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1. Minitab DOE操作说明(全因子实验范例)
Minitab DOE操作说明(全因子实验范例) - Minitab DOE 操作說明: 範例: 全因子實驗設計法3 因子2 水準實驗設計: 因子—A.時間,B.溫度,C.催化劑 ...首页文档学前教育基础教育高校与高等教育语言/资格考试实用模板法律建筑互联网行业资料政务民生说明书生活娱乐店铺文档工具更多搜索文档续费VIP立即续费VIP会员中心VIP福利社VIP免费专区VIP专属特权客户端看过暂无浏览记录店铺后台店铺首页个人中心会员中心消息收藏意见反馈退出登录操作说明计算机软件及应用IT/计算机MinitabDOE操作说明(全因子实验范例)4.4分（超过78%的文档）2.4W阅读950下载2014-01-08上传16页收藏分享转存举报APP客户端打开Page 1 Minitab DOE操作說明: 範例: 全因子實驗設計法 3因子2水準實驗設計: 因子—A.時間 ,B.溫度 ,C.催化劑種類 Step 1:決定實驗設計 開啟Minitab R14版 1.選擇Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design 2.點擊Display Available Designs 关于作者Justin__rao文库新人文档8粉丝1等级Lv1关注个人主页
2. [Minitab]如何藉由試驗計劃分析，找出主要顯著因子?
圖一有了試驗計劃數據表後，接著就是試驗因子的分析工作，選擇DOE->Factorial->Analyze Factorial Design，如圖二所示圖二出現下圖的對話 ...[Minitab]如何藉由試驗計劃分析，找出主要顯著因子?Learn-Share_HY2020-01-0112:41:36679收藏分类专栏：Minitab文章标签：全因子試驗計劃因子試驗分析版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42008031/article/details/103791774版权延續<[Minitab]如何創建一個全因子試驗計劃表?>文章，當完成試驗計劃表的創建工作後，接著就是依照實際加工結果填具平面度數據，如圖一所示。
圖一 有了試驗計劃數據表後，接著就是試驗因子的分析工作，選擇DOE->Factorial->AnalyzeFactorialDesign，如圖二所示圖二 出現下圖的對話視窗，選擇分析對象為平面度，同時後續將設定自變異項"Terms"和輸出圖格式"Graphs"，如圖三紅框所示。
圖三 當選擇"Terms"，進入下圖對話視窗，本範例忽略三個因子交乘項，僅考慮到兩個因子的交乘項。
圖四 當選擇"Graphs"，進入下圖對話視窗，建議可設定"Fourinone"，以呈現四張圖整合的結果，如圖五紅框所示。
圖五 輸出結果如圖六和圖七所示。
解讀摘要如下:1.圖六說明前三個主要顯著效應因子分別為移速，轉速，移速*轉速。
2.藉由殘差的分佈圖，其符合正態分布，同時無觀察到異常現象。
圖六 圖七 另外，由下列數據，解讀摘要如下:1.模型的P-value為0.035<0.05，可拒絕原假設(原假設為模型無效)，因此此線性模型為有效模型。
2.由三個獨立因子的P-value比較可知，三個因子的顯著效應分別為移速>轉速>傾角。
3.由Lack-of-Fit的P-value為0.711>0.05，無法拒絕原假設(原假設為模型無失擬)，因此該模型沒有失擬的現象。
最後，下列為各因子對於平面度的擬合系數表和結果。
藉由上述初步分析可知，移速和轉速為影響平面度的兩個主要因子，下一步可將傾角因子取消，同時比較前後的R-sq和S是否有明顯的差異，以判斷模型更新的適切性。
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插入表情添加代码片HTML/XMLobjective-cRubyPHPCC++JavaScriptPythonJavaCSSSQL其它还能输入1000个字符相关推荐MinitabformacV1.512-15MinitabExpress1.5forMac是一个强大的数据分析软件，可以运行在Mac系统上软件可以激活永久使用，支持语言英文；MinitabExpress专为教学和学习介绍性统计而设计，包括概率分布，汇总统计，假设检验，回归，方差分析等。
Minitab18.1是windows系统版本，而MinitabExpress1.5forMac是目前最新版本2017年推出。
是数据分析的顶尖软件之一。
