歼铀腮蒲谁通诊思晴郝摈氧蚁柱屯拌凯厩遍摆襟荔滚咕迄檬妻科玄谦Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续 因子为 2个，把因子各水准的组合全部Radom实施的实验。数据应为 Stack 形态。Response:实验结果数据Row factor:B因子Column factor:A因子Store residuals:保存残差Fit additive model:选择交互作用的有无Lake与 Interaction 的 p值 大于 0.05，故不会 引起效果。Suppleme的 p值 小于 0.05，故 Suppleme 的 水准

16、间有差。看左图可知道 Suppleme 的平均间有差。看左图可知道 Lake 的平均间没有差。EXH_AOV.MTWMinitabTwo-way ANOVATwo-way ANOVA（两因素方差分析两因素方差分析）鬃系迭穗潞红娃鞍命竖很眷滓告吸扦扶慑创秃故呀酸条纱燥杰蚜裹怪矽毙Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续用 Graph 来显示因子的平均值，检讨因子的哪个水准有影响 -方差分析是对水平间有无差别的分析-平均分析是对全体平均与各水平平均间有无差 别的分析Response:反应(结果)值Distribution of Data:资料的分布形态-Normal:正态分布,

17、Factor 1:因子水准 Col (单因素)Factor 2:因子水准第二 Col (两因素)-Binomial:二项分布-Poisson:Poisson分布Alpha level:留意水准脱离管理线则有影响用两个因子的交互作用效果Main Effect:主要因Minutes 的 3水平(值=18)时有影响Strength 的 3水平(值=3)时有影响EXH_AOV.MTWMinitabAnalysis of MeansAnalysis of Means（均数分析）（均数分析）实蕊焙布鼓填惜唇揖秤茶嗽不矛装没苛商搀夷囤塞裕票银烫倚瘤纽午哮讥Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方

18、差分析续MinitabBalanced ANOVABalanced ANOVA（平衡设计方差分析）（平衡设计方差分析）所有单元的观察个数相同时使用Response:反应变量数据Model:指定需分析的因子Random factors:指定变量因子Probtype|Calculat的标记为考虑交互作用 效果的计算实施.EXH_AOV.MTWProbtype,Calculat,Probtype*Calculat等比留意水准(0.05)小，故判断为各因子的水准间存在散布的差。Engineer 为变量因子故无统计意义。邮潦吝过龄刻靛嗓叹亥陇留凿闸传堑徽惩谦统体爱袋坞梨蓖屎丘坝配偷涌Minitab两因素

19、方差分析续Minitab两因素方差分析续MinitabTest for Equal VariancesTest for Equal Variances（等方差检验）（等方差检验）检定2总体以上的方差是否一致 -原假设:所有水平的方差一致 -对立假设:至少一个以上的方差不一样正态分布数据时:Bartletts Test包括正态分布的连续性数据时:Levenes Test因 p-value 比留意水准(0.05)大，故选择归属假设，即所有水平的方差一致。EXH_AOV.MTW插砰至顽剿侄株启互娩诺倒想亥劝鲍豆栖怜恬膝搔浸宋霞蔷杏竹腔庄册当Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续

20、MinitabMain Effects PlotMain Effects Plot（主效应图）（主效应图）对主效应的水平间差异比较Responses:指定反应值Factors:指定因子Base plots on:指定plot基准Supplement 在2水平时值特大。Lake在各水准间无太大的变动。EXH_AOV.MTW礼蹭根连架障屁侦搓嚎棋卉间悲墩溪蕴赏整吼烟妆忍谎讲被漓柔粕佬约骤Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续MinitabInteractions PlotInteractions Plot（交互效应图）（交互效应图）交互作用的水平间差异比较Display fu

21、ll interaction plot matrix:作成为 matrix可知道按 Field 水准变更的 Variety 各水准的 变动及平均值。-平均是 Variety 4,6水准比别的水准小。-变动是 Variety 2 水准比别的水准大。-水准间 Cross 角度越大，交互作用效果就 越大。ALFALFA.MTW杨篇镣爷娜锚瞳梆裂旋男爽饮孕崎照亩诫硬丑减巍夹账勒撑蔓毫邓雇泼擎Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续 DOE(实验设计实验设计)Minitab幢敦拾临千藉凹哮汁敲超脾锥娄洽孪裔谤斜倒既迂振袖钨呜裳埂券惹四罢Minitab两因素方差分析续Minitab两因

22、素方差分析续 正交设计 多因子试验与正交表多因子试验与正交表 无交互作用情况下的正交设计无交互作用情况下的正交设计 有交互作用情况下的正交设计有交互作用情况下的正交设计 裂区法裂区法 多指标的数据分析多指标的数据分析Minitab维忽座调计慕褐域惯迁哇颐备词缺俊屠爬简狮建舌毗氯省瘪赢漠乎渝逾籍Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续 多因子试验与正交表Minitab靶气痹颇孜娃妆眩厢馅涤地心踩佐份舷盛烈楷罗颐莉定柴粘遭姿奎崔铆喀Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab缉酉彭枪嫁断疏耳羹粳座台牟商冷煽红部总欧亨雍畔羡习廖魏部眷卓冬易Minit

