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2026-05-13 17:02本頁面

【導讀】知事物的客觀規律。最早由英國的費歇爾提出，并用于農業。后來被用于生物學和遺傳學；第二次世界大戰后，在日本獲得了普遍。的運用，并用于改進產品和系統的質量；70年代，在我國工業企業進行普遍的推。在質量管理中，我們經常會遇到這些的。要，那些不重要？題卻從不考慮其實用性，下頁為L9正交表。程度，要進行試驗。A：加膠量1–2ml. 現要進行試驗，選擇合適的加膠量、烘。為此我們考慮在各因子變化范圍內。的1、2、3列。如上例，在表中第一列“1”的位置填。如記相應的第i個試驗的結果為Yi，第一。R1就是第1列中k1、k2、k3中最大值與最。表中的第4列，并沒有安排因子，但其極差結果可。作為試驗誤差的粗略估計。為因素間的交互作用。例一試驗人員希望考察氮肥N和磷肥P對某種作。素及水平的搭配。

　　

【正文】 K2/4（ K1+K2） /8） 2 =（ K1K2） 2/8 fA=水平數 1=21=1 C、可以推算 S總 =S1+S2+S3+S4+S5+S6+S7 D、誤差偏差平方和，可以用正交表中未安排因子的空列的偏差平方和來計算，如果其它列結果與空列相近，可以并入作為誤差估計。如本例的 S S4。 S誤 =Se=S3+S4+S5 f誤 =fe=f3+f4+f5 E、顯著性檢查： FA=（ SA/fA） / （ Se/fe） = （其它計算同，結果分別為 FB=、FBXC=、 FD=） ? 計算結果如下表：列號試驗號 A B AxB C BxC D 結果 1 2 3 4 5 6 7 合格率 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 1 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1 2 1 2 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2 K1 S總 = K2 S 0 ρ % % % % 0 % % ? 結果分析： ? 對于不同的顯著性水平 α，有不同的 F分布表，常用的有 α=、 α=、 α=。為了區別某因子的顯著性程度，比如 FA（ FA， Fe）時說明該因子的水平改變對試驗結果有高顯著影響，記作 ***；（ FA， Fe） FA（ FA， Fe）時說明該因子的水平改變對試驗結果有顯著影響，記作 **；（ FA， Fe） FA（ FA， Fe）時說明該因子的水平改變對試驗結果有一定的影響，記作 *；現查表得出方差分析表如下： ? 方差分析表方差來源偏差平方和自由度均方 F比顯著性 A 1 ** B 1 *** BxC 1 D 1 * 誤差 3 總和 7 =、 =、 = ? 通過方差分析表明： ? A、因子的主次關系排列； ? B、較優水平組合。 ? 計算結果表中最后一行 ρ，稱為貢獻率， ρ =Si/S總，它表明對應因子對指標貢獻的大小。從上面的介紹可以看出，要區分各因子對指標的影響，要先求出誤差估計 Se，在正交試驗中， Se是通過表中空列獲得的，所以在設計表頭中應盡量留出空列特殊情況下，不能留出空列，需要通過重復試驗來得到誤差估計。如果重復實驗不合算或不允許，可以選擇各列中偏差平方和最小值作為誤差的近似估計。第五部分：使用 MINITAB進行實驗設計操作演示寄語 ? 再好的工具能否發揮功效也在于如何使用！ ? 實踐經驗和專業知識的結合可以使功效得到最好的發揮！ ? 再簡單的事重復一百遍也是難事，再難的事只要掌握規律、認真對待也是簡單的事！謝謝大家 ﹗

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