1、六西格瑪IC階段課件數(shù)據(jù)相關(guān)性分析（上冊）組織質(zhì)量可靠性能力提升項目培訓(xùn)教材第五冊22讓最優(yōu)秀秀的企業(yè)業(yè)成為我我們的客客戶科學(xué)公公正服服務(wù)價價值讓我們的的客戶成成為最優(yōu)優(yōu)秀的企企業(yè)廣州賽寶寶認(rèn)證中中心培培訓(xùn)部部汪五五二二電話-mail：CEPREI教師自我我介紹34課程的形形式課程采用用開放式式、互動動性方式式，教員和學(xué)學(xué)員應(yīng)充充分平等等的交流流課程采用用教師授課課、學(xué)員員提問、課堂交流流相結(jié)合的的方式重申課堂堂紀(jì)律改善階段段概述 全因子實實驗2k_全因子實實驗主要內(nèi)容容實驗計劃劃5產(chǎn)生解決決方案與與試行實施解決決方案改進(jìn)結(jié)果果的驗證證

2、控制概述述防差錯控制計劃劃（標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)化）123456789101改善階段段概述6改進(jìn)階段段-目錄MeasureAnalyzeImproveControlDefineVitalFewXs的特性實驗計劃劃最佳條件件的導(dǎo)出出對策方案案的提出出最佳對策策方案的的選擇制定驗證證計劃確認(rèn)結(jié)果果再現(xiàn)性性追加改進(jìn)進(jìn)步驟10制定改進(jìn)進(jìn)方案步驟11VitalFewXs最佳化步驟12結(jié)果驗證證定義Improve Phase是將A階段分析析總結(jié)出出來的VitalFewXs實施改進(jìn)進(jìn)或優(yōu)化的的活動此階段需需根據(jù)VitalFewXs的特性，設(shè)定最最佳條件件或最佳佳對策方方案，然后通過過實施Pilot，評價改善善活動是是否達(dá)

3、成成了既定定的目標(biāo)標(biāo),必要時考考慮是否需需要追加加最佳化化學(xué)習(xí)目標(biāo)標(biāo)-可以區(qū)分分VitalFewXs的特性,并制定改改進(jìn)計劃劃-可以實施施實驗計計劃,并通過分分析其結(jié)結(jié)果導(dǎo)出出最佳條條件-可以計劃劃適合的的對策方方案,并能將其其改進(jìn)活活動具體體化-可以通過過驗證改改進(jìn)結(jié)果果了解短短期工程程能力改進(jìn)階段段的目的的是通過過查明”VitalFew Xs”的特性,實施適合合的改進(jìn)進(jìn)活動并進(jìn)進(jìn)行驗證證分析階段段的結(jié)果果,確認(rèn)了對對Process變動影響響較大的的VitalFewXs-但是注意意,即使是重重要少數(shù)數(shù)因子,也不可能能都是即即時適用用于實際際-重要少數(shù)數(shù)Xs是從各個個潛在原原因變數(shù)數(shù)中單個個分

4、析得得出的結(jié)結(jié)論,因此混合合使用時時可能會會有意外外的結(jié)果果如交互作作用等-另外,想要把書書本上的的概念應(yīng)應(yīng)用于實實際,初期建議議嘗試做做一遍重要的是是將具體體的改進(jìn)進(jìn)方案適適用于實實際并使使其有效效化,因為改進(jìn)進(jìn)階段的的結(jié)果是是項目的的核心部部分；步驟10制定改進(jìn)進(jìn)方案DefineMeasureAnalyzeImproveControlStep10-制定改進(jìn)進(jìn)方案Step11- Vital FewXs最佳化Step12-結(jié)果驗證證目 錄定義及推推進(jìn)步驟驟 定義控制因子子(OperatingParameter)：需要運用用實驗設(shè)設(shè)計找出出最佳條件件的VitalFewXs；對策因子子(Criti

5、calElement)：是指集合合團隊成成員和專專家的意意見創(chuàng)出出的對策策方案,并對其給給予適當(dāng)當(dāng)?shù)娘L(fēng)險險評價的的一些VitalFewXs。實驗設(shè)計計:狹義上指指DOE,RSM等,但廣義上上包含以以數(shù)據(jù)的的合理分分析為目的的有計劃劃地實驗驗的所有有實驗DOE: DesignofExperiment(實驗設(shè)計計)RSM: Response SurfaceMethod(反應(yīng)表面面法)為了通過過實驗設(shè)設(shè)定最佳佳條件和和選定最最佳對策策方案,將對VitalFewXs進(jìn)行特性性區(qū)分.推進(jìn)步驟驟VitalFewXsInputVitalFewXs List分析階段段資料專家Team成員根據(jù)Xs的特性將將因子

6、分分類需要被驗驗證的多多種獨立的對對策方案案Output控制因子子對策因子子即時改進(jìn)進(jìn)因子控制因子對策因子在Process中已經(jīng)存存在的因因子,要求發(fā)現(xiàn)現(xiàn)最佳設(shè)設(shè)定值現(xiàn)Process中沒有或或雖存在在,但因新問問題出現(xiàn)現(xiàn),需要進(jìn)一一步驗證證的溫度壓力熟練度位置Process變更標(biāo)準(zhǔn)化改進(jìn)溝通通意見電算化新設(shè)備導(dǎo)導(dǎo)入是連續(xù)性性或離散散性,可分為多多水平的的值重要性重要性及及教育目目標(biāo)-能使VitalFewXs最佳化是是取得項項目成果果的最重重要手段段,因此通過過掌握各各VitalFewXs的特性并并選定適適當(dāng)?shù)母母倪M(jìn)方法法比什么么都重要要,只有設(shè)計計并導(dǎo)出出適當(dāng)?shù)牡膶Σ叻椒桨负蛯崒嶒炗媱潉?才能

7、使實實施錯誤誤的失誤誤最小化化和使項項目成果果極大化化教育目標(biāo)標(biāo)-可以掌握握VitalFewXs的特性,決定改進(jìn)進(jìn)方向VitalFewXS的特性區(qū)區(qū)分若重要Xs是連續(xù)性性數(shù)據(jù),為了解決決問題有必要預(yù)預(yù)測其最最佳設(shè)置置開發(fā)數(shù)學(xué)學(xué)性模型型若重要Xs雖不是連連續(xù)性數(shù)數(shù)據(jù),但可以分分出多種種水平?jīng)Q定最佳佳形態(tài)或或Xs的組合若重要Xs是工序流流程的問問題使工序流流程問題題最佳化化若重要Xs是標(biāo)準(zhǔn)化化運營的的不足,如無標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)產(chǎn)生的的某結(jié)果果使工序標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)化若重要Xs是一些具具體性的的問題開發(fā)實用用的問題題解決對對策X的特性改進(jìn)戰(zhàn)略略控制因子子對策因子子選擇工具具,實施實驗驗評價并選選擇最佳佳的對策策制作對策