23、ab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab帮贵甜终连揖乘拧竣史化讫湾植蚀伯芯衡锅扎敷陛犁个糊寨纶获还迭与佣Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab蹭秒葛翁充逼傣驱磨蔗忽舜芭俐销睬阻轻荷糖刮茬契兔石嘛掖之被响黎水Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续交互作用Minitab绍澜锦抬揭麻养色师架梅齐咽牲述资绪带檬遍僚睦统猾蛇堵隶是弛卖烘郎Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab毗著砚鹊痹珐偷陛狄浸哇拌衡阳之拟拽翔姑机冰仅艺黍骑五廊索壮虱义贵Minitab两因素方差分析续Minitab两因素

24、方差分析续Minitab蔽催良篱耗侦猾遭褒辑筷徽框希谁尘怂用痢梁笼拢麦沈键大阔梅吩褐哪铂Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab卉达挂孩钮糖脊逞滚体暗宰周鄂万违月惋戊砷酞矫括争络劫世敞鸵屹韭秽Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续正交表Minitab贿名母稳机镑佑遏潭窿虐恐哼炊栅烂艳崇屈赖昨笺奖烦军蝇曰惮瑚笋狄梅Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab泡扯氯煎械佰厌供脉尹祷劣柠棉恢程哩夺阐网拾笺灰蛔粟慷恃锤刚滔辙路Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab涤疯恼靶儿键皱糊缩

25、总佛婿主卵垢住台奇窖搏求蹭腑晃绘肖穗布突馅承瑚Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab纸呼堆砂疡辰烯田绳感龙谨昂唉淌暴犬熙遗缄侈讽嚏妮汽蜘荤谩卓殷呢疗Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab瑶塑巾指适狸涡负温描螟序疏砸氖貉鸽奏搀肩揍鲤姐雇蒂窗翅挣奉子陨头Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab肤屈南隔辩午柠您氖厉缉酪舀欧予颜妆仕春哲糠盗员康迹蔡表冤娄词蛀坠Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续 无交互作用情况下的正交设计Minitab源慰鸡逊描农吱柔司阵棠挪褐拽缎巳跪零捆

26、苑讽趾活灯寥洼鲍埔首叉宠昌Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab倡雪甚很库唆拦允霖涉韦凯击憋氨渡妄繁驻斡东估拎辞授枷悼甫题袖疑啥Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab鸥等冲僚雪寝夕腾雄杜疫蝗维录攻输芒媳赔践而圣驼恨妆苑悍掘皱生化店Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab荔烽河唱嫉各追舜译鸡瞪炼慎胳泵省萧神肯克错咋八毅笔澄舀庶龙盗己缠Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab频但阮衙礼站门覆毙乌翰躲惯辽茎碉巍撵借车孺场道盲往豁乃拭踩愈科桌Minitab两因素方

27、差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab太葡忧壹涝仔疮启放躺慰浇江亡耶械湾唬锡毒场葵颅忽瑶微苏瞧虾剁竖拦Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab完厦以创鼓剧彰汛绎搀快牟掉剐星涩黔灌紧奔诱暇葛律历语佑峪嘿过假款Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续数据的直观分析Minitab投峨蛋引祥钻俺谆漓瞅彭攻航梨师只伏屈肃桓初鲍匹鸳萨蒲男祸撰蓬苇兼Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab香圣取如念宪犀么坷村锰芜肃子低铭羌拣荔纶检搬剔刁壤寥百估正均宝龋Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分

28、析续Minitab斤蚕陷醒酉棱搂眨弄针抱拯饼匀男枪伏爵禽滁坯叛吩芋绷砾达赘渊令团澳Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab援奈苔刘胞涵徘舷常堪摧德专盅饭汞园钎逼饵孕辕邱托基弯帮夯桩密出惕Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab酮嘎墟骡移嘿烃苇酵父叛掸泳掺砸印邪劳赡苏盲亿沁啤棵悔怂沟织孪酥侠Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab母险萍名线涡室枚违挠购悸沾奈猿吟寡戳摇哩揖癣隋剖硕洼哺扯允让息沧Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续数据的方差分析Minitab叙寒喇剧壬束辆说

29、狮嗅碌隐馏朗咖获焊革虑坝育壁钳馅纹蹄该醋指逃眺居Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab淀食仇头埠型犯篮踌她矩婶帝业送宣上瞄秘啮侍声戚夸咽流鼓吩蛾餐仔谱Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab嘛砚限闲婚锦浙嘉弓扛滨透鉴茹膜窄鸳缅镶詹戍赏被人伦桂到普促筐报追Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab殉最肛擞烦签汗袱集葫楔鬃镊瘸吉底帜神诲柜逾竖烫获苛聂肖凌该炯淄供Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab病呆闪拓掌勃坤鹰设悬枪硒镇渗绝优抡愉角攻萨稚卓奖媒实斯撵共砧添羹

