Minitab DOE操作說明_全因子實(shí)驗范例_

1、Minitab DOE操作說明:範(fàn)例:全因子實(shí)驗設(shè)計法 3因子2水準(zhǔn)實(shí)驗設(shè)計:因子A.時間 ,B.溫度 ,C.催化劑種類Step 1:決定實(shí)驗設(shè)計開啟Minitab R14版1.選擇Stat DOE Factorial Create Factorial Design 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(shí)驗 選擇Full 作8次實(shí)驗一個三因子2水準(zhǔn)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)

2、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(fàn)例決定是全因子設(shè)計 , 因在化學(xué)工廠內(nèi) , 要控制這些因子(時間/壓力/催化劑種類 並不耗費(fèi)時間及成本 , 且實(shí)驗可在非尖峰時間進(jìn)行 , 避免打斷生產(chǎn)線的進(jìn)度 , 如果這 實(shí)驗所需成本很高或困難執(zhí)行 , 你可能需做不同決定。3.點(diǎn)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(diǎn)擊Designs ,選取Full factorial 6.在Number of replicates選項中選2 ,按

3、OKStep 2:因子命名與因子水準(zhǔn)的設(shè)定因子水準(zhǔn)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(zhǔn)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(zhǔn)設(shè)定 ,為有限的可能值(ex.催化劑種類就一個2水準(zhǔn)的因子設(shè)計 , 因子水準(zhǔn)設(shè)定為兩個值 , 建議數(shù)值儘可能分開:FactorLow Setting High Setting Temperature 20 C 40 C Pressure 1 4 atmosphere atmospheresCatalystAB1.點(diǎn)擊Factors 按鈕2.輸入因子名稱及水準(zhǔn) , 完成後按OK Create Factorial Design主對

4、話框Step 3:隨機(jī)化與儲存設(shè)計的內(nèi)容1.按Options 2.在 Base for random data generator的欄位 , 輸入9 ,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OK 4.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 若要切換工作表單以RanOrder/StdOrder以及 Coded/Uncoded的呈現(xiàn) , 可由功能表 Stat DOE Display Design來選擇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St

5、at DOE Modify 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Yield 2.可將此實(shí)驗工作表列印出來並收集數(shù)據(jù)結(jié)果Step 6:篩選實(shí)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 model1.在功能表點(diǎn)選Stat DOE Factorial Analyze Factorial Design 2.在 Responses 欄位輸入Yield3.點(diǎn)取Graphs4.繪製Pareto(柏拉圖 ,協(xié)助找到顯著因子5.按OK ,回到Analyze Factorial Design主對話

6、框 ,再按主對話框OK ,即會將分析 結(jié)果及繪圖在視窗中效應(yīng)圖(Effect PlotsNormal(常態(tài)機(jī)率圖 Pareto(柏拉圖 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 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(diǎn)選功能表選單 Start DOE Factorial Analyze Factorial Design 2.選取

7、Terms 選項鈕 4.按 OK 鍵 ,回到 Analyze Factorial Design 主對話框 5.點(diǎn)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 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 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(jìn)一步評估 主效應(yīng)是否選取適當(dāng)? 設(shè)定的模型是否恰當(dāng)? Page 11 Page 12 St

8、ep 8:評估調(diào)整後的模型 由 ANOVA 表中主效應(yīng)及交互作用 P 值皆壓力主效應(yīng) ,也就是說催化劑斜率的絕對值 4.將顯著因子 B(Pressure及 C(Catalyst自 Available 欄位到 2.勾選 Interaction Plot ,再按下 Setup ,重複 3 與 4 步驟 Selected 欄位中 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 (2 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(fàn)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 -交互作用圖(Interaction Plot 縱座標(biāo)代表 Yield 此點(diǎn)代表 Yield 在低 水準(zhǔn)的壓與 A 催 化劑時的均值 檢視繪圖內(nèi)容 在繪圖視窗中會個別列出主效應(yīng)圖及交互作用圖 -主效應(yīng)圖(Main Effects Plot 此線代表所有實(shí)驗值平均 分析 交互作用圖可看出因子間水準(zhǔn)設(shè)定互相造成之衝擊性 ,有加乘或抵消作用 (1 由圖中顯示 ,不論壓力值在 1 大氣壓或 4 大氣壓 ,使用 A 催化劑的