DOE中效应及其P值得意义
minitab进行标准的DOE实验设计和分析后,会给出一些关键的数据。
1. 其中方差分析ANOVA分析表中会给出每个因子及其交互作用的P值,P>0.05说明此因子或此交互作用不显著,我们可以在回归方程中删除这些项。
2. 还有一项叫Coded coefficient,里面有回归方程每一项的“效应”“系数”和“P值”,我们通过观察P值来判断各项是否显著,P>0.05说明此因子或此交互作用不显著,我们可以在回归方程中删除这些项。
那么问题来了:
1. 其中方差分析ANOVA分析表中会给出每个因子及其交互作用的P值,P>0.05说明此因子或此交互作用不显著,我们可以在回归方程中删除这些项。
2. 还有一项叫Coded coefficient,里面有回归方程每一项的“效应”“系数”和“P值”,我们通过观察P值来判断各项是否显著,P>0.05说明此因子或此交互作用不显著,我们可以在回归方程中删除这些项。
那么问题来了:
- 首先这些P值和AVONA的P值一模一样。第二,2这一步不是多余的吗,竟然通过ANOVA表格就能判断各项是否显著,为何还要展示Coded coefficient这一项呢?感觉对我们分析DOE结果没啥意义呀。
- 这些“效应”表示啥?我看了下就是“系数”乘以2,分析DOE时有啥说法吗?
没有找到相关结果
已邀请:
1 个回复
Jeff_Chou (威望:197) (江苏 苏州) 汽车制造相关 Six Sigma-er - 寄蜉蝣于天地 渺沧海之一粟
赞同来自: lashasha 、杨格_Alan 、Jason_Wang 、sailo 、Steven8018 、liujia_395 、yuki028更多 »
- ANOVA主要用来判定因子项是否显著,但不能量化响应随因子的变化而产生的影响效应
- Code Coef. 表是对每个因子项对响应产生影响进行量化,然后对变化量进行t检验(当然p-value结果和F检验是一样的)
a. Effect: 反映的是因子从-1变化到+1,对响应变量产生的影响;可以用来做主效应图和交互作用图
b. Coef.: 是因子变化单位变化量,对响应产生的影响;可以用来建立Y=f(x)的数学模型;这里
Y = f(x) = b0+b1x1+b2x2+b3x3+...+error, 其中b0, b1, b2... bi就是coef.