21 部分因子实验
2k因子设计
它们都是ab，a，b和l的线性组合，组合的系数只有1 。 和（-1），满足 C 0 。同时有 C 4 。
4
4
r
r 1
2 r
r 1
方差分析
因此，A，B，AB 的离差平方和分别为
SA （对照） 4n 1
2 A
( ab a b l ) 4n
2
SB
S AB
（对照） 4n
2.2.1 22设计
假设在每一种水平组合下作n次重复观察，即取n个 观察值。为分析问题的方便, 引进下列记号： A表示因子A的效果，B表示因子B的效果，AB表示交 互作A×B的效果。a表示因子A在高水平、因子B在低 水平情况下观察值之和；b表示因子A在低水平，因子 B在高水平情况下观察值之和；ab表示因子A，B都在 高水平情况下观察值之和，l表示因子A，B都在低水 平情况下观察值之和。
谢谢
再由式（2.2.9）、式（2.2.10）和式（2.2.11），得离差平方和分 别为
S A
SB
50
2
208 . 33 ,
2
4 ×3
( 30 ) 4 ×3 75 . 00 ,
S AB
10
2
8 . 33 .
4 ×3
参照第1章方差分析中式（1.2.35)，求总离差平方和 ST 和误差 平方和SE
目录
因子设计的一般概念
2k因子设计——22设计
2.2 2k因子设计
假设试验中共有k个因子，每个因子都只有 两个水平。这种设计的安排总共有2k个不同的组 合，若每种组合下取一个观察值，总观察值共有 2k个，因此叫2k因子设计。
对2k设计作如下假设： （1）因子是固定的 （2）设计是完全随机的 （3）一般都满足正态性 （4）反应近似于线性
DOE进阶课件
26
4. 2K-P设计的应用-补充：别名置换
分析时，别名因子可项目 置换 1. A→BCD 2. B→ACD 3. C→ABD 4. D→ABC 5. AD→BC
27
移除A及D
AD置换为BC 的结果
AD置换为BC
将AD置换为BC AD交互作用不存在后，A与D
11
4. 2K设计的应用-步骤五：选择适当的实验设计
Minitab 1：设定实验：统计 ￫DOE ￫ 因子 ￫ 创建因子设计
• 部分因子 • 全因子
Minitab 2：设定因子名称和水平：统计 ￫DOE ￫ 因子 ￫ 创建因子设计￫ 因子
12
4. 2K设计的应用-步骤五：选择适当的实验设计
Minitab 3：随机化排序直交表：统计 ￫DOE ￫ 因子 ￫ 创建因子设计￫ 选项
32
1.2K-p +C设计的作用
评估试验是否存在干扰因子
正常
C1
C2
非正常
C1
C2
33
三次中心点条件 一模一样，随着 时间变化，y无 变化。
C3
三次中心点条件 一模一样，随着 时间变化，y越来 越小。 可能发生了什么？
C3
2.2K-p +C设计的概念 两水平因子实验如 2K-p 存在不足…… 它不能测试变量的效果在选择的水平之间是否是线性的 要检查因子对Y的影响是否是线性的应该怎么办？？
2
✓不良率:单 位为% ✓望小 ✓计量型
3
✓喷吹角度：15°、45° ✓喷吹压强：0.1兆帕、0.5 兆帕 ✓喷吹时间：0.5s、1.0s ✓喷嘴大小： 3、5 ✓计量型
实验六 因子分析
实验六因子分析一、实验目的学习利用SPSS进行因子分析。
二、实验步骤下表资料为25名健康人的7项生化检验结果，7项生化检验指标依次命名为1．建立数据文件。
定义变量名：分别为X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7，按顺序输入相应数值，建立数据文件。
2．选择菜单“Analyze→Data Reduction→Factor”，弹出“Factor Analysis”对话框。
在对话框左侧的变量列表中选变量X1至X7，进入“Variables”框，如图1。
3．单击“Descriptives”按钮，弹出“Factor Analysis: Descriptives”对话框，在“Statistics”中选“Univariate descriptives”项，输出各变量的均数与标准差，“在Correlation Matrix”栏内选“Coefficients”，计算相关系数矩阵，并选“KMO and Bartlett’s test of sphericity”项，对相关系数矩阵进行统计学检验，如图2。