8、策方案風(fēng)險評價價.實施試運運行.評價和選選擇最好好的對策策方案.實驗設(shè)計計(DOE)PilotBrainstormingBenchMarkingPugh Concept選定最佳佳方案矩矩陣Process MapX的特性主要工具具展開方向向VitalFewXS的特性區(qū)區(qū)分Improve主要工具具及方向向改進(jìn)計劃劃書VitalFewXS的特性區(qū)區(qū)分-根據(jù)因子子的特性性,區(qū)分向后后改進(jìn)活活動來制制定計劃劃Vital Few Xs因子區(qū)分改進(jìn)計劃備注Activated Carbon種類控制因子通過DOE確認(rèn)最佳條件-1: Coal+1: Coconut桶數(shù)油量控制因子通過DOE確認(rèn)最佳條件-1: 90

9、m3/Hr+1: 140m3/Hr酸處理實施有無對策因子制定Activated Carbon交替時間,防止TQC上升的對策完善Process運營步驟(SOP)使用時間對策因子設(shè)定最佳的使用時間收集過去數(shù)據(jù)分析及專家意見(實驗期間如為6個月-1年,則實驗不能做)使用用途對策因子制定使用用途別的最佳交替基準(zhǔn)改進(jìn)計劃劃書(事例)2試驗計劃劃18步驟11VitalFew Xs的最佳化化PlanningDOEDefineMeasureAnalyzeImproveControlPlanningDOE最佳條件件導(dǎo)出-全因子實實驗-2k因子實驗驗提出對策策方案選定最佳佳對策方方案Step10-制定改進(jìn)進(jìn)方案S

10、tep11- Vital FewXs最佳化Step12-結(jié)果驗證證路 徑-對控制因因子實施施DOE,并分析其其結(jié)果導(dǎo)導(dǎo)出有關(guān)關(guān)VitalFew Xs最佳條件件；-對對策策因子實實施對策策創(chuàng)造并并實施風(fēng)風(fēng)險評價價,選出最佳佳對策方方案；INPUT控制因子子對策因子子專家Team員控制因子子(Operating Parameter)對策因子子(Criticalelement)實施實驗驗計劃最佳條件評價對策策方案實驗及產(chǎn)產(chǎn)出效果果最佳對策方案OUTPUT最佳條件件最佳對策策方案結(jié)果分析析定 義推進(jìn)順序序重要性及及教育目目標(biāo)重要性這是與項項目成功功直接相相連的VitalFew最佳條件件或最佳佳對策方方

11、案的確定階階段,為了實行行正確的的最佳化化,需要理解解符合目目的的實實驗實施施及數(shù)學(xué)模模型的導(dǎo)導(dǎo)出過程程,在結(jié)合多多種經(jīng)驗驗知識的的背景下下,在對控制制條件的最最佳條件件選定的的過程中中需要保保持客觀觀性.教育目標(biāo)標(biāo)理解實驗驗計劃,可以設(shè)計計符合目目的的實實驗實施正確確的實驗驗,可以設(shè)定定最佳運運營條件件可以理解解對策方方案提出出方法,并導(dǎo)出對對策方案案可以評價價對策方方案的風(fēng)風(fēng)險因素素,并選出最最佳對策策方案實驗計劃劃實驗定義義6SIGMA方法把任任何活動動都看作作是一個個過程，如設(shè)計計過程，生產(chǎn)過過程等。過程的某某個輸出出可能是是我們和和客戶都都特別關(guān)關(guān)注的（CTQs）。但影響過過程輸出出

12、的因素素往往很很多，DOE就是一種種同時研研究多個個輸入因因素（Xs）對輸出出（Y）的影響響的方法法，它是通過過對選定定的輸入入因素進(jìn)進(jìn)行精確確、系統(tǒng)統(tǒng)的人為為調(diào)整（變化）來觀察察輸出變變量的變變化情況況；并通過對對結(jié)果的的分析，最終確確定影響響結(jié)果的的關(guān)鍵因因素及其其最有利利于結(jié)果果的取值值的方法法。ProcessInput(原材料,部品等)OutputX1X2 . . . Xp可能控制的因子(輸入變數(shù)) N1N2 . . .Nq不可能控制的因子(噪音變數(shù))Y輸出變數(shù)Process-對輸入變變數(shù)為一一個以上上輸出的的設(shè)備,方法,人或原資資材的組組合工程/系統(tǒng)的例例題輸入變數(shù)工程/系統(tǒng)輸出變數(shù)

13、噪音變數(shù)銷售價營業(yè)部門銷售額其他公司銷售額焊接溫度PCB制造線產(chǎn)出率PCB異物,部品形態(tài)電流量電焊線強度人,電焊機實驗計劃劃實驗設(shè)計計就是對對實驗方方案進(jìn)行行優(yōu)化設(shè)設(shè)計、以以降低實實驗誤差差和生產(chǎn)產(chǎn)費用，減少實實驗工作作量并對對實驗結(jié)結(jié)果進(jìn)行行科學(xué)分分析的一一種科學(xué)學(xué)方法找出對輸輸出變數(shù)數(shù)(Y)引起顯著著影響的的輸入變變數(shù)(X)有哪些?在數(shù)值上上有多大大的影響響?-不顯著的的輸入變變數(shù)影響響的和占占總體有有多大?-測量誤差差是多少少?-有顯著影影響的輸輸入變數(shù)數(shù)在什么么條件下下才能得得到最佳佳的輸出出?DOE(DesignofExperiment):實驗設(shè)計計實驗計劃劃DOE(Designof

