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步骤四、收集和输入数据 为了收集实验时的数据，需要创建数据集。 1.在数据窗口中，点击C8输入“yield”。要进行16次实验，需要记录每次的产量。假设得到了以下16个数据（单位：克）。 2.在“yield”列键入以下数据： 66 ，66，102，98，65，54，107，68，53，66，55，85，108，89，52，63 步骤五、筛选设计 筛选设计的目的是找出影响大的因子。既然已经生成了部分因子设计（部分配置法）并且收集了一些数据，那么可以对这些结果模式化、生成图形来估计效果。根据适合的算术模式和两种图形方法可以看出哪个因子对提高反应的产量影响最大。 1.选择 Stat ?DOE ? Analyze Factorial Design. 2.在 Responses中，输入 Yield 。 3.点击 Graphs 。 4.为了生成两个效果图以便知道哪个效果显著些，选中 Normal 和Pareto，使用缺省值α。 5.两次点击 OK。 Fractional Factorial Fit Estimated Effects and Coefficients for yield (coded units) Term Effect Coef StDev Coef T P Constant 74.81 2.561 29.21 0.000 TEMP 1.38 0.69 2.561 0.27 0.795 PRESSURE 14.12 7.06 2.561 2.76 0.025 CATALYST -30.37 -15.19 2.561 -5.93 0.000 TEMP*PRESSURE -0.13 -0.06 2.561 -0.02 0.981 TEMP*CATALYST -1.13 -0.56 2.561 -0.22 0.832 PRESSURE*CATALYST -13.37 -6.69 2.561 -2.61 0.031 TEMP*PRESSURE*CATALYST -0.13 -0.06 2.561 -0.02 0.981 Analysis of Variance for yield (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 3 4496.19 4496.19 1498.73 14.28 0.001 2-Way Interactions 3 720.69 720.69 240.23 2.29 0.155 3-Way Interactions 1 0.06 0.06 0.06 0.00 0.981 Residual Error 8 839.50 839.50 104.94 Pure Error 8 839.50 839.50 104.94 Total 15 6056.44 完成了一个完全模式，它包含三个主效果、三个二次交互作用、一个三次交互作用。在 Estimated Effects and coefficients 表中，根据P列的值决定哪个效果显著。因为使用的α值是0.05，气压、催化剂、气压和催化剂的交互作用显著，也就是说，他们的P值小于0.05。 效果图（effect plots) 现在可以使用一般概率图和效果的Pareto来看哪个效果影响产量。在一般概率图中，那些与直线结合得不是很好的点的效果往往很显著。 一般概率图将那些低于α水平的效果标志出来了。这里，气压、催化剂、气压和催化剂的交互作用显著，此时α=0.10。Pareto是另一种有用的工具，它可以帮你找出