MinitabDOE操作說明全因子實驗范例復習過程

1、Page PAGE 14Minitab DOE操作說明:範例:全因子實驗設(shè)計法3因子2水準實驗設(shè)計:因子A.時間 ,B.溫度 ,C.催化劑種類Step 1:決定實驗設(shè)計開啟Minitab R14版1.選擇Stat DOE Factorial Create Factorial Design2.點擊Display Available Designs 因所要討論的因子有三個 , 由表中可以作二種選擇:選擇作4次實驗選擇Full作8次實驗一個三因子2水準的設(shè)計共有23 (或8)種可能的組合 , 一個包含所有可能組合的設(shè)計 , 即稱之為全因子設(shè)計(Full Factorial Design) ,好處是可

2、避免交絡(luò)(Confounding)的情況 ,也就是所有因子的效應(yīng)無法與其它的效應(yīng)明確分辨出來 ; 然而 ,使用較少的組合設(shè)計稱之為部份因子設(shè)計(Fractional Factorial Design)此範例決定是全因子設(shè)計 , 因在化學工廠內(nèi) , 要控制這些因子(時間/壓力/催化劑種類)並不耗費時間及成本 , 且實驗可在非尖峰時間進行 , 避免打斷生產(chǎn)線的進度 , 如果這實驗所需成本很高或困難執(zhí)行 , 你可能需做不同決定。3.點擊OK , 回到主對話框中4.選擇2-level factorial (default generators) , 在因子數(shù)選擇35.點擊Designs ,選取Full

3、 factorial 6.在Number of replicates選項中選2 ,按OKStep 2:因子命名與因子水準的設(shè)定因子水準的設(shè)定可以是文字或數(shù)值若因子為連續(xù)性使用數(shù)值水準設(shè)定 ,可為量測的任意值(ex.反應(yīng)時間)若因子為類別變數(shù)使用文字水準設(shè)定 ,為有限的可能值(ex.催化劑種類)就一個2水準的因子設(shè)計 , 因子水準設(shè)定為兩個值 , 建議數(shù)值儘可能分開:FactorLow SettingHigh SettingTemperature20 C40 CPressure1 atmosphere4 atmospheresCatalystAB1.點擊Factors 按鈕 2.輸入因子名稱及水

4、準 , 完成後按OK回到Create Factorial Design主對話框Step 3:隨機化與儲存設(shè)計的內(nèi)容1.按Options選項鈕2.在Base for random data generator的欄位 , 輸入9 ,可控制隨機化的結(jié)果 ,讓每次都可得到一致的模型 3.確定有選取Store design in worksheet的選項後 ,並按OK4.回到Create Factorial Design主對話框按OK ,就會產(chǎn)生設(shè)計的內(nèi)容並儲存在工作表單中實驗原有順序Step 4:瀏覽設(shè)計的內(nèi)容（直交表形成）隨機後實驗順序若要切換工作表單以RanOrder/StdOrder以及Code

5、d/Uncoded的呈現(xiàn) ,可由功能表StatDOEDisplay Design來選擇因子水準以真實Data顯示因子水準以代號顯示依實驗原有順序執(zhí)行依隨機後實驗順序執(zhí)行另外若要修改因子名稱或設(shè)定 , 有兩種方式： (1)可由功能表StatDOEModify Design來選擇 (2)直接修改資料視窗中相對的因子列Step 5:資料收集與輸入1.在資料視窗中C8的變數(shù)名稱位置輸入Yield2.可將此實驗工作表列印出來並收集數(shù)據(jù)結(jié)果輸入Yield資料列中Step 6:篩選實驗?zāi)康氖抢眯?yīng)圖來選取對於提高產(chǎn)能較大效應(yīng)的因子配置一個模型(Fit a model)1.在功能表點選StatDOEFact

6、orialAnalyze Factorial Design2.在Responses欄位輸入Yield3.點取Graphs選項鈕4.繪製Normal(常態(tài)機率圖)及Pareto(柏拉圖) ,協(xié)助找到顯著因子5.按OK鍵 ,回到Analyze Factorial Design主對話框 ,再按主對話框OK鍵 ,即會將分析 結(jié)果及繪圖在視窗中效應(yīng)圖(Effect Plots) Normal(常態(tài)機率圖) Pareto(柏拉圖)在圖中偏離直線較遠的點(紅色)為顯著因子 , 即為C(催化劑)、B(壓力)、BC(催化劑V.S壓力之交互作用)依圖中影響效應(yīng)程度大小排列並數(shù)值超出紅色參考線即為顯著因子確認重要的

7、效應(yīng)因使用為全因子設(shè)計 ,故包含3個單一之主效應(yīng)、3個二次的(two-way)交互作用及1個三次的(three-way)交互作用以表列中可由P值來找出哪些因子為顯著的效應(yīng)P值0.05 非顯著P值0.05 顯著Step 7:配置一個較簡單的模型接下來 ,要由全因子模型所找到的重要因子再重新設(shè)定一個較簡單的模型 ,也就是去除不顯著之因子 ,評估適合度、圖示解析及殘差分析1.點選功能表選單StartDOEFactorialAnalyze Factorial Design2.選取Terms選項鈕3.設(shè)定內(nèi)容將原本在Selected Terms欄位中的不顯著因子移到Available Terms欄位中4

8、.按OK鍵 ,回到Analyze Factorial Design主對話框5.點取Graphs選項鈕 ,取消勾選Normal與Pareto圖6.勾選Four in one相關(guān)分析圖 ,按OK鍵回主對話框7.按Analyze Factorial Design的主對話框OK鍵 分析的結(jié)果會列在程序視窗中 ,殘差分析圖及相關(guān)圖將可進一步評估主效應(yīng)是否選取適當?設(shè)定的模型是否恰當?Step 8:評估調(diào)整後的模型由ANOVA表中主效應(yīng)及交互作用P值皆 Selected欄位中2.勾選Interaction Plot ,再按下Setup ,重複3與4步驟檢視繪圖內(nèi)容此線代表所有實驗值平均數(shù)在繪圖視窗中會個別

9、列出主效應(yīng)圖及交互作用圖-主效應(yīng)圖(Main Effects Plot)此點代表壓力在低水準時所有實驗值平均數(shù)分析壓力圖(Pressure Plot)比較壓力在高及低水準設(shè)定的差異催化劑圖(Catalyst Plot)比較催化劑在兩種類別的差異由圖中顯示 ,差異性比較:催化劑主效應(yīng)壓力主效應(yīng) ,也就是說催化劑斜率的絕對值大於壓力斜率的絕對值 ,由於Yield為望大值(越大越好) ,故壓力在4大氣壓較1大氣壓有較高的良率 ; 催化劑的種類使用A較B有較高的良率若因子之間沒有交互作用存在 ,由主效應(yīng)圖即可找到使良率較高的最佳組合 ,此範例有BC交互作用顯著差異存在 ,故接下來再由交互作用圖來分析縱座標代表Yield-交互作用圖(Interaction Plot)此點代表Yield在低水準的壓力與A催化劑時的均值分析交互作用