14、Experiment):實驗設(shè)計計實驗設(shè)計計是通過過對品質(zhì)質(zhì)特性帶帶來影響響的多個個因子的選定,并為了觀觀察他們們之間的的關(guān)系,實施實實驗，能能經(jīng)濟性性尋找出出產(chǎn)品的的最佳條條件實驗設(shè)計計是實驗驗的計劃劃方法，對要想想解決的的問題怎怎樣進(jìn)行行實驗、怎樣收收集數(shù)據(jù)據(jù)、用怎怎樣的統(tǒng)統(tǒng)計手法法、用最最少的實實驗次數(shù)數(shù)，計劃劃得到最最大的情情報.實驗計劃劃DOE的目的把握VitalFewXs的影響程程度(驗證和推推測的問問題)把握選定定的重要要X間的交互互作用利用X制定Y的預(yù)測模模型決定使Y最佳化的的X條件(最佳條件件的決定定問題)-探測不不顯著要要因的影影響程度度和測量量誤差各各是多少少(誤差項推推

15、測的問問題)實驗計劃劃描述工程程的特征征判斷哪個個X對Y的影響最最大（包包括可控控和不可可控的X）明確關(guān)鍵鍵性的工工程和噪噪音變量量明確過程程中需要要仔細(xì)控控制的變變量為控制輸輸入而作作的控制制圖提供供方向優(yōu)化工程程決定關(guān)鍵鍵性輸入入應(yīng)該設(shè)設(shè)置在什什么地方方?jīng)Q定“真真實的”規(guī)格限限產(chǎn)品設(shè)計計在早期設(shè)設(shè)計階段段幫助理理解X為“強健健的”設(shè)設(shè)計提供供方向DOE的用途實驗計劃劃其結(jié)果解解釋要相相對容易易；要用最少少的費用用得出盡盡可能明明確的實實驗結(jié)果果在輸入變變數(shù)(可能控制制因子)的設(shè)定中中要慎重重的檢驗驗和確認(rèn)認(rèn)相對復(fù)雜雜的統(tǒng)計計分析來來說，更更重要的的是要有有適當(dāng)?shù)牡膶嶒炘O(shè)設(shè)計各種實驗驗設(shè)計可

16、可根據(jù)特特定狀況況(特定問題題,生產(chǎn)樣本本,樣本利用用性及控控制實驗驗)等進(jìn)行必必要的調(diào)調(diào)整DOE的特征實驗計劃劃輸出變量量-Y也稱作反反應(yīng)變數(shù)數(shù)(Response)是實驗設(shè)設(shè)計的輸輸出結(jié)果果，也是是實驗設(shè)計計優(yōu)化、改善的的目標(biāo)如半導(dǎo)體體Process的產(chǎn)出率輸入變量量(因子)-Xs也稱作因因子(Factor)潛在解決決方案或或研究中中的變量量因子，可可按水平平不同分分類如半導(dǎo)體體Process中輸出變變量為產(chǎn)出率時時,其因子為為:壓力、溫溫度關(guān)聯(lián)術(shù)語語輸出變數(shù)數(shù)YX1X2X3X4X5輸出變數(shù)Y輸入變數(shù)數(shù)X實驗計劃劃關(guān)聯(lián)術(shù)語語RUN溫度壓力110012100332001420035100161

17、0037200182003因子處理組合合水平反復(fù)再現(xiàn)一個工程程師想檢檢驗溫度度和壓力力對一個個化學(xué)收收益的影影響實驗計劃劃 因子ProcessInput(原材料,部品等)Output(品質(zhì)特性性值等)X1X2. .Xp可控的InputN1N2 .Nq不可控的的InputY1,Y2, etc.因子:因子（Factor）是指在在所研究究的實驗驗中對反反應(yīng)（Response）有影響響的可控控或不可控控的變量量。因子可以以是定量的，如以度度為單位位的溫度度和以秒秒為單位位的時間間；因子也可可以是定性的，如不同同的設(shè)備備、不同同的作業(yè)業(yè)者、清清潔或不不清潔的的狀況都都可成為為因子實驗計劃劃壓力:HHHH

18、 LLLLHHHHLLLL HHHHLLLL溫度:HHLL HHLLHHLLHHLL HHLLHHLL實驗順序序水平因子 水平水平:因子的“水平平”是指指實驗中中被調(diào)查查的因子子的不同同取值。對于定量的因子，所所選擇每每個的數(shù)數(shù)值成為為一個水水平，即即如果某某實驗在在兩個不不同的溫溫度下運運行，那那么就說說該因子子“溫度度”就就有兩個個“水平平”對于定性的因子，類似如干干凈程度度的情況況下也有有兩個“水水平”：干凈與與不干凈凈實驗計劃劃Run溫度壓力1HiHi2HiHi3LoHi4LoHi5HiLo6HiLo7LoLo8LoLo處理組合合配置組合合配置組合合:是指實驗驗中不同同因子的的不同水水

19、平的一一個組合合。一個全體體實驗中中處理組組合的個個數(shù)通常常是等于于各因子子水平數(shù)的的乘積。實驗計劃劃壓力:HHHHLLLLHHHHLLLLHHHHLLLL溫度:HHLLHHLLHHLLHHLLHHLLHHLLTest Sequence重復(fù)2次反復(fù)和再再現(xiàn)第1次再現(xiàn)第2次再現(xiàn)Repetition和replication實驗計劃劃重復(fù)(Repetition):在一個實實驗配置置組合條條件下測測試數(shù)個個樣品（揭示短期有效效性）再現(xiàn)(replication):在一個時時間序列列上重做做整個實實驗（揭示長期期有效性性）-重復(fù)和再再現(xiàn)主要要是為實實驗系統(tǒng)統(tǒng)中的自自然散布布提供估估計-在同一實實驗中你你可

20、以兩兩個都使使用-在實驗中中兩個都都直接與與樣品數(shù)數(shù)相關(guān)反復(fù)和再再現(xiàn)實驗計劃劃反復(fù)實驗驗法（TrialandError）單因子法法（One-Factor-at-a-Time）(OFAT)部分階乘乘法（Fractional Factorials）全階乘法法（Full Factorials）反應(yīng)表面面法（ResponseSurface Methods）其他方法法EVOP (Evolutionary Operation)實驗的類類型實驗計劃劃問題:當(dāng)當(dāng)前前的耗油油量是20mpg.想要達(dá)到到30mpg.我們可以以先后嘗嘗試:改用汽油油的品牌牌改變辛烷烷值慢點開調(diào)整發(fā)動動機清洗并打打蠟購買新輪輪胎改變輪