*新增功能或改进功能协助测量系统分析*能力分析图形分析假设检验回归DOE控制图*图形散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等等值线图和旋转3D图概率图和概率分布图数据更改时自动更新图形对图形使用笔刷以研究关注点导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF基本统计量描述性统计量单样本Z检验、单样本t检验、双样本t检验、配对t检验单比率检验和双比率检验单样本Poisson率检验和双样本Poisson率检验单方差检验和双方差检验相关和协方差正态性检验异常值检验Poisson拟合优度检验回归线性回归和非线性回归二元、顺序和名义Logistic回归*稳定性研究偏最小二乘正交回归*Poisson回归图：残差、因子、等值线、曲面等。
逐步和最佳子集
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42008031/article/details/103791774版权延續<[Minitab]如何創建一個全因子試驗計劃表?>文章，當完成試驗計劃表的創建工作後，接著就是依照實際加工結果填具平面度數據，如圖一所示。
圖一 有了試驗計劃數據表後，接著就是試驗因子的分析工作，選擇DOE->Factorial->AnalyzeFactorialDesign，如圖二所示圖二 出現下圖的對話視窗，選擇分析對象為平面度，同時後續將設定自變異項"Terms"和輸出圖格式"Graphs"，如圖三紅框所示。
圖三 當選擇"Terms"，進入下圖對話視窗，本範例忽略三個因子交乘項，僅考慮到兩個因子的交乘項。
圖四 當選擇"Graphs"，進入下圖對話視窗，建議可設定"Fourinone"，以呈現四張圖整合的結果，如圖五紅框所示。
圖五 輸出結果如圖六和圖七所示。
解讀摘要如下:1.圖六說明前三個主要顯著效應因子分別為移速，轉速，移速*轉速。
2.藉由殘差的分佈圖，其符合正態分布，同時無觀察到異常現象。
圖六 圖七 另外，由下列數據，解讀摘要如下:1.模型的P-value為0.035<0.05，可拒絕原假設(原假設為模型無效)，因此此線性模型為有效模型。
2.由三個獨立因子的P-value比較可知，三個因子的顯著效應分別為移速>轉速>傾角。
3.由Lack-of-Fit的P-value為0.711>0.05，無法拒絕原假設(原假設為模型無失擬)，因此該模型沒有失擬的現象。
最後，下列為各因子對於平面度的擬合系數表和結果。
藉由上述初步分析可知，移速和轉速為影響平面度的兩個主要因子，下一步可將傾角因子取消，同時比較前後的R-sq和S是否有明顯的差異，以判斷模型更新的適切性。
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插入表情添加代码片HTML/XMLobjective-cRubyPHPCC++JavaScriptPythonJavaCSSSQL其它还能输入1000个字符相关推荐MinitabformacV1.512-15MinitabExpress1.5forMac是一个强大的数据分析软件，可以运行在Mac系统上软件可以激活永久使用，支持语言英文；MinitabExpress专为教学和学习介绍性统计而设计，包括概率分布，汇总统计，假设检验，回归，方差分析等。
Minitab18.1是windows系统版本，而MinitabExpress1.5forMac是目前最新版本2017年推出。
是数据分析的顶尖软件之一。
*新增功能或改进功能协助测量系统分析*能力分析图形分析假设检验回归DOE控制图*图形散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等等值线图和旋转3D图概率图和概率分布图数据更改时自动更新图形对图形使用笔刷以研究关注点导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF基本统计量描述性统计量单样本Z检验、单样本t检验、双样本t检验、配对t检验单比率检验和双比率检验单样本Poisson率检验和双样本Poisson率检验单方差检验和双方差检验相关和协方差正态性检验异常值检验Poisson拟合优度检验回归线性回归和非线性回归二元、顺序和名义Logistic回归*稳定性研究偏最小二乘正交回归*Poisson回归图：残差、因子、等值线、曲面等。
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3. 设计实验
DOE（试验设计）可帮助您调查同一时间输入变量（因子）对输出变量（响应）的效应。
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量 ...menuMinitab® 18支持设计实验了解关于Minitab18 的更多信息目标了解Minitab中已设计的试验创建因子设计查看设计并在工作表中输入数据分析设计并解释结果使用存储的模型创建因子图并预测响应概述DOE（试验设计）可帮助您调查同一时间输入变量（因子）对输出变量（响应）的效应。