图1 图2 4．单击“Extraction”按钮，弹出“Factor Analysis: Extraction”对话框，选用“Principal components”方法提取因子，如图3。
图35．单击“Rotation”按钮，弹出“Factor Analysis: Rotation”对话框，在“Method”栏中选择“Varimax”进行因子正交旋转，如图4。
6．单击“Scores”按钮，弹出“Factor Analysis: Scores”对话框，选择“Regression”项估计因子得分系数，如图5。
7．单击“OK”钮，得到输出结果。
图4 图5三、实验习题对2008年重庆市40个区县经济发展基本情况进行分析，选择合适的分析变量，找出影响地区社会经济发展水平的主要因子，并对各地区发展水平进行综合评价或者对各地区经济发展状况进行分类。
D0E培训体会
D0E培训体会这次参加了吉利公司组织的DOE培训，收获很大，在讲课老师深入简出的要点分析和生动明晰的案例讲解中，对于DOE实验设计有了更多明确的了解，受益良多。
DOE是通过改变一个过程的影响因子，观察改变因子后过程的响应，从而得到因子对过程的影响效果数据，由此，通过调整相应因子来实现优化产品的目的。
以前更多接触和使用的是“田口方法”和“根据特定结果需求来调整相关变量的方法”，这次了解到DOE实验设计方法大体上可分为四类：1.一次一个因子实验法 2.部分因子实验法 3.全因子实验法 4.响应实验法， 几种DOE实验设计方法都有各自的优缺点：一次一个因子实验法：每次对一个因子进行实验，效率低，实验成本高且实验交互性差，再现性差；部分因子实验法：讨论研究锁定影响较大的因子进行试验，这样实验效率较高，针对性较强，但因是对部分因子进行实验，要求研究人员对产品有认知度较高，且信息收集度不是很全面。
全因子实验法：全因子实验法是对产品某一过程的所有影响因子进行排列组合实验。
该实验法信息收集度全面，但实验的效率低，投入资源多。
响应实验法：响应试验法是确定需调整的实验结果，针对性地调整与之相关的因子。
该方法针对性强，效率高，但要求对产品有深入了解且对实验设备精度要求高。
“田口方法”是“部分因子实验法”中的一种，也是运用的最多的一种，另一种“根 据特定结果需求来调整相关变量的方法”也可归纳在“响应实验法”中。
本次培训重点所学的是“田口方法”,通过正交表，将所确定的实验因子和因子水准组合起来，形成实验计划。
再对实验所得数据进行分析得出最优结果，按最优结构进行再现性实验，从而确定产品的最佳设计方案。
“田口方法”具有以下优点：1.以较少资源达到预期的试验效果；2.低成本，高质量：可以先用低成本的原材料开始，通过DOE实验验证，设计出高品质的产品；3.通过相对简单有效的“田口方法“，使设计出来的产品更具稳健性，降低其对环境变化的敏感度。
【国家自然科学基金】_部分最小二乘法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
科研热词 渐近正态性 最小二乘法 饱和度 预估模型 非齐次弹性力学问题 非线性最小二乘法 阈值法 量纲分析法 重复加载试验 重力固体潮 部分线性单指标模型 部分线性ev模型 近红外光谱 路基工程 虹膜分割 蒸发蒸腾量 结构安全监测 纵向数据 约束稀疏脉冲反演 粘土 稳健统计 移动最小二乘法 睫毛 眼睑 用户满意 特殊地质体 灌水量 液膜形态 流体力学性质 永久变形 水分生产函数 水分敏感指数 正交校正 检测 权向量 杂交边界点法 机电阻抗 本征模态函数(imf) 最小移动二乘法 最小二乘法原理 数据拟合 数值仿真 故障诊断 收敛速度 支持向量机 摄像法 成膜临界速度 径向基函数 弹性动力学 干扰消除 岩石力学 层次分析法