21、胎胎沖氣壓壓如果某一一個或幾幾個起作作用將如如何認(rèn)識識？如果某一一個或幾幾個不起起作用有有將如何何處理？反復(fù)實驗驗法對每個相相關(guān)因子子分別進(jìn)進(jìn)行實驗驗,從中中選擇一一個有效效的方案案實驗計劃劃速度燃料輪胎壓力力每升行使使距離55853023658530296591302365853524你需要多多少次運運行才能能判斷出出這些變變量的最最佳組合合呢？你將如何何解釋以以上結(jié)果果？假如還有有更多的的變量，要花多多長時間間才能得得到一個個滿意的的解決方方案？假如有兩兩個或多多個變量量的特定定組合決決定著最最佳的耗耗油量怎怎么辦？問題:耗耗油油量是100Km/ 5L單因子法法(OFAT)對所有相相關(guān)因子

22、子進(jìn)行有有次序的的關(guān)聯(lián)實實驗,在在前一個個因子的最最佳條件件下進(jìn)行行下一個個因子的的實驗實驗計劃劃OFAT實驗這時你可可以得出出什么結(jié)結(jié)論？問題:耗耗油油量是100Km/ 5L溫度燃料輪胎壓力每升行使距離5585302365853029559130376591302355853537658535245591353065913536全階乘法法(FullFactorialExperiment)-對所有因因子的所所有可能能的全部部組合進(jìn)進(jìn)行實驗驗實驗計劃劃DOE的階段Screening從多數(shù)的的輸入變變量中篩選出出少數(shù)重要的輸輸入變量量特征化把握重要要輸入變變量影響輸出出變量的特征最佳化設(shè)定重要要的

23、輸入入變量的最佳條條件PB篩選法部分階乘法(1/2-半階乘)全階乘法反應(yīng)表面法(RSM)部分階乘法(1/2n,n1)EVOP精密度實驗計劃劃例題-問題狀況況:PCB制造工程程使用的的波峰焊焊設(shè)備,最近出現(xiàn)現(xiàn)下列情情況,一個PCB板上將實實施2000次的焊接接作業(yè),檢查發(fā)現(xiàn)現(xiàn)平均每每個PCB板上發(fā)生生有20個缺陷,即缺陷率率為1.0%-對缺陷的的處理:對于發(fā)現(xiàn)現(xiàn)的缺陷陷,將實施手手工焊接接作業(yè)進(jìn)進(jìn)行修理理-工程師要要進(jìn)行的的工作:什么變量量對缺陷陷的產(chǎn)生生有影響響?為了減少少焊接缺缺陷針對對某種變變量應(yīng)采采取哪些些措施?實驗計劃劃DOE階段的例例子因子的選選定可能控制制的因子子(輸入變數(shù)數(shù))焊接

24、溫度度預(yù)熱溫度度焊接深度度Flux形態(tài)Flux比重傳送速度度傳送角度度不可能控控制的因因子(噪音變數(shù)數(shù))作業(yè)者生產(chǎn)計劃劃PCB厚度PCB上使用的的部品形形態(tài)PCB上部品的的配置實驗計劃劃DOE階段的例例子-篩選(Screening)階段篩選階段段的目的的:就是識別別或查找找出對發(fā)發(fā)生缺陷陷有影響響的重要要因子為了找出出對發(fā)生生缺陷有有影響的的重要因因子,就就要了了解哪些些因子是是輸入因子,哪哪些是是噪音因因子對發(fā)生PCB缺陷有影影響,利用PB法或部分分階乘法法實施實實驗,并分析其其結(jié)果,找出兩個個重要因因子焊接溫度度焊接深度度實驗計劃劃DOE階段的例例子-特征化階階段特征化的的目的:就是明白白

25、焊接溫溫度和焊焊接深度度對發(fā)生生缺陷起起什么作作用為了減少少單位缺缺陷數(shù),決定焊接接溫度和和焊接深深度的設(shè)設(shè)定或調(diào)調(diào)整方向向;為了避免免缺陷率率變高或或發(fā)生意意想不到到的工程程結(jié)果,提供全體體制造工工程中需要謹(jǐn)謹(jǐn)慎控制制的變量量的相關(guān)關(guān)情報;以焊接溫溫度和焊焊接深度度為例的的兩個輸輸入變量量實施2K全階乘加加中心點點實驗得到到下列結(jié)結(jié)果實驗計劃劃DOE階段的例例子3002602802402202000.50.751.01.251.5焊接溫度度()焊接深度度(mm)0.8%1.2%1.5%1.6%1.0%當(dāng)前缺陷陷率往低缺陷陷率變化化的方向向焊接溫度度增加缺陷率減減少焊接深度度減少缺陷率減減少實

26、驗計劃劃DOE階段的例例子-最佳化階階段最佳化階階段的目目的:就是查找找出缺陷陷率最小小的時候候焊接溫溫度和焊焊接深度的水水平設(shè)置置以焊接溫溫度和焊焊接深度度為例的的兩個輸輸入變量量實施2K全階乘或或RSM實驗得到到下列結(jié)結(jié)果焊接溫度度為: 255()焊接深度度為: 0.83(mm)結(jié)果:缺陷為0.8%實驗計劃劃建議事項項對問題分分析要密密切結(jié)合合非統(tǒng)計計性的知知識這方面工工程專家家擁有很很多的知知識和經(jīng)經(jīng)驗非統(tǒng)計的的知識在在選定因因子,決定因子子水平,決定反復(fù)復(fù)次數(shù),分析結(jié)果果的解釋等等方面要要重點的的靈活使使用盡量采取取簡單的的設(shè)計和和分析方方法請不要盲盲目濫用用過分復(fù)復(fù)雜的統(tǒng)統(tǒng)計分析析方

27、法;比較單純純的設(shè)計計和分析析方法最最好實驗計劃劃注意事項項-實際與統(tǒng)統(tǒng)計的差差異注意在統(tǒng)統(tǒng)計上有有意義的的結(jié)果,可能在實實際上卻卻沒有意意義如某項改改善遠(yuǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出規(guī)規(guī)格范圍圍時,或某項改改善在實實際中需需要花費很多多費用時時都是不不可取的的-實驗通常常要反復(fù)復(fù)實行-實驗的反反復(fù),通過實驗驗方法的的改善要要逐漸達(dá)達(dá)到最終終目的-只做一次次實驗就就想得出出結(jié)論,往往是不不可行的的實驗計劃劃明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗及收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案通過DOE能了解什什么?如產(chǎn)出率率,作業(yè)時間間,清潔度等等如溫度(100,150),重量(20,30,4