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量进行一些有目的的更改。
每次运行都会收集数据。
您可以使用DOE来确定影响质量的过程条件和产品组件，然后确定可优化结果的因子设置。
Minitab提供了五种类型的设计：筛选设计、因子设计、响应曲面设计、混料设计和田口设计（也称为田口强健性设计）。
您在Minitab中执行的用于创建、分析和可视化设计的试验的步骤与所有类型的步骤类似。
在执行试验并输入结果后，Minitab会提供几种分析工具和绘图工具，以帮助您了解结果。
本章介绍了用于创建和分析因子设计的典型步骤。
您可以对在Minitab中创建的任意设计应用这些步骤。
MinitabDOE命令包含以下功能：设计的试验分类，以帮助您创建设计指定属性后可自动创建和存储设计显示和存储诊断统计信息，以帮助您解释结果图形，以帮助您解释和显示分析结果在本章中，您要调查可以减少要准备出货的订单所需的时间的两个因子：订单处理系统和包装过程。
西部中心部署了新的订单处理系统。
您想要确定新系统是否会减少准备订单所需的时间。
此中心还部署了两个不同的包装过程。
您想要确定哪个过程效率更高。
您决定执行一个因子试验来检验哪种因子组合能够使准备要出货的订单所需的时间最短。
创建设计的试验可在Minitab中输入或分析DOE数据之前，您必须首先在工作表中创建设计的试验。
Minitab提供了各种设计。
筛选包括明确筛选设计和Plackett-Burman设计。
因子包括2水平全设计、2水平部分设计、裂区设计和Plackett-Burman设计。
响应曲面包括中心复合设计和Box-Behnken设计。
混料包括单纯形质心设计、单纯形格点设计和极端顶点设计。
田口包括2水平设计、3水平设计、4水平设计、5水平设计和混合水平设计。
您可以根据试验要求选择适当的设计。
请从统计 >DOE菜单中选择设计。
您也可以通过选择工具 >工具栏打开相应的工具栏。
在您选择此设计及其功能后，Minitab会为您创建设计并将其存储在工作表中。
选择设计您要创建一个因子设计，以检查两个因子（订单处理系统和包装过程）之间的关系以及准备订单出货所需的时间。
选择文件 >新建 >项目。
选择统计 >DOE >因子 >创建因子设计。
在Minitab中创建设计后，仅启用了两个按钮，分别是显示可用设计和设计。
其他按钮将在您完成设计子对话框之后启用。
单击显示可用设计。
对于大多数设计类型，Minitab会在显示可用设计对话框中显示所有可能的设计和所需的试验游程数量。
单击确定返回到主对话框。
在设计类型下，选择两水平因子（默认生成元）。
从因子数中，选择2。
单击设计。
子对话框顶部的区域会显示可用于该设计类型的设计以及您选择的因子数。
在此示例中，由于您执行的是具有两个因子的因子设计，因此只有一个选项：具有四个实验游程的全因子设计。
有两个因子的2水平设计具有22（即四个）可能的因子组合。
从角点的仿行数中，选择3。
单击确定返回到主对话框。
所有按钮现已启用。
输入因子名称并设置因子水平在分析输出和图形上，Minitab将因子名称用作因子的标签。
如果您没有输入因子水平，则Minitab会在−1处设置低水平，在1处设置高水平。
单击因子。
在因子A的行中，在名称下，输入订单系统。
在类型下，选择文本。
在低下，输入新。
在高下，输入当前。<
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量 ...menuMinitab® 18支持设计实验了解关于Minitab18 的更多信息目标了解Minitab中已设计的试验创建因子设计查看设计并在工作表中输入数据分析设计并解释结果使用存储的模型创建因子图并预测响应概述DOE（试验设计）可帮助您调查同一时间输入变量（因子）对输出变量（响应）的效应。
这些试验由一系列运行或检验组成，在这些运行或检验中，会对输入变量进行一些有目的的更改。
每次运行都会收集数据。
您可以使用DOE来确定影响质量的过程条件和产品组件，然后确定可优化结果的因子设置。
Minitab提供了五种类型的设计：筛选设计、因子设计、响应曲面设计、混料设计和田口设计（也称为田口强健性设计）。
您在Minitab中执行的用于创建、分析和可视化设计的试验的步骤与所有类型的步骤类似。
在执行试验并输入结果后，Minitab会提供几种分析工具和绘图工具，以帮助您了解结果。
本章介绍了用于创建和分析因子设计的典型步骤。
您可以对在Minitab中创建的任意设计应用这些步骤。
MinitabDOE命令包含以下功能：设计的试验分类，以帮助您创建设计指定属性后可自动创建和存储设计显示和存储诊断统计信息，以帮助您解释结果图形，以帮助您解释和显示分析结果在本章中，您要调查可以减少要准备出货的订单所需的时间的两个因子：订单处理系统和包装过程。
西部中心部署了新的订单处理系统。
您想要确定新系统是否会减少准备订单所需的时间。
此中心还部署了两个不同的包装过程。
您想要确定哪个过程效率更高。