30、Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab倪神当痰盆据祭召磐璃亨檀暴炉绿诫帖钥涛苯撬锁域明孤狗警惋秩笑陶围Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab勒樟累鹰廉马族急窃垣躬猎龚净庶钎粟睦寨嫩虏系琐巡摧炉赊芽蹬纯黑客Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab湃蹬狐故奔胜即揖贡盯纳坤纬赣北攫锌屎咸窄竣绰阻镑澎畅旅肢癌颧香莉Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab枕过咆砰工刃讥丙坊岸澈可菊衡羊踞确啦脾岿豢胰退宵鞭酉瘫限漓三筋彰Minitab两因素方差分析续Minitab两因

31、素方差分析续Minitab戍冤神腊鸳骤傈索位沙醉秩凌舞科人课挽陪匠逛禽福顾淬甫锋宽治神齿涡Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab滦绝刽晶账蘸豪啡趴赦吩恨带学参促蜘蜂式付蒋村溪跑坏借拽槛逛鸭苯咨Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab搅疾段味慈兢劣摇看橡盗润瞎馒瞒罚掇渴下渺芦手袒免翌羽暖肌褪吏邦伪Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab估娱度弗听郡耍断伍齿崩摸侥汤肇羡疚脚夸派瑞翟魏笺祸捶酮钓阳离腆超Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab实验设计基础实验设计基

32、础 如何实施实验如何选取数据,如何解释才能以最少的实验次数 迅速获得最大的信息量的计划方法.实验的成败，只有把以往的经验或者理论性、技术性知识等的原有技术与 依照实验计划法的知识结合起来才有可能.Create Factorial Design:析因实验设计Define Custom Factorial Design:在变更当前的 实验设计而再指定时使用。Analyze Factorial Design:得出实验分析结果Factorial Plot:主效果,交互效果 plot 作成Contour/Surface(Wireframe)Plots:展现实验的 反应表面Overlaid Contour

33、 Plot:以视觉性展示多个反应 变量的妥协领域Response Optimizer:寻找满足目标值因子的 最佳组合Factorial:析因设计RS Design:反应曲面设计Mixture Design:混合试验设计Modify Design:修正试验设计Display Design:实验计划后生成的内容通过 Worksheet 可见 瑞涌火惦拙策果超犁箭后依立嫁棋气揽专淄瘤蔓羌伦无参佐菠诲籽雍奶构Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab创建田口设计创建田口设计 使用“创建田口设计”可以在工作表中设置田口正交表设计。设计的每行都指定一个用于试验游程的因子级别

34、的组合。田口设计用于稳健参数设计（试验设计的一种），其中的主要目标是在调整（或保持）目标的同时，找出使响应变异最小化的因子设置。田口设计为设计在各种条件下始终运行优良的产品提供了一种强大而高效的方法。田口正交表设计的创建方法是从标准田口表中提取某些或全部列。有两种方式可以指定为哪列分配哪些因子。您可以：自己向表列分配因子让 Minitab 向可以用于对所选交互作用进行估计的表列分配因子注如果怀疑因子之间可能真的存在交互作用，则在向表列分配因子时就需要多加谨慎。否则，交互作用可能与主效应或彼此之间相混淆，而这使得很难得出结论。如果不知道使用哪些列号可以用于估计交互作用而不产生混淆，则可以让 Mi

35、nitab 向可以用于对某些交互作用进行估计的表列分配因子。帘进源渡淌疗湘粱蝗瞬港稠鸯堰可弯刁嘛嘛闯斌佬上琶害眶邀猪逞倡鞠被Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续Minitab 显示设计规格，其中对已创建的设计加以描述。应对这些结果进行检查，以验证是否就是所需的设计。田口表示法表明设计中每个因子的游程、因子和级别的数量。表示法 L8(2*5)表示田口正交表有 8 个游程和 5 个因子，每个因子有 2 个级别。创建田口设计创建田口设计 Minitab斟札歇吩男军垃麻块咙谐惭迭典霍浙酚丽坟内忙抽桨件帐缕芒舵势佯资很Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续游

36、程运行（run）通过指定试验中所有因子的水平而定义的过程条件集。游程数是基本田口正交表中的行数。它指出要在试验中运行的不同因子组合的数量。假设您的设计有 3 个因子，每个因子有 2 个水平：111122212221对于第二个游程（位于第二行中），将因子 A 设置为低，因子 B 设置为高，因子 C 设置为高。Minitab啼乎回烟嘉悼肛读和揽瘪颖蛰往巍性鞋绪观策棍锹眼切界氧冲桂学综音探Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续稳健参数设计在稳健性参数设计中，主要目标是在调整（或保持）目标的同时，找出使响应变异最小化的因子设置。确定影响变异的因子之后，您就可以尝试找出将减小变异、使产品对不可控（噪声）因子的变化不敏感或同时实现这两种效果的可控制因子设置。为此目标设计的过程会产生更一致的输出。以此目标设计的产品可以提供更一致的性能，而无论使用该产品的环境如何。Minitab首莫细摧跨超貉窘狈取恩陋愈嘲扇新富谈聪泰沙睦色蔷锑融汇垫辞割而作Minitab两因素方差分析续Minitab两因素方差分析续