28、0kg)ANOVA,Factorial Design,RSMCollecting dataRunning theMinitab,analyze it改善方案案制作實驗計劃劃-順序必要時重重復(fù)實驗驗明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗及收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案明確實驗驗的目的的明確把握握要解決決的問題題明確把握握要從實實驗得到到的目的的-如投射器器的例子子:想查找彈彈射距離離最遠(yuǎn)的的組合條條件-前面波峰峰焊的例例子:想查找缺缺陷率最最低的因因子組合合條件實驗計劃劃-順序選擇輸出出變量(特性值)輸出變量量的定義義-輸出變數(shù)數(shù)是計數(shù)數(shù)型,還是計量量型?-改

29、善的目目的是什什么?目標(biāo)值(平均)/散布水準(zhǔn)準(zhǔn)(標(biāo)準(zhǔn)偏差差)-能否統(tǒng)計計性的管管理輸出出變量?-輸出變量量隨著時時間變嗎嗎?-希望能發(fā)發(fā)現(xiàn)出多多大的輸輸出變量量的變化化程度?-輸出變量量是否具具備正態(tài)態(tài)分布?-MSA是否可靠靠?-希望得到到多個輸輸出變量量嗎?明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗及收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案實驗計劃劃-順序決定因子子因子的選選擇-確認(rèn)在實實驗中所所有輸入入變量能能否選定定為因子子-準(zhǔn)備對沒沒被選定定為因子子的輸入入變量的的處理方方案-定義因子子的類型型計數(shù)型變變量計量型變變量明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平

30、數(shù)選擇DOE實施實驗驗及收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案實驗計劃劃-順序決定因子子不可控因因子(噪音變量量)的定義-作為對輸輸出變量量有影響響的變量量本應(yīng)進(jìn)進(jìn)行控制制,但有些在在現(xiàn)實中中是不可可能控制制的變量量處理噪音音變量的的方法-利用隨機機化-試圖把噪噪音變量量維持為為常數(shù)的的方法-利用Block化-反復(fù)實驗驗明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗及收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案實驗計劃劃-順序決定因子子的水平平按因子數(shù)數(shù)及影響響的特性性選擇水水平數(shù)-因子多時時,用2水平-只有線形形影響時時,用2水平-估計有曲曲線影響響時,用3水平水平的范范圍設(shè)定定

31、:-原則是當(dāng)當(dāng)存在差差異時能能充分保保證顯示示出此差差異的程度-不可脫離離實現(xiàn)可可能性的的范圍(但可以超超出當(dāng)前前Process的范圍)-對計量性性數(shù)據(jù)的的輸入變變量的水水平設(shè)定定,大體上要考慮當(dāng)當(dāng)前條件件的界限限明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗及收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案實驗計劃劃-順序選擇DOE篩選實驗驗6以上部分階乘乘實驗410全階乘實實驗15反應(yīng)表面面實驗23DOE種類因子數(shù)選別重要要因子部分交互互作用因子間的的關(guān)系設(shè)定因子子的最佳條件件目的為了改善善的大概方向向(線形效果果)主效果和和部分交互互作用所有主效效果和交互作用用反應(yīng)變數(shù)數(shù)的預(yù)測

32、模型型(曲線效果果）推測低現(xiàn)在工序知識識狀態(tài)高明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗并收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案考慮實驗驗的目的的和預(yù)算算等選擇擇DOE實驗計劃劃-順序?qū)嵤嶒烌灱笆占瘮?shù)據(jù)對沒有包包括在DOE里的重要要因子開開發(fā)SOP(StandardOperation Procedure)并執(zhí)行.準(zhǔn)備數(shù)據(jù)據(jù)收集計計劃.充分傳達(dá)達(dá)計劃.訓(xùn)練數(shù)據(jù)據(jù)收集者者.有必要可可以示范范運營.實施實驗驗并收集集數(shù)據(jù).明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗及收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案實驗計劃劃-順序分析實驗驗結(jié)果輸入數(shù)據(jù)據(jù)數(shù)據(jù)的

33、Plotting效果Plots:主效果和和交互作作用效果的NormalProbabilityPlot分散分析析表分析析明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗和收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果結(jié)論和提提案實驗計劃劃-順序結(jié)論和提提案利用所有有已知的的情報解解釋實驗驗結(jié)果設(shè)定對輸輸出變量量的預(yù)測測模型并并決定最最佳因子子水平追加實驗驗確認(rèn)結(jié)結(jié)論(再現(xiàn)性實實驗)沒有得到到較好的的結(jié)果應(yīng)應(yīng)制定對對策(必要的話話實施追追加實驗驗)將統(tǒng)計性性的結(jié)論論變換為為實際性性的解決決方案對結(jié)論和和改善方方案制作作成報告告書確認(rèn)進(jìn)行行過程,并制作改改善方案案結(jié)論和提提案明確實驗驗?zāi)康倪x擇輸出出變

34、量決定因子子和水平平數(shù)選擇DOE實施實驗驗和收集集數(shù)據(jù)分析實驗驗結(jié)果實驗計劃劃-順序3全因子實實驗(Full FactorialExperiments)61DefineMeasureAnalyzeImproveControlPlanningDOE最佳條件件導(dǎo)出-全因子實實驗-2k因子實驗驗提出對策策方案選定最佳佳對策方方案Step10-制定改進(jìn)進(jìn)方案Step11- Vital FewXs最佳化Step12-結(jié)果驗證證路 徑FactorialExperiments概要比單因子子(OFAT)實驗效率率要高可以對多多因子組組合的效效果（交交互作用用）進(jìn)行行研究。比OFAT涵蓋更寬寬的實驗驗區(qū)域明確關(guān)

35、鍵鍵性的因因子（輸輸入）在估計輸輸出(Output(=Y=Response)和噪音變變量對輸輸出的效效果方面面更有功功效最佳條件件的導(dǎo)出出FactorialExperiments的概要理解階乘乘實驗的的優(yōu)點確定如何何分析一一般階乘乘實驗理解統(tǒng)計計性交互互作用的的概念分析2和和3因子子實驗用診斷技技術(shù)評價價統(tǒng)計模模型的“適合度度”確認(rèn)實驗驗中最顯顯著的或或關(guān)鍵性性的因子子最佳條件件的導(dǎo)出出221)3052()2040(=-+-=溫度效果FactorialExperiments介紹:主效果效果(Effect):當(dāng)一個因因子在兩兩個水平平或不同同實驗條條件下變變化時響響應(yīng)的平平均變化化主效果(Mai

