二水平全因子doe试验设计

试验设计试验设计通过有目的地改变一个过程（或活动)的输入变量（因子)，以观察输出变量（响应变量）的相应变化。试验设计是识别关键输入因子的最有效方法。试验设计是帮助我们了解输入因子和响应变量关系的最有效途径。试验设计是建立响应变量与输入因子之间的数学关系模型的方法。试验设计是确定优化输出并减少成本的输入设定值的途径。试验设计是设定公差的科学方法。响应变量：所关注的可测量的输出结果，如良率、强度等。因子：可控的变量，通过有意义的变动,可确定其对响应变量的影响，温度、时间等。水平：因子的取值或设定。处理：某次实验的整套因子.重复:指在不重新组合实验设定的情况下，连续进行实验并收集数据。复制:意谓每个数据值在重新设定测试组合之后收集。随机化：适当安排实验次序,使每个实施被选出的机会都相等。实验设计步骤1、 陈述问题（通过实验设计解决的问题是什么)2、 设立目标3、 确定输出变量4、 识别输入因子(可控因子/噪声因子）5、 选定每个因子的水平6、 选择实验设计的类型7、 计划并为实施实验做准备8、 实施实验并记录数据9、 分析数据并得出结论10、必要时进行确认实验。可控（控制）因子是我们在工序的正常操作时能设定维持在期望水平的因子。噪音因子是在正常的操作期间变化的因子，而且我们不能够控制它们：或者我们宁愿不控制它们，因为这么做会很昂贵。全因子实验：组合所有因子和每个所有水平的实验一个因子的主效果定义为一个因子在多水平下的变化导致输出变量的平均变化。参考下表,其中两个因子，浓度与催化剂。输出变量是良率。主效果图能够判定出因子对输出变量影响的大小。主效果图的斜率越大反应出因子对输出变量的影响越大，但不能说明该因子是对输出变量的显著因子。点击统计—因子—创建因子设计，在因子数自选框内选上因子数得到下图:看这些点离线的远近，点越显著，则效应越明显红色线是参考线，假如柱 子 是 超 过 了 参 考 红线，则说明效应显著主效应、交互作用效应值，可以看出交互作用的效应比较大残差的标准偏差（ 在 DOE 里 面叫做流程的随机偏差），由于没有复制，没有办法估量流程的随机偏差，所以这里没有随机偏差 回归方程的系数由于没有做复制，因此 P 值和 F 为缺省值，其分析结果不可靠。点设置,进入到下图：催化剂主效应图斜率比较大，说明催化剂对结果的影响比较大需要填写响应变量，并选择可相关的因子交互作用图内，两条线相交说明催化剂和浓...