[Minitab]如何藉由試驗計劃分析，找出主要顯著因子? | minitab doe教學
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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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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Minitab18.1是windows系统版本，而MinitabExpress1.5forMac是目前最新版本2017年推出。
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