36、n Effect):每個因子子不考慮慮因子間間的交互互作用而而在實驗驗中表現(xiàn)現(xiàn)出的效效果，反反映因子子的水平平平均相相對總體體平均的的傾斜程程度因子的效效果:當(dāng)輸入因因子變化化時輸出出的變化化量。請請參照下下面描述述由溫度度和和壓力所所控制的的響應(yīng)收收益數(shù)據(jù)據(jù)集。溫度效果果是指當(dāng)當(dāng)溫度從從水平1增加到到水平2時收益益的平均均變化:收益增加加了21個單位位 壓力 1 壓力 2溫度 1 20 30溫度 2 40 52收益 1 Data最佳條件件的導(dǎo)出出112)4052()2030(壓力=-+-=效果FactorialExperiments介紹:主效果收益 1 Data 壓力 1 壓力 2溫度 1

37、20 30溫度 2 40 52一般情況況下，一一個因子子（如溫溫度）的的效果與與另外一一個因子子(如壓壓力）的的效果是是不相同同的。壓力對收收益也有有效果：最佳條件件的導(dǎo)出出229)2050()4012(P * T-=-=交互作用交互作用用(InteractionEffect) :對于兩個個以上的的因子，反映其其中一個個因子的的水平效效果因其其他因子子的水平平所影響響的程度度。FactorialExperiments介紹:交互作用用 收益 2 Data 壓力 1 壓力 2溫度 1 20 40溫度 2 50 12有些情況況下，當(dāng)當(dāng)一個輸輸入因子子變化時時我們獲獲得的結(jié)結(jié)果依賴賴于另外外某個輸輸入

38、因子子。在壓力的的第一個個水平上上，溫度度的效果果是50- 20 =30.在壓力的的第二個個水平上上，溫度度的效果果是12- 40 =-28.最佳條件件的導(dǎo)出出292)2040()5012(P * T-=-=交互作用 壓力 1 壓力 2溫度 1 20 40溫度 2 50 12 收益 2 DataFactorialExperiments介紹:交互作用用在溫度的的第一個個水平上上，壓力力的效果果是40-20=20.在溫度的的第二個個水平上上，壓力力的效果果是12-50=-38.最佳條件件的導(dǎo)出出FactorialExperiments介紹:良品率練練習(xí)目的:把把因子子數(shù)據(jù)輸輸入Minitab然后用

39、StatANOVA InteractionsPlot.畫交互作作用圖程序:把這兩個個數(shù)據(jù)集集輸入一一個Minitab文件提示:你只需要要輸入實實驗矩陣陣一次你可以用用兩個列列對每個個實驗的的響應(yīng)進(jìn)進(jìn)行說明明選擇ANOVA InteractionsPlot然后完成成對話框框最佳條件件的導(dǎo)出出嚴(yán)格來講講從本數(shù)數(shù)據(jù)不能能分析2因子的的交互作作用.因為沒進(jìn)進(jìn)行反復(fù)復(fù)實驗，因此實實施ANOVA分析時不不能得出出p-value.所以不能能判斷是是交互作作用還是是誤差的的作用.為了分析析交互作作用需要要進(jìn)行反反復(fù)實驗驗.FactorialExperiments的介紹:良品率練練習(xí)你的數(shù)據(jù)應(yīng)該是這樣的： 溫度

40、 壓力 收益1 收益2 1 1 20 20 1 2 30 40 2 1 40 50 2 2 52 12最佳條件件的導(dǎo)出出利用交互作用用圖制定的圖圖形收益1收益2若收益越越高越好好，則對對于收益益1是在在溫度2和壓力2時為最佳佳，對于于收益2的是在溫溫度2和壓力1時最佳；對于收益益1表現(xiàn)出了了交互作作用不顯顯著,而對于收收益2交互作用用則顯著著.FactorialExperiments的介紹:良品率練練習(xí)最佳條件件的導(dǎo)出出FactorialExperiments介紹:Factorialsvs.OFAT為什么階階乘法比比單因子子法（OFAT）好呢？為了解解釋這個個問題，假設(shè)我我們僅用用4次運運行做

41、了了一個2-因子子實驗。每個設(shè)計計有4次次運行。用OFAT時,我我們對溫溫度和壓壓力的每每個水平平只做一一次再現(xiàn)現(xiàn)。用階階乘法時時，我們們對溫度度和壓力力的每個個水平做做兩次再再現(xiàn)。而而且，我我們認(rèn)識識到了交交互作用用，對此此OFAT沒有提示示我們?nèi)稳魏涡畔⑾ⅰFAT運行因因子水平平1T12T23P14P2階乘運行因因子水平平1T1/P12T2/P13T1/P24T2/P2最佳條件件的導(dǎo)出出FactorialExperiments的介紹:Factorialsvs.OFAT通過比較較反復(fù)(Reps)和實驗次次數(shù)(Runs)，可以看出出Factorial的效率更更高.即能獲得得更多的的信息. 因

42、子數(shù) OFAT法 階乘法 效率再現(xiàn)數(shù) 運行數(shù) 再現(xiàn)數(shù) 運行數(shù) 2 14 2 4 (2/1) * (4/4)= 2 3 1 6 4 8 (4/1) * (6/8)= 3 4 1 8 8 16 (8/1) * (8/16)= 4 5 1 10 16 32 (16/1)*(10/32)= 5 6 1 12 32 64 (32/1)*(12/64)= 6最佳條件件的導(dǎo)出出FactorialExperiments介紹:Factorialsvs.OFAT假設(shè)我們們在上述述情景下下做單因因子實驗驗(OFAT)。首先將保保持溫度度1不變變，這時時我們將將認(rèn)為壓壓力2為為最好。然而將保保持壓力力2不變變，這時時

43、我們又又將發(fā)現(xiàn)現(xiàn)溫度1時為最最好但從圖上上看，我我們可能能遺漏了了最佳點點。Run OneRun Two最佳條件件的導(dǎo)出出Minitab里ANOVA目錄說明明統(tǒng)計方差分析析單因子.堆棧的結(jié)結(jié)果允許許你作多多重比較較，可以以處理均均衡或非非均衡的的設(shè)計統(tǒng)計方差分析析單因子.(未堆疊存存放)各群的數(shù)數(shù)據(jù)分列列在不同同的列中中不能做做多重比比較統(tǒng)計方差分析析平衡方差差分析只適用于于均衡設(shè)設(shè)計（反反復(fù)數(shù)不不一致時時不可用用）允許使用用于混合合模型（固定或或隨機因因子）統(tǒng)計方差分析析一般線形形模型可用于非非均衡設(shè)設(shè)計或嵌嵌套的設(shè)設(shè)計最有功效效的ANOVA命令-需要較較多的計計算時間間最佳條件件的導(dǎo)出出2