科研热词 面板协整 环境库兹涅茨曲线 环境-经济空间格局 最小二乘法 拟合 dols 黄土 高斯光束 风洞试验 静电场 静电势 陇中黄土高原 阻尼最小二乘法 阶跃响应 部分数据辨识 部分变系数模型 通道幅相误差 辐射测温 软测量 软件度量 资料处理 质量估算 误差估计 解决实际问题 衡水湖 融资约束 腰斑匹配 缺陷预测 综合孔径辐射计 经验公式 紧支域 稳定学习 移动最小二乘法 移动最小二乘插值法 科学实验 矩形超高层建筑 相合性 相关性 直线拟合 生长性状 生态系统健康 特征面积法 激光技术 渐近正态性 污水处理过程 毫米波 横风向风力 梯度阈值函数 校正 权函数 本地校准 有限元方法
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 6性方法 小波包变换 天然气水合物 大田作物 多参数自确认传感器 声波阻抗 声发射定位 地震定位 双重互易法 双互易杂交边界点法 压电陶瓷 剖面最小二乘法 刮膜式分子蒸馏 偏最小二乘法 二维象限法 东沙海域 三维定位 wilks现象 glr检验 b2b电子中介 am-fm模型
minitab部分因子设计,响应面设计,参数设计解读
北京信息科技大学经济管理学院《工程优化技术》课程结课报告成绩：_______________班级：__工商1002_____学号：__2010011713____姓名：__魏坡_______日期：_2013年6月7日_部分因子试验设计1.实验设计背景部分因子试验设计与全因子试验设计的不同之处在于大大减少了试验的次数，具体表现在试验设计创建阶段的不一致，下面主要就部分因子试验设计的创建进行讲述。
2.因子选择用自动刨床刨制工作台平面的工艺条件试验。
在用刨床刨制工作台平面试验中，考察影响其工作台平面光洁度的因子，并求出使光洁度达到最高的工艺条件。
3.实验方案共考察6个因子：A 因子：进刀速度，低水平1.2，高水平1.4（单位：mm/刀）B 因子：切屑角度，低水平10，高水平12（单位：度）C 因子：吃刀深度，低水平0.6，高水平0.8（单位：mm ）D 因子：刀后背角，低水平70，高水平76（单位：度）E 因子：刀前槽深度，低水平1.4，高水平1.6（单位：mm ）F 因子：润滑油进给量，低水平6，高水平8（单位：毫升/分钟） 要求：连中心点在内，不超过20次试验，考察各因子主效应和2阶交互效应AB 、AC 、CF 、DE 是否显著。
由于试验次数的限制，我们在因子点上只能做试验16次，另4次取中心点，这就是6224-+的试验，通过查部分因子试验分辨度表可知，可达分辨度为Ⅳ的设计。
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”中选择默认2水平因子（默认生成元），在“因子数”中选定6。
单击“显示可用设计”就可以看到下图的界面，可以确认：用16次试验能够达到分辨度为Ⅳ的设计。
单击“设计”选项，选定1/4部分实施，在每个区组的中心点数中设定为4，其他的不进行设定，单击确定。
单击“因子”选项，设定各个因子的名称，并设定高、低水平值。
成纤维细胞生长因子21对胰岛素抵抗肝细胞葡萄糖摄取的影响及机制
型对照组相 比， Ｆ Ｇ Ｆ ２ １ 组 葡萄糖吸收量升高 ， 细胞 Ｇ Ｌ Ｕ Ｔ １ ｍ Ｒ Ｎ Ａ及 蛋 白表 达升高 （ Ｐ均 ＜ ０ ． ０ ５ ） 。与模 型对 照组相
比， 胰 岛素组 葡萄糖 吸收量不明显 ， 细胞 Ｇ Ｌ Ｕ Ｔ １ ｍ Ｒ Ｎ Ａ及蛋 白表达无 明显差 异（ Ｐ均 ＞ ０ ． ０ ５ ） 。结论 体 外合成 的 Ｆ Ｇ Ｆ ２ １ ｍＲ Ｎ Ａ可以改善 Ｉ Ｒ肝 细胞对 葡萄糖的摄取 ， 其 机制 与增 加 Ｇ Ｌ Ｕ Ｔ １ 表达有关 。 关键词 ： 成 纤维细胞生长因子 ２ １ ； 葡萄糖转运蛋 白 １ ； 体外转 录 ｍＲ Ｎ Ａ； 葡萄糖摄取 ； 胰 岛素抵抗 ； 肝细胞
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：０ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｔ ｏ ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｉ ｆ ｂ ｒ ｏ ｂ ｌ ａ ｓ ｔ ｇ ｒ ｏ ｗ ｔ ｈ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ 一 ２ １（ Ｆ Ｇ Ｆ ２ １ ）ｏ ｎ ｇ ｌ ｕ ｃ ｏ ｓ ｅ ｕ ｐ ｔ ａ ｋ ｅ ｏ ｆ ｉ ｎ ｓ ｕ ｌ ｉ ｎ — ｒ ｅ —
