第六章Minitab简单的试验设计技术

Minitab的实验设计方法1. 简介Minitab是一种常用的统计软件，可以用于数据分析、实验设计以及同等分析等任务。

实验设计是一种研究方法，用于确定影响实验结果的因素以及确定这些因素之间的关系。

Minitab提供了丰富的实验设计方法和工具，帮助用户有效地设计和分析实验。

本文将介绍Minitab 中常用的实验设计方法。

2. 单因素实验设计单因素实验设计是最基本的实验设计方法之一，用于研究单个因素对实验结果的影响。

在Minitab中，可以使用两种方法进行单因素实验设计：方差分析和t检验。

2.1 方差分析方差分析是一种用于比较三个或三个以上样本均值是否相等的统计方法，通过计算均值差异的方差来判断是否存在显著性差异。

在Minitab中，可以通过以下步骤进行方差分析的实验设计：步骤1：打开Minitab软件，并导入数据集。

步骤2：选择“Stat”菜单下的“ANOVA”选项。

步骤3：在“ANOVA”对话框中，选择因素变量和响应变量。

步骤4：点击“OK”按钮运行方差分析。

步骤5：分析结果将在输出窗口中显示，包括方差分析表和显著性检验结果。

2.2 t检验t检验是一种用于比较两个样本均值是否相等的统计方法，通过计算均值差异的标准错误来判断是否存在显著性差异。

在Minitab中，可以通过以下步骤进行t检验的实验设计：步骤1：打开Minitab软件，并导入数据集。

步骤2：选择“Stat”菜单下的“Basic Statistics”选项。

步骤3：在“Basic Statistics”对话框中，选择两个样本的变量。

步骤4：点击“OK”按钮运行t检验。

步骤5：分析结果将在输出窗口中显示，包括均值差异、标准误差和显著性检验结果。

3. 多因素实验设计多因素实验设计用于研究多个因素对实验结果的影响，可以帮助确定因素之间的交互作用。

在Minitab中，可以使用多种方法进行多因素实验设计，例如方差分析、回归分析以及方差齐性检验等。

minitab实验之试验设计Minitab 实验之试验设计实验目的：本实验主要引导学生利用Minitab 统计软件进行试验设计分析，包括全因子设计、部分因子设计、响应曲面设计、混料设计、田口设计以及响应优化，并能够对结果做出解释。

实验仪器：Minitab 软件、计算机实验原理：“全因子试验设计”（full factorial design）的定义是：所有因子的所有水平的所有组合都至少要进行一次试验的设计。

由于包含了所有的组合，全因子试验所需试验的总次数会比较多，但它的优点是可以估计出所有的主效应和所有的各阶交互效应。

所以在因子个数不太多，而且确实需要考察较多的交互作用时，常常选用全因子设计。

一般情况下，当因子水平超过 2 时，由于试验次数随着因子个数的增长而呈现指数速度增长，因而通常只作 2 水平的全因子试验。

进行 2 水平全因子设计时，全因子试验的总试验次数将随着因子个数的增加而急剧增加，例如，6 个因子就需要 64 次试验。

但是仔细分析所获得的结果可以看出，建立的 6 因子回归方程包括下列一些项：常数项、主效应项有 6 项、二阶交互作用项 15 项、三阶交互项 20 项，…，6 阶交互项1 项，除了常数项、主效应项和二阶交互项以外，共有42 项是 3 阶以及 3 阶以上的交互作用项，而这些项实际上已无具体的意义了。

部分因子试验就是在这种思想下诞生的，它可以使用在因子个数较多，但只需要分析各因子和 2 阶交互效应是否显著，并不需要考虑高阶的交互效应，这使得试验次数大大减少。

在实际工作中，常常要研究响应变量 Y 是如何依赖于自变量，进而能找到自变量的设置使得响应变量得到最佳值（望大、望小或望目）。

如果自变量的个数较少（通常不超过3 个），则响应曲面方法（response surface methodology， RSM）是最好的方法之一，本方法特别适合于响应变量望大或望小的情形。

通常的做法是：先用 2 水平因子试验的数据，拟合一个线性回归方程（可以包含交叉乘积项），如果发现有弯曲的趋势，则希望拟合一个含二次项的回归方程。

利用Minitab进行正交试验设计1．试验设计试验设计可分为单因素问题试验设计与多因素试验设计。

常用的单因素试验设计方法有：对分法、0.618法等等。

常用的多因素试验设计方法有：曲面响应法、全因子试验法、正交试验设计等。

其中正交试验设计法是研究与处理多因素实验的一种科学方法。

利用规格化的表格—正交表,科学地挑选试验条件,合理安排实验。

该方法是在上世纪50年代由日本质量管量专家田口玄一提出的，由于其具有均衡分配、整齐可比的特点，所需工作量小，却可得到全面的试验分析结果，因而得到了广泛的应用，称为国际标准型正交试验法，又称为田口设计。