44、因子full factorialexperiment表現(xiàn)方式式(包括主效效果和交交互作用用):y =ABA*Bory =A|B主效果表表現(xiàn):y =AB交互作用用表現(xiàn):y =A*BMinitab的ANOVA目錄說明明最佳條件件的導(dǎo)出出Full Factorial分析步驟驟1.將實驗結(jié)結(jié)果輸入入到MINITAB，能看出出反應(yīng)變變量的所所有值和和因子的的水平2.對均衡的設(shè)計使用用統(tǒng)計方差分析析平衡方差差分析,對非均衡的設(shè)計使用用統(tǒng)計方差分析析一般線形形模型(GLM對均衡/非均衡設(shè)設(shè)計均可可使用)3.先解釋最最高次的的交互作作用的p-value和F值.為了分析析交互作作用，通通過MINITAB畫交互作

45、用用圖4.(可選擇)對主要的交交互作用用，可使使用統(tǒng)計表格描述性統(tǒng)統(tǒng)計表格格調(diào)查其基礎(chǔ)統(tǒng)計計量.5.若高次交交互作用用不顯著著時，可可解釋下下一級交交互作用用.(即.,A和B,B和C,或A和C的交互作作用).6.若下一級級交互作作用顯著著，利用用統(tǒng)計表格描述性統(tǒng)統(tǒng)計表格格調(diào)查其基基礎(chǔ)統(tǒng)計計量.最佳條件件的導(dǎo)出出Full Factorial分析步驟驟7.若所有交交互作用用都不顯顯著，用用單因子方方差分析析分析對主主效果的的p-value和F值.利用圖表表能觀察察其主效應(yīng)圖圖.8.以上面的的結(jié)果為為基礎(chǔ)，對于不不顯著的的交互作作用等，實施簡簡化模型型再分析析。然后進(jìn)行行殘差分析析（Residual

46、Analysis).簡化模型型不必要要時立即即實施殘殘差分析析。9.為了觀察察各效果果是否真真的顯著著，對顯顯著的效效果再計計算e2(Epsilon-Squared).10.把結(jié)論和和建議事事項作成成文件.11.確認(rèn)后制制定實驗驗計劃并并加以實實施最佳條件件的導(dǎo)出出目的:評評價價時間和和溫度對對鑄件硬硬度的效效果輸出:硬硬度度輸入:溫度 低中高時間200215230例題1: 鑄件件硬度最佳條件件的導(dǎo)出出即,Full Factorial要比OnewayANOVA的因子數(shù)數(shù)要多.零假設(shè)是是各因子子(包括交互互作用)各水平間間的平均均相等.例題1: 鑄件件硬度（假設(shè)驗驗證）我們要回回答以下下問題：溫

47、度和時時間對硬硬度是否否有顯著著影響？因子間的的特定組組合（交交互作用用）是否否對硬度度有顯著著影響？統(tǒng)計模型型:假假設(shè)檢檢驗:最佳條件件的導(dǎo)出出溫度時間硬度120090.4120090.2121590.7220090.1220090.3221590.5321590.9323090.4323090.1輸入數(shù)據(jù)據(jù)將每個輸輸入因子子輸入到到一列，將每個個輸出變變量輸入入到一列列共18個個觀測結(jié)結(jié)果例題1: 鑄件件硬度打開文件件Hardness_full.mtw最佳條件件的導(dǎo)出出此實驗是是均衡設(shè)計.因此在Minitab里,選統(tǒng)計方差分析析平衡方差差分析.例題1: 鑄件件硬度最佳條件件的導(dǎo)出出方差分析

48、析: Hardness與Temp,Time因子類類型水水平平數(shù)值值Temp固定31,2,3Time固定3200, 215,230對于Hardness的方差分分析來源自自由度SSMSFPTemp20.301110.150568.470.009Time20.767780.3838921.590.000Temp*Time40.068890.017220.970.470誤差90.160000.01778合計171.29778S =0.133333R-Sq =87.67%R-Sq（調(diào)整）= 76.71%Minitab結(jié)果溫度和時時間的主主效果顯顯著，交交互作用用不顯著著。例題1: 鑄件件硬度最佳條件件的

49、導(dǎo)出出柱狀圖有有些異常常(中間空了了) :有必要再再增加數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行行分析或或驗證其其測量系系統(tǒng)的分分辨率.多少是人人為性的的數(shù)據(jù).參見下頁頁.殘差分析析例題1: 鑄件件硬度最佳條件件的導(dǎo)出出對于Hardness的方差分分析來源自自由度SSMSFPTemp20.301110.150568.470.009Time20.767780.3838921.590.000Temp*Time40.068890.017220.970.470誤差90.160000.01778合計171.29778ANOVA分析步驟1:解解釋最最高次的的交互作作用。在在本例中中研究了了2元交交互作用用，p-值顯示此此交互作作用不顯

50、顯著，所所以我們們繼續(xù)下下一步。步驟2:解解釋主主效果。本例中中溫度和和時間兩兩個主效效果顯著著(p表表格描描述性性統(tǒng)計表表格調(diào)查主效果(溫度,時間)的基礎(chǔ)統(tǒng)計計量(平均、標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)偏差差)基礎(chǔ)統(tǒng)計計量分析析統(tǒng)計表格描述性統(tǒng)統(tǒng)計表格格列表顯示示了每個個2-因因子組合合的樣本本大小、對硬度度的平均均值和的的標(biāo)準(zhǔn)偏偏差例題1: 鑄件件硬度匯總統(tǒng)計計量: Temp, Time行: Temp列: Time200215230全部190.3090.6590.3090.420.14140.07070.14140.20412226290.2090.5590.0090.250.14140.07070.14140.2