Ｔｈ ｅ ｌ ｉ ｖ ｅ ｒ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ７ ２ ｈ ｉ ｎ ＲＰＭ Ｉ 一 １ ６ ４０ ｍｅ ｄｉ ｕ ｍ ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎｔ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ３ ４． ４ ｕｍ ｏ Ｌ ／ Ｌ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｂ ｉ ｎ ａ ｎ ｔ ｉ ｎ ｓ ｕ ｌ ｉ ｎ ａ ｎ ｄ １
ｓ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｔ（ Ｉ Ｒ）ｌ ｉ ｖ ｅ ｒ ｃ ｅ ｌ ｌ ｓ ．Ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｓ Ｔ ｈ ｅ ｌ ｆ ｕ ｏ ｒ ｅ ｓ ｃ ｅ ｎ ｔ ｌ ｙ ｌ ａ ｂ ｅ ｌ ｅ ｄ Ｆ Ｇ Ｆ ２ １ ｍ Ｒ Ｎ Ａ ｗ ｉ ｔ ｈ Ｃ ｅ ｒ ｔ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｗ ａ ｓ ｓ ｙ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ｄ ｉ ｎ ｖ ｉ ｔ ｒ ｏ ．
实验室检验分析
实验室检验分析一、临床血液学和体液检验病例【病例1】血液活化部分凝血活酶时间延长1﹒临床病史患儿：男性，5个月。
症状：患儿为阴道自然分娩，无其他症状。
既往史和药物史：无特殊异常。
家族史：母亲为乙型血友病携带者，有出血史，凝血因子Ⅸ活性为16%；舅父患中度乙型血友病，凝血因子Ⅸ活性为2%。
体格检查：无出血征象。
其他检查：无异常。
2﹒检验结果患儿出生时即刻做凝血试验：活化部分凝血活酶时间（APTT）延长，凝血因子Ⅸ活性（FⅨ：C）测定无结果，疑“可能存在继发性凝血因子抑制物”。
复测凝血试验：患儿FⅨ浓度明显减低、凝血因子抑制物筛检结果阴性3﹒问题与解答（1）患儿哪几项检验结果明显异常？答：患儿虽无出血史，但家族史有血友病。
实验室APTT明显延长、FⅨ：C明显减低；凝血酶原时间（PT）正常，凝血因子抑制物筛检试验阴性（参见表1‐1‐1）。
（2）如何解释患儿这些异常的检验结果？答：针对患儿APTT延长：首先，需结合患儿临床是否有出血症状和体征，如有临床症状，则有助于APTT异常直接与出血的病因相联系。
其次，患儿母亲为乙型血友病携带者，有出血史、FⅨ活性低；舅父为中度乙型血友病，FⅨ：C仅2%。
故可解释患儿APTT延长、FⅨ：C＜1%的可能原因。
出血症状的鉴别包括：肝素治疗、血管性血友病（vWD）、血友病（凝血因子Ⅷ缺乏症或凝血因子Ⅸ缺乏症）、凝血因子Ⅺ缺乏症等。
非出血症状的APTT明显延长应考虑：狼疮抗凝物或接触因子缺乏（凝血因子Ⅻ、前激肽释放酶或高分子量激肽原缺乏）。
故患儿需鉴别的主要疾病有：1）血管性血友病（vWD）：血管性血友病因子（vWF）是FⅧ的一种载体蛋白，其缺乏则使FⅧ加速从血浆中清除。
通过检测vWF抗原和（或）vWF瑞斯托霉素辅因子活性可诊断vWD。
2）凝血因子Ⅺ缺乏症：此病少有自发性出血现象。
异常出血常见于损伤或手术后，特别是在有高纤溶活性的身体部位，如口腔、鼻腔及泌尿生殖道。
3）实验室狼疮抗凝物阳性疾病：此类疾病无出血但有静脉、动脉血栓形成史。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1
-1
1
-1
1
-1
-1
-1
1
-1
1
-1
1
1
1
-1
-1
-1
-1
1
1
1
-1
-1
-1
-1
1
1
-1
-1
-1
1
1
1
-1
1
1
1
-1
-1
-1
1
1
1
-1
1
-1
-1
-1
-1
-1
1
-1
1
1
1
-1
1
-1
-1
