发布时间 : 星期六 文章minitab正交分析、响应分析更新完毕开始阅读
再点击确定后，就可以得到试验计划表，如下：
与全因子设计不同的是，我们不能肯定这个试验计划表一定能满足要求，因为部分因子试验中一定会出现混杂，这些混杂如果破坏了试验要求，则必须重新进行设计，从运行窗中可以看到下列结果：
设计生成元: E = ABC, F = BCD 别名结构
I + ABCE + ADEF + BCDF A + BCE + DEF + ABCDF B + ACE + CDF + ABDEF C + ABE + BDF + ACDEF D + AEF + BCF + ABCDE E + ABC + ADF + BCDEF F + ADE + BCD + ABCEF AB + CE + ACDF + BDEF AC + BE + ABDF + CDEF AD + EF + ABCF + BCDE AE + BC + DF + ABCDEF AF + DE + ABCD + BCEF BD + CF + ABEF + ACDE BF + CD + ABDE + ACEF ABD + ACF + BEF + CDE ABF + ACD + BDE + CEF
从此表得知，计算机自己选择的生成元是：E=ABC,F=BCD。后面的别名结构中列出了交互作用项的混杂情况，即每列中互为别名的因子有哪些；从上表可以看出，主效应与三阶及四阶交互作用混杂，二阶交互作用与四阶交互作用混杂，三阶交互作用与四阶交互作用混杂；关键是要检查一下题目所要求的2阶交互作用情况，将3阶以上的交互作用忽略不计，混杂的情况有：
AB=CE,AC=BE,AD=EF, AF=DE,AE=BC=DF,BD=CF,BF=CD。本例中所要求的4个2阶交互作用是AB,AC,CF,DE，显然可以看到，这四个2阶交互作用均没有混杂。因此可以看到此试验计划是可行的。
步骤2：指定生成元的部分因子试验计划
例：和前面的例子是一样的，考察的是各因子主效应和2阶交互效应AB,AC,CE和DE是否显著。
从上例的别名结构表中可以看出，AB与CE是相互混杂，因此用默认的生成元构造的试验计划是不能满足要求的。
指定生成元的步骤：由要求条件可知，AB,AC,CE和DE不能混杂，这相当于AB≠CE,AB≠DE,AC≠DE,运用移项法则，变形后可知，即E≠ABC,E≠ABD,E≠ACD.对于分辨度为Ⅳ的设计生成元中，只能含3个字母。而试验次数为16的的各列中，字母个数为3的项只有4个：ABC,ABD,ACD以及BCD。既然给定条件中有3个选择不可接受，因此，生成元只能选择E=BCD，试验计划对于F没有要求，因此F可以任选，取F=ABC。
具体操作为：选择 [统计]=>[DOE]=>[因子]=>[创建因子设计]，单击打开创建因子设计对话框。在“设计类型”中选择2水平因子（指定生成元），在“因子数”中选定4（这是基本设计的因子数，其他两个因子是通过指定生成元加入的）。
打开“因子”对话框，选定全因子，并在“每个区组的中心点数”中选择4。打开“生成元”选项，在“通过列出生成元将因子添加到基本设计中”中填写生成元：E=BCD F=ABC,单击确定。
单击确定后，得到的结果如下：
设计生成元: E = BCD, F = ABC 别名结构（直到 4阶项） I + ABCF + ADEF + BCDE A + BCF + DEF + ABCDE B + ACF + CDE + ABDEF C + ABF + BDE + ACDEF D + AEF + BCE + ABCDF E + ADF + BCD + ABCEF F + ABC + ADE + BCDEF AB + CF + ACDE + BDEF AC + BF + ABDE + CDEF AD + EF + ABCE + BCDF AE + DF + ABCD + BCEF AF + BC + DE + ABCDEF BD + CE + ABEF + ACDF BE + CD + ABDF + ACEF ABD + ACE + BEF + CDF ABE + ACD + BDF + CEF
从上面的结果可以看出，AB,AC,CE和DE均没有相互混杂，此设计满足原定的要求。
部分因子试验的分析步骤总体来说与全因子试验设计是一致的。但是有一个要注意的地方：在第一步选定模型中显著的主效应和2阶交互作用时，当某些2阶交互作用效用显著时，不能仅从表面上的结果来定取舍，要仔细分析混杂结构，查看在结构表中，此显著项是与哪个（或哪些）2阶交互作用效应相混杂的，再根据背景材料予以判断，最终决定入选。比如：数据显示B,C,D以及AD是显著的，但是背景材料又说明A和D没有交互作用，而AD与BC是相混杂的，这个时候，应该是B,C,D以及BC是显著的。
实验之三：响应曲面设计
响应曲面设计包括两种方法：中心复合设计和Box-Behnken设计。在中心复合设计中，整个试验由下面三部分试验点组成：
（1）立方体点[或称角点]，各坐标皆为1或-1，这是因子试验的组成部分； （2）中心点，各点坐标皆为0；
（3）星号点[或轴点]，除了一个自变量的坐标为±ɑ外，其余自变量皆为0，在k个因子的情况下，共有2k个星号点。
中心复合设计，包括三种设计：
中心复合序贯设计，当“水平定义”栏中选定“立方点”时，表示这时设定的水平作为立方点，星号点将超出立方体。
中心复合有界设计，当“水平定义”栏中选定“轴点”时，表示这时设定的水平作为轴上的星号点，立方点将向内收缩。
中心复合表面设计，意味着将星号点的位置向中心收缩而设定在立方体的表面上。
Box-Behnken设计，这种设计是将各试验点取在立方体的棱的中点上，除非极端重视试验次数，否则通常不采用这种设计。 步骤1：响应曲面的计划
例：提高密封胶条黏合力试验。影响黏合力的3个因子是：A:烘烤温度（220-240摄氏度）、B:烘烤时间（6-10秒）、C:黏合压力（100-140帕）。在因子设计中，分别取下列条件，安排了全因子试验：
A:烘烤温度,低水平220，高水平240（摄氏度） B:烘烤时间，低水平7，高水平9（秒） C:黏合压力，低水平110，高水平130（帕） 试验后发现，数据明显呈现弯曲状况，希望进一步安排些实验以拟合响应曲面方程。由于要进行序贯试验，最好选中心复合设计。
具体做法是：选择[统计]>[DOE]>[响应曲面]>[创建响应曲面设计]，打开创建响应曲面设计对话框。在“设计类型”中选择“中心复合”，在“因子数”中设定为3。
打开“显示可用设计”对话框，可以看到未划分区组时试验次数为20。打开“设计”后，本例中需要的试验次数为20次，这是可行的，因此不必修改，中心点数也不用另设；但是选取哪种中心复合设计，需要考虑更多条件，由于在烘烤温度上，原来的试验温度条件已经取在边界上了，不允许再超界因而不能使用中心复合序贯设计，但是又考虑到要保持序贯性，只能放弃中心复合边界设计（没有序贯性），因而选用中心复合表面设计，即在Alpha值中选择表面中心；在“因子”中，选择“立方点”，并填写各因子的名称及水平；在“选项”中，为了看清楚结构，暂时先删除随机化。单节确定。