51、6652226390.6090.8590.2590.570.14140.07070.21210.29442226全部90.3790.6890.1890.410.21600.14720.19410.276366618單元格內(nèi)內(nèi)容:Hardness:均值Hardness:標(biāo)準(zhǔn)差計數(shù)最佳條件件的導(dǎo)出出e2(epsilon-squared)計算在Minitab工作表中中建立Source,SS和Epsilon-平方等3個列。運行ANOVA.將ANOVA結(jié)果表中中Source和Sum-of-Squares數(shù)據(jù)復(fù)制制粘貼到到工作表的的對應(yīng)列列。利用MinitabCalcCalculator，計算Epsilo

52、n-平方：例題1: 鑄件件硬度最佳條件件的導(dǎo)出出e2(epsilon-squared)計算:實際顯著著度例題1: 鑄件件硬度在此研究究中，哪哪個是最最有效果果的輸入入變量？對于工程程控制此此結(jié)果給給出了什什么提示示？最佳條件件的導(dǎo)出出來源自由度SSepsilon-squaredTemp20.3011123%Time20.7677859%Temp*Time40.068895%誤差90.1612%合計171.29778100%方差分析析一般線形形模型和平衡方差差分析例題1: 鑄件件硬度當(dāng)對于每每個因子子組合存存在不相相同的觀觀測結(jié)果果數(shù)時，我們必必須使用用統(tǒng)計方差分析析一般線形形模型.如在下面面情

53、況時時:在鑄件硬硬度文件件中消除數(shù)據(jù)據(jù)中的任任何一行行。用統(tǒng)計方差分析析一般線形形模型產(chǎn)生Minitab的輸出。你的結(jié)論論是什么么？他們們和原來來的分析析結(jié)果相相比有什什么不同同？最佳條件件的導(dǎo)出出目的:分分析析一個有有顯著交交互作用用的2-因子實驗驗輸出變量量:認(rèn)認(rèn)知度度輸入變量量:Money低（LO）中（Med）高（Hi）Time低（LO）中（Med）高（Hi）例題2:認(rèn)知度MoneyTimeLoTimeMedTimeHiLo768264875556656452636560Med816783757774717353636057Hi787285838674817869706560打開文件件C

54、ognition_full.mtw最佳條件件的導(dǎo)出出輸入DATAMoneyTimeCognition117611821164118712551256126512641352136313651360218121672183217522772274227122732353236323602357MoneyTimeCognition317831723185318332863274328132783369337033653360Zinc例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出統(tǒng)計方差分析析平衡方差差分析Zinc方差分析析:例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出方差分析析: Cognition與Money,Time因

55、子類類型型水水平數(shù)值值Money固定31,2,3Time固定31,2,3對于Cognition的方差分分析來源自自由度度SSMSFPMoney2529.39264.697.580.002Time21620.72810.3623.200.000Money*Time4442.44110.613.170.029誤差27943.0034.93合計353535.56S =5.90982R-Sq=73.33%R-Sq（調(diào)整）= 65.43%方差分析例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出殘差分析析例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出殘差vs.因子的圖圖形分析析Zinc可以參照照殘差-因子圖圖。在此此我們看看到殘差差的

56、散布布在廣告告費和廣廣告時間間段均在在低水平平時要相相對大一一些。例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出對于Cognition的方差分分析來源自自由度度SSMSFPMoney2529.39264.697.580.002Time21620.72810.3623.200.000Money*Time4442.44110.613.170.029誤差27943.0034.93合計353535.56方差分析析結(jié)果這個p-值(交互作用用圖結(jié)合今后后的工程程管理解解釋此結(jié)結(jié)果.為了提高高認(rèn)知度度，廣告告費用設(shè)設(shè)在3水平時，廣告時時間設(shè)在在1或2水平均無無妨。例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出基礎(chǔ)統(tǒng)計計量匯總統(tǒng)計計量:

57、 Money,Time行: Money列: Time123全部177.2560.0060.0065.759.9125.2285.71510.73844412276.5073.7558.2569.507.1882.5004.2729.54944412379.5079.7566.0075.085.8025.0584.5468.17444412全部77.7571.1761.4270.117.2009.5235.61610.05112121236單元格內(nèi)內(nèi)容:Cognition:均值Cognition:標(biāo)準(zhǔn)差計數(shù)Zinc統(tǒng)計表格描述性統(tǒng)統(tǒng)計表格格通過交叉叉列表可可調(diào)查對對顯著的的交互作作用(Money

58、*Time)的基礎(chǔ)統(tǒng)統(tǒng)計量（平均值值和標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)偏差）。例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出e2(epsilon-squared)計算:實際顯著著度哪個輸入入因子對對結(jié)果最最顯著？例題2:認(rèn)知度最佳條件件的導(dǎo)出出來源自由度SSepsilon-squaredMoney2529.3915%Time21620.7246%Money*Time4442.4413%誤差2794327%合計353535.56100%目的:分析電刷刷(Brushing)、焊接電流流(Welding Current)和鍍金(ChromePlating)是否對PitchDiameter影響.輸出:PitchDiameter打開文件件：P

59、itch.MTW因子:電刷(Brushing):2水平(yes、no)焊接電流流(Welding Current):3水平(Low、Medium、High)鍍金(ChromePlating): 3水平(Low、Medium、High)N =對每一個個焊接處處理測量量3次總實驗次次數(shù)為幾幾次，分分析其主主效果/交互作用用得出最最終結(jié)論論.Zinc例題3 :3因子分析析最佳條件件的導(dǎo)出出Matrix設(shè)計計算產(chǎn)生模塊塊化數(shù)據(jù)據(jù)簡單數(shù)集集指定要保保存到哪哪一列起始值(一般為1)最終值(根據(jù)水平平不同)增加值(一般為1)每一個值值反復(fù)次次數(shù)第一最后值再再現(xiàn)的次次數(shù)例題3 :3因子分析析最佳條件件的導(dǎo)出出

60、Matrix設(shè)計例題3 :3因子分析析最佳條件件的導(dǎo)出出打開文件件Pitch.Mtw翻看一下下數(shù)據(jù)，以對矩矩陣有所所了解用我們以以前復(fù)習(xí)習(xí)過的ANOVA程序步驟驟分析數(shù)數(shù)據(jù)。例題3 :3因子分析析最佳條件件的導(dǎo)出出對于Diameter的方差分分析來源自自由度度SSMSFPPlate2436.000218.00066.510.000Brush150.07450.07415.280.000Current2261.333130.66739.860.000Plate*Brush278.81539.40712.020.000Plate*Current4355.66788.91727.130.000Bru