1
-1
1
-1
1
-1
-1
1
-1
1
-1
-1
1
1
-1
-1
1
-1
-1
1
1
-1
-1ห้องสมุดไป่ตู้
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
-1
1
1
-1
-1
Page 11 SAQM
分辨度 IV 设计
首先，我们将使用通常的3-因子设计并使用三元交互作用代替第四个因
子：
23 因子矩阵
设 ABC = D
A
B
C
AB
AC
BC
ABC
1
-1
1
-1
1
-1
-1
1
-1
-1
-1
-1
1
1
-1
-1
-1
1
1
1
-1
1
1
-1
1
-1
-1
-1
-1
1
-1
-1
1
-1
1
-1
-1
1
1
-1
-1
1
1
21 部分因子实验
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 1 SAQM
关于这个模块
这个模块介绍的是： 部分因子实验
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
六西格玛，一种对流程完美， 实现目标和减少变异的追求
\DataFile\CustSat.MTW \DataFile\CSFold.MTW
Pareto Chart of the Standardized Effects
(response is CustSat, Alpha = .10)
Fact o r A B C D E
Name Gender Po lPart y Income Age Residence
通过观察对SS，MS和P值，慢慢地简化模型。 具有最强解释功效的最简单的模型通常是最好的模型。
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 21 SAQM
第一次简化
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 22 SAQM
11
帕累托图分析
1.89 B A C AB DE AE D E
Page 9 SAQM
筛选设计
分辨度 III 设计： 对于“筛选设计”很有用，用于确定流程中几个因子中哪些是显著的。 常常为实验带来巨大的节约和效率。 可能的话，可创建设计以调查在N次运行中多达k=N-1个因子，这里N是4
的倍数。 定义关系中最小的词必须有3个字母。 Plackett-Burman 设计(1946): (使用前项MBB寻求帮助) 研究N次运行中k=N-1个变量的两水平部分因子设计，这里N是4的倍数。 如果N是2的幂，那么这些实验可以确定为分辨度 III 的设计。 对于N=12, 20, 24, 28 和36，这些设计很有趣。 不幸的是，折叠很凌乱！在12次运行的设计中，每个主效果部分地与45
定义关系中最小的词必须有4个字母。
分辨度 V 及以上的设计：
对于优化流程很有用。
这些是功能强大的设计，在忽视所有三因子和更高的交互效果的情 况下，允许对所有主效果两因子交互效果进行独特的估算。
分辨度 V 设计的定义关系中最小的词必须有5个字母。
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
D + ABC AB + CD AC + BD AD + BC
\DataFile\Factionl.xls
Page 13
SAQM
设计选项
Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design > choose a 2-level or Plackett-Burman option > Display Available Designs
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 19 SAQM
帕累托图
Pareto Chart of the Effects
(response is CustSat, Alpha = .10)
Term
1.89
B A C AB DE AE AD BC CD AC D CE E BD BE