您决定执行一个因子试验来检验哪种因子组合能够使准备要出货的订单所需的时间最短。
创建设计的试验可在Minitab中输入或分析DOE数据之前，您必须首先在工作表中创建设计的试验。
Minitab提供了各种设计。
筛选包括明确筛选设计和Plackett-Burman设计。
因子包括2水平全设计、2水平部分设计、裂区设计和Plackett-Burman设计。
响应曲面包括中心复合设计和Box-Behnken设计。
混料包括单纯形质心设计、单纯形格点设计和极端顶点设计。
田口包括2水平设计、3水平设计、4水平设计、5水平设计和混合水平设计。
您可以根据试验要求选择适当的设计。
请从统计 >DOE菜单中选择设计。
您也可以通过选择工具 >工具栏打开相应的工具栏。
在您选择此设计及其功能后，Minitab会为您创建设计并将其存储在工作表中。
选择设计您要创建一个因子设计，以检查两个因子（订单处理系统和包装过程）之间的关系以及准备订单出货所需的时间。
选择文件 >新建 >项目。
选择统计 >DOE >因子 >创建因子设计。
在Minitab中创建设计后，仅启用了两个按钮，分别是显示可用设计和设计。
其他按钮将在您完成设计子对话框之后启用。
单击显示可用设计。
对于大多数设计类型，Minitab会在显示可用设计对话框中显示所有可能的设计和所需的试验游程数量。
单击确定返回到主对话框。
在设计类型下，选择两水平因子（默认生成元）。
从因子数中，选择2。
单击设计。
子对话框顶部的区域会显示可用于该设计类型的设计以及您选择的因子数。
在此示例中，由于您执行的是具有两个因子的因子设计，因此只有一个选项：具有四个实验游程的全因子设计。
有两个因子的2水平设计具有22（即四个）可能的因子组合。
从角点的仿行数中，选择3。
单击确定返回到主对话框。
所有按钮现已启用。
输入因子名称并设置因子水平在分析输出和图形上，Minitab将因子名称用作因子的标签。
如果您没有输入因子水平，则Minitab会在−1处设置低水平，在1处设置高水平。
单击因子。
在因子A的行中，在名称下，输入订单系统。
在类型下，选择文本。
在低下，输入新。
在高下，输入当前。<
4. Minitab为何最好是执行试验设计(DOE) 而不是每次改变一个 ...
DOE（实验设计）可帮助您同时研究输入变量（因子）对输出变量（响应）的影响。
这些实验包括一系列运行或测试，其中对输入变量进行有目的 ...Minitab首页产品下载购买行业案例服务关于我们Minitab中文网站>学术教育>为何最好是执行试验设计(DOE)而不是每次改变一个因子？服务中心新手入门基础教程使用技巧常见问题用户案例生产制造医疗器械学术教育最新资讯最新活动业界动态版本信息Minitab简体中文版免费下载热门推荐在MInitab中创建设计的试验阿克伦儿童医院简化计费流程如何自定义工具栏，是否显示所有按钮名称？在Minitab中解释方差分析的几种图形在Minitab中创建并解释散点图为何最好是执行试验设计(DOE)而不是每次改变一个因子？为何最好是执行试验设计(DOE)而不是每次改变一个因子？发布时间：2019/08/15概观DOE（实验设计）可帮助您同时研究输入变量（因子）对输出变量（响应）的影响。
这些实验包括一系列运行或测试，其中对输入变量进行有目的的更改。
每次运行都会收集数据。
您可以使用DOE来识别影响质量的过程条件和产品组件，然后确定优化结果的因子设置。
Minitab提供五种类型的设计：筛选设计，因子设计，响应面设计，混合物设计和Taguchi设计（也称为Taguchi稳健设计）。
您在Minitab中为创建，分析和可视化设计的实验所遵循的步骤对于所有类型都是类似的。
在您执行实验并输入结果后，Minitab会提供多种分析工具和图形工具来帮助您了解结果。
本章演示了创建和分析因子设计的典型步骤。
您可以将这些步骤应用于您在Minitab中创建的任何设计。
MinitabDOE命令包括以下功能：设计实验目录，帮助您创建设计指定其属性后自动创建和存储设计显示和存储诊断统计信息，以帮助您解释结果图表可帮助您解释和呈现结果在本章中，您将研究两个可能减少准备装运订单所需时间的因素：订单处理系统和包装程序。
西部中心有一个新的订单处理系统。
您想确定新系统是否减少了准备订单所需的时间。
该中心还有两种不同的包装程序。
您想确定哪个过程更有效。
您决定执行因子实验来测试哪些因素组合能够实现准备装运订单所需的时间。
创建一个设计的实验在Minitab中输入或分析DOE数据之前，必须先在工作表中创建设计的实验。
Minitab提供各种设计。
筛选包括最终筛选和Plackett-Burman设计。
阶乘包括2级完整设计，2级分数设计，裂缝设计和Plackett-Burman设计。
响应面包括中央复合材料设计和Box-Behnken设计。
混合物包括单面质心设计，单面网格设计和极端顶点设计。
田口包括2级设计，3级设计，4级设计，5级设计和混合级设计。