我国于上世纪70年代由数学家张里千教授经过简化得到了中国型正交试验法。

两者的主要区别在于中国型采用极差分析的方法对试验结果进行评价，计算量小、简单；田口型采用方差分析的方法，可得到因素间相互影响大小的结论。

常用的术语：【试验指标】作为试验研究过程的因变量，常为试验结果特征的量【因素】作试验研究过程的自变量，常常是造成试验指标按某种规律发生变化的那些原因【水平】试验中因素所处的具体状态或情况，又称为等级2. 利用Minitab进行正交试验设计a．启动b．创建正交设计表在这里选择3－Level Design，在因素数量上选择4 factors。

选择正交设计试验表，选Design：选择L9_3_4正交表设计：进行因素设计，选择Factor。

对因素名称和水平值进行设定，也可以不进行设定。

在options选项中选择将设计保存于工作表。

点击ok，在工作表区生成所需正交表。

在新的一列加入试验指标－试验结果。

并将试验结果的数据输入。

对试验结果进行分析，选择Analyze Taguchi Design。

出现分析设计对话框。

点击“选择”所要评价的试验指标。

设定分析的“选项”，这里选“望大”。

点击“确定”进行分析，在任务窗口出现均值和信噪比的分析结果，从结果可以看出磨制时间对指标的影响最大。

Minitab实验之试验设计引言试验设计是一种科学的方法，用于确定和优化产品、过程或系统参数。

它的目标是通过合理设计和分析试验，获得可靠的数据来支持决策和改进。

Minitab是一种常用的统计软件，广泛用于试验设计和数据分析。

本文将介绍Minitab实验设计的基本概念和应用。

试验设计的基本原理试验设计基于统计学原理和方法，旨在最大化试验效率并减少误差。

在试验设计中，研究者需要确定试验的目标和因素，然后制定一个合适的实验方案。

试验方案包括决定试验因素的水平和顺序，确定样本量和样本选择的方法。

常用的试验设计方法包括完全随机设计、随机区组设计和因子试验设计。

完全随机设计是最简单的试验设计方法，它随机将试验单位分配到不同的处理组中，以减少处理间的差异。

随机区组设计包括一个额外的随机因素，用于消除处理与处理区组之间的潜在差异。

因子试验设计是用于确定主要因素和交互作用效应的复杂实验设计方法。

Minitab的基本功能Minitab是一种功能强大的统计软件，提供了各种试验设计和数据分析功能。

Minitab可以用于设计随机化试验、组织试验数据、进行数据可视化和数据分析以及进行参数估计和假设检验。

Minitab具有直观的用户界面，以及易于使用的命令语言。

用户可以根据实际需求选择使用菜单和图形界面或直接输入命令进行操作。

Minitab还提供了丰富的图表和图像功能，用于展示数据和结果。

Minitab中的试验设计方法在Minitab中，可以使用多种方法进行试验设计。

以下是其中一些常用的试验设计方法：1. 单因素试验设计单因素试验设计用于研究一个因素对结果变量的影响。

在Minitab 中，可以使用单因素方差分析方法进行试验设计和分析。

Minitab可以计算各个水平的均值、方差和显著性差异，并生成相应的分析报告。

2. 多因素试验设计多因素试验设计用于研究多个因素对结果变量的影响以及它们之间的交互作用。

在Minitab中，可以使用多元方差分析（ANOVA）方法进行试验设计和分析。

minitab入门教程实验设计Minitab是一款常用于数据分析和统计的软件，它提供了丰富的功能和工具，使得实验设计变得简单而高效。

本文将介绍如何利用Minitab进行实验设计，以及如何分析实验结果。

第一步是确定实验目标和因素。

实验目标是我们想要研究或改善的问题，而因素是我们认为会对实验结果产生影响的变量。

在Minitab中，我们可以通过创建工作表来记录实验数据，并使用工作表的列来表示因素和响应变量。

第二步是选择适当的实验设计方法。

Minitab提供了多种实验设计方法，包括完全随机设计、随机区组设计、因素设计等。

选择适当的实验设计方法取决于实验目标和因素的数量。

在Minitab中，我们可以通过选择“Stat”菜单下的“DOE”子菜单来访问实验设计工具。

第三步是设置实验设计。

在Minitab中，我们可以设置因素的水平和重复次数。

因素的水平是指每个因素的取值范围，而重复次数是指每个实验条件下的重复次数。

通过设置合适的因素水平和重复次数，我们可以尽可能地减小误差和提高实验的可靠性。

第四步是执行实验并记录数据。

在Minitab中，我们可以使用工作表来记录实验数据，并使用数据工具来分析数据。

在实验过程中，我们需要确保实验条件的一致性，并按照实验设计的要求进行操作。

第五步是分析实验结果。

在Minitab中，我们可以使用统计工具来分析实验结果，包括方差分析、回归分析、信号-噪声比分析等。

通过分析实验结果，我们可以了解因素对响应变量的影响程度，并确定最佳的因素水平组合。

除了上述的基本步骤，Minitab还提供了其他功能和工具，如优化设计、缺失数据分析、假设检验等。

这些功能和工具可以帮助我们更全面地分析实验结果，并得出准确的结论。

Minitab是一款功能强大的数据分析和统计软件，它提供了丰富的实验设计工具和分析功能，使得实验设计变得简单而高效。

通过合理使用Minitab，我们可以更好地进行实验设计，分析实验结果，并得出准确的结论。

Minitab做实验设计（DOE）（田口法）（3因子3水平）编著：鲁仁山2007.12.271．双击桌面上的Minitab图标。