0
5
10
Page 2 SAQM
1
我们将学到
1. 何时应该使用部分因子实验 2. 如何创建部分因子实验 3. 设计分辨度 4. 简化模型 5. 模型适合性 6. 折叠 7. 实际显著性
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 3 SAQM
何时需要部分因子
在我们之前的6-因子，2-水平实验中，我们确定全因子实验需要的 64次运行是不值得做的。
因此，当只需要调查主效果和低次交互作用时，我们研究问题可以 运行远小于2k 次。
我们实现这个要通过执行全因子实验要求运行的次数中的“部分”。
我们指定如下部分的2(k-p) 实验：
因子
Full ½ ¼ 1/8
运行
64 32 16 8
分辨度
Full VI IV III
指定
26 2(6-1) 2(6-2) 2(6-3)
注意：这里知识演示如何 创建设计。文档
CustSat.MTW 包含了设
计和数据。
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 15 SAQM
客户满意度 DOE 设计
不要选择随机运行，因为为了 学习方便希望在数据表中显示 标准顺序。
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 16 SAQM
10
模型简化注意
没有一条特定的路线。模型简化就像科学一样巧妙。记住目标是 发现最有用的模型。回忆George Box的告诫：所有的模型都是错 的，但有一些是有用的。
从最没有统计显著性的主效果和/或交互作用开始，当分析一个饱 和，两水平模型时可以使用帕累托图。
对于超过两水平的实验，最好开始的地方就是最高阶的交互作用 ，和/或哪些最小SS的项。
个两因子交互效果互为别称。
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 10 SAQM
5
特征研究和优化设计
分辨度 IV 设计：
对于特征研究流程很有用。
如果抑止三因子或更高的交互效果，主效果就能被直接估算。
任一
2k − p IV
设计必须包含至少2k次运行。
可以通过折叠(fold over)流程从分辨度 III 设计中得到。
1
1
1
1
1
1
-1
1
1
-1
-1
1
-1
AB = AxB
ABC = AxBxC
D 也就是说与ABC交互作用混淆或互为别称。
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 12 SAQM
6
展开分辨度 IV 设计
展开表…
生成元 I
A
B
C
AB
AC
BC D (ABC) AD
BD
CD
ABD
ACD
BCD
ABCD
1
-1
1
-1
-1
1
1
-1
1
A=I*A=A2BCD=BCD AB=I*AB=A2B2CD=CD
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
I=ABCD A=BCD B=ACD C=ABD
D=ABC AB=CD AC=BD AD=BC
Minitab 别名结构
I + ABCD A + BCD B + ACD C + ABD
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Page 14 SAQM
7
客户满意度 DOE 设计
决定使用没有中心点和区组的1/2部分实验。Minitab提供了¼ 部分，½ 部分和全因子的选择。这些设计的优点和缺点是什么呢？
Stat>DOE >Factorial>Create Factorial Design 选择：2-level factorial (default generators) 因子个数：5
15
20
25
30
Effect
Lenth's PSE = 0.9375 Worksheet: CustSat.MTW
上海质量管理科学研究院（SAQM） 版权所有
Fact o r A B C D E
Name Gender PolPart y Income Age Residence
35 Page 20 SAQM