您可以根据实验要求选择合适的设计。
从Stat > DOE菜单中选择设计。
您还可以通过选择“ 工具” >“ 工具栏”打开相应的工具栏。
选择设计及其功能后，Minitab会创建设计并将其存储在工作表中。
选择一个设计您希望创建一个因子设计来检查两个因素之间的关系，即订单处理系统和包装程序，以及准备发货订单所需的时间。
1.选择文件>新建>项目。
2.选择统计>DOE>因子>创建因子设计。
图一：选择统计>DOE>因子>创建因子设计在Minitab中创建设计时，仅启用两个按钮，显示可用的设计和设计。
完成“ 设计”子对话框后，将启用其他按钮。
3.单击“显示可用设计”。
图二：对话框中显示所有可能的设计和所需的实验运行数对于大多数设计类型，Minitab在“ 显示可用设计”对话框中显示所有可能的设计和所需的实验运行数。
4.单击“确定”返回主对话框。
5.在“设计类型”下，选择2级因子（默认生成器）。
6.从因子数量中选择2。
7.单击“设计”。
图三：因子组合子对话框顶部的区域显示设计类型的可用设计以及您选择的因子数。
在此示例中，因为您正在执行具有两个因子的因子设计，所以您只有一个选项，即具有四个实验运行的全因子设计。
具有两个因子的2级设计具有2 2（四）个可能的因子组合。
从角点的重复次数中，选择3。
这些实验包括一系列运行或测试，其中对输入变量进行有目的 ...Minitab首页产品下载购买行业案例服务关于我们Minitab中文网站>学术教育>为何最好是执行试验设计(DOE)而不是每次改变一个因子？服务中心新手入门基础教程使用技巧常见问题用户案例生产制造医疗器械学术教育最新资讯最新活动业界动态版本信息Minitab简体中文版免费下载热门推荐在MInitab中创建设计的试验阿克伦儿童医院简化计费流程如何自定义工具栏，是否显示所有按钮名称？在Minitab中解释方差分析的几种图形在Minitab中创建并解释散点图为何最好是执行试验设计(DOE)而不是每次改变一个因子？为何最好是执行试验设计(DOE)而不是每次改变一个因子？发布时间：2019/08/15概观DOE（实验设计）可帮助您同时研究输入变量（因子）对输出变量（响应）的影响。
这些实验包括一系列运行或测试，其中对输入变量进行有目的的更改。
每次运行都会收集数据。
您可以使用DOE来识别影响质量的过程条件和产品组件，然后确定优化结果的因子设置。
Minitab提供五种类型的设计：筛选设计，因子设计，响应面设计，混合物设计和Taguchi设计（也称为Taguchi稳健设计）。
您在Minitab中为创建，分析和可视化设计的实验所遵循的步骤对于所有类型都是类似的。
在您执行实验并输入结果后，Minitab会提供多种分析工具和图形工具来帮助您了解结果。
本章演示了创建和分析因子设计的典型步骤。
您可以将这些步骤应用于您在Minitab中创建的任何设计。
MinitabDOE命令包括以下功能：设计实验目录，帮助您创建设计指定其属性后自动创建和存储设计显示和存储诊断统计信息，以帮助您解释结果图表可帮助您解释和呈现结果在本章中，您将研究两个可能减少准备装运订单所需时间的因素：订单处理系统和包装程序。
西部中心有一个新的订单处理系统。
您想确定新系统是否减少了准备订单所需的时间。
该中心还有两种不同的包装程序。
您想确定哪个过程更有效。
您决定执行因子实验来测试哪些因素组合能够实现准备装运订单所需的时间。
创建一个设计的实验在Minitab中输入或分析DOE数据之前，必须先在工作表中创建设计的实验。
Minitab提供各种设计。
筛选包括最终筛选和Plackett-Burman设计。
阶乘包括2级完整设计，2级分数设计，裂缝设计和Plackett-Burman设计。
响应面包括中央复合材料设计和Box-Behnken设计。
混合物包括单面质心设计，单面网格设计和极端顶点设计。
田口包括2级设计，3级设计，4级设计，5级设计和混合级设计。
您可以根据实验要求选择合适的设计。
从Stat > DOE菜单中选择设计。
您还可以通过选择“ 工具” >“ 工具栏”打开相应的工具栏。
选择设计及其功能后，Minitab会创建设计并将其存储在工作表中。
选择一个设计您希望创建一个因子设计来检查两个因素之间的关系，即订单处理系统和包装程序，以及准备发货订单所需的时间。
1.选择文件>新建>项目。
2.选择统计>DOE>因子>创建因子设计。
图一：选择统计>DOE>因子>创建因子设计在Minitab中创建设计时，仅启用两个按钮，显示可用的设计和设计。
完成“ 设计”子对话框后，将启用其他按钮。
3.单击“显示可用设计”。
图二：对话框中显示所有可能的设计和所需的实验运行数对于大多数设计类型，Minitab在“ 显示可用设计”对话框中显示所有可能的设计和所需的实验运行数。
4.单击“确定”返回主对话框。
5.在“设计类型”下，选择2级因子（默认生成器）。
6.从因子数量中选择2。
7.单击“设计”。
图三：因子组合子对话框顶部的区域显示设计类型的可用设计以及您选择的因子数。