2．这是打开后的界面。

3.如上所示，将资料输入表中。

4. 数据输入完毕，打开Stat菜单，点选DOE Taguchi Create Taguchi Design…5. 这是弹出的界面。

6.根据水平的数量点选相应的水平设计，根据因子的数量点选相应的数字，然后按下Designs…按钮。

7.在弹出的界面上点选相应的正交方案，本例点选L9，然后按OK确认。

8. 这是弹出的界面，之前的灰色按钮（未激活）的已全部激活，按下Factors按钮。

9. 这是弹出的界面。

10．如图所示，将资料输入弹出的界面，然后按OK确认。

11.按下Options按钮，这是弹出的界面。

12. 如图所示，钩选Store design in worksheet，然后按OK确认。

13.这是弹出的实验设计组合排列表。

14.将根据实验组合进行实验得到的实验数据作为响应填入表中。

15. 打开Stat菜单，点选DOE Taguchi Analyze Taguchi Design…16. 这是弹出的界面。

17.在Response data are in处填入响应所在的栏位号，然后按下Graphs…18. 这是弹出的界面。

19.根据需要，如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Analysis。

20. 这是弹出的界面。

21. 根据需要，如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Terms。

22. 这是弹出的界面。

23. 如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下已激活的Analysis Graphs。

24. 这是弹出的界面。

25. 如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Options。

26. 如图所示点选相应的项目，按OK确认，然后按下Storage。

27. 这是弹出的界面。

28. 如图所示点选相应的项目，按全部OK确认。

DOEMinitab操作教程
1. 什么是DOE（设计实验）？
DOE（Design of Experiments），即设计实验，是一种系统、有效地进行试验设计和数据分析的方法。

它通过合理地选择实验方案，充分利用有限的资源和时间，提高实验效率，提供科学依据来优化产品和工艺。

2. 为什么使用DOE进行实验设计？
使用DOE进行实验设计有以下几个优点：
•提高实验效率：通过设计合理的实验方案，可以充分利用有限的资源和时间，减少试验次数，提高实验效率。

•优化产品和工艺：DOE可以通过充分考虑多个因素之间的交互作用，找到最佳的组合方案，优化产品和工艺参数。

•提供科学依据：DOE提供了数据分析和统计方法，能够从实验数据中提取有效信息，从而为决策提供科学依据。

3. Minitab简介
Minitab是一种常用的统计软件，提供了丰富的数据分析和实验设计功能。

在DOE方面，Minitab可以帮助用户设计合适的实验方案，分析实验数据，得出结论，并提供可视化的结果。

4. DOEMinitab操作步骤
使用DOEMinitab进行实验设计的操作步骤如下：
步骤1：安装和启动Minitab软件
在Minitab官方网站上下载最新版的Minitab软件，并按照官方指导进行安装。

安装完成后，启动Minitab软件。

步骤2：创建工作表
在Minitab软件中，点击。

Minitab 实验之试验设计实验目的：本实验主要引导学生利用Minitab 统计软件进行试验设计分析，包括全因子设计、部分因子设计、响应曲面设计、混料设计、田口设计以及响应优化，并能够对结果做出解释。

实验仪器：Minitab 软件、计算机 实验原理：“全因子试验设计”（full factorial design ）的定义是：所有因子的所有水平的所有组合都至少要进行一次试验的设计。

由于包含了所有的组合，全因子试验所需试验的总次数会比较多，但它的优点是可以估计出所有的主效应和所有的各阶交互效应。

所以在因子个数不太多，而且确实需要考察较多的交互作用时，常常选用全因子设计。

一般情况下，当因子水平超过2时，由于试验次数随着因子个数的增长而呈现指数速度增长，因而通常只作2水平的全因子试验。

进行2水平全因子设计时，全因子试验的总试验次数将随着因子个数的增加而急剧增加，例如，6个因子就需要64次试验。

但是仔细分析所获得的结果可以看出，建立的6因子回归方程包括下列一些项：常数项、主效应项有6项、二阶交互作用项15项、三阶交互项20项，…，6阶交互项1项，除了常数项、主效应项和二阶交互项以外，共有42项是3阶以及3阶以上的交互作用项，而这些项实际上已无具体的意义了。

部分因子试验就是在这种思想下诞生的，它可以使用在因子个数较多，但只需要分析各因子和2阶交互效应是否显著，并不需要考虑高阶的交互效应，这使得试验次数大大减少。

在实际工作中，常常要研究响应变量Y 是如何依赖于自变量，进而能找到自变量的设置使得响应变量得到最佳值（望大、望小或望目）。

如果自变量的个数较少（通常不超过3个），则响应曲面方法（response surface methodology ，RSM ）是最好的方法之一，本方法特别适合于响应变量望大或望小的情形。

通常的做法是：先用2水平因子试验的数据，拟合一个线性回归方程（可以包含交叉乘积项），如果发现有弯曲的趋势，则希望拟合一个含二次项的回归方程。