在此示例中，因为您正在执行具有两个因子的因子设计，所以您只有一个选项，即具有四个实验运行的全因子设计。
具有两个因子的2级设计具有2 2（四）个可能的因子组合。
从角点的重复次数中，选择3。
5. Designing an Experiment
DOE (design of experiments) helps you investigate the effects of input variables (factors) on an output variable (response) at the same time. These experiments ...menuMinitab® 18SupportDesigninganExperimentLearnmoreaboutMinitab18 ObjectivesLearnaboutdesignedexperimentsinMinitabCreateafactorialdesignViewadesignandenterdataintheworksheetAnalyzeadesignandinterprettheresultsUseastoredmodeltocreatefactorialplotsandpredictaresponseOverviewDOE(designofexperiments)helpsyouinvestigatetheeffectsofinputvariables(factors)onanoutputvariable(response)atthesametime.Theseexperimentsconsistofaseriesofruns,ortests,inwhichpurposefulchangesaremadetotheinputvariables.Dataarecollectedateachrun.YouuseDOEtoidentifytheprocessconditionsandproductcomponentsthataffectquality,andthendeterminethefactorsettingsthatoptimizeresults.Minitaboffersfivetypesofdesigns:screeningdesigns,factorialdesigns,responsesurfacedesigns,mixturedesigns,andTaguchidesigns(alsocalledTaguchirobustdesigns).ThestepsyoufollowinMinitabtocreate,analyze,andvisualizeadesignedexperimentaresimilarforalltypes.Afteryouperformtheexperimentandentertheresults,Minitabprovidesseveralanalyticaltoolsandgraphtoolstohelpyouunderstandtheresults.Thischapterdemonstratesthetypicalstepstocreateandanalyzeafactorialdesign.YoucanapplythesestepstoanydesignthatyoucreateinMinitab.MinitabDOEcommandsincludethefollowingfeatures:CatalogsofdesignedexperimentstohelpyoucreateadesignAutomaticcreationandstorageofyourdesignafteryouspecifyitspropertiesDisplayandstorageofdiagnosticstatisticstohelpyouinterprettheresultsGraphstohelpyouinterpretandpresenttheresultsInthischapter,youinvestigatetwofactorsthatmightdecreasethetimethatisneededtoprepareanorderforshipment:theorder-processingsystemandthepackingprocedure.TheWesterncenterhasaneworder-processingsystem.Youwanttodeterminewhetherthenewsystemdecreasesthetimethatisneededtoprepareanorder.Thecenteralsohastwodifferentpackingprocedures.Youwanttodeterminewhichprocedureismoreefficient.Youdecidetoperformafactorialexperime