Minitab做实验设计
Minitab的实验设计方法
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 doe案例
minitab doe案例
以下是一个使用Minitab进行DOE（实验设计）的案例：
案例：PCB板的镀铜线质量优化
1. 确定每个因子的高低水平，例如温度、时间、电流等。
2. 打开Minitab软件，创建一个新的DOE计划。
3. 选择合适的因子数、区组中心点数、角点仿行数和区组数，以满足实验需求。
4. 生成正交试验矩阵，并按照计划进行实验。
5. 将实验数据复制到Minitab中进行DOE分析。
6. 选择因子和响应，进行效应图和方差分析。
7. 根据分析结果，优化因子水平，以提高镀铜线的质量。
通过以上步骤，可以使用Minitab进行DOE，优化PCB板的镀铜线质量。
Minitab DOE 操作说明 范例 全因子实验设计法3 因子2 水平实验设计
Minitab DOE操作说明:范例:全因子实验设计法3因子2水平实验设计:因子—A.时间 ,B.温度 ,C.催化剂种类Step 1:决定实验设计开启Minitab R14版1.选择Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design因所要讨论的因子有三个 , 由表中可以作二种选择:¾选择Ⅲ作4次实验¾选择Full作8次实验一个三因子2水平的设计共有23 (或8)种可能的组合 , 一个包含所有可能组合的设计 ,应无法与其它的效应明确分辨出来 ; 然而,使用较少的组合设计称之为部份因子设计(Fractional Factorial Design)此范例决定是全因子设计 , 因在化学工厂内 , 要控制这些因子(时间/压力/催化剂种类)并不耗费时间及成本 , 且实验可在非尖峰时间进行 , 避免打断生产线的进度 , 如果这实验所需成本很高或困难执行 , 你可能需做不同决定。
3.点击OK , 回到主对话框中4.选择2-level factorial (default generators), 在因子数选择35.点击Designs ,选取Full factorial6.在Number of replicates选项中选2 ,按OKStep 2:因子命名与因子水平的设定因子水平的设定可以是文字或数值¾若因子为连续性Æ使用数值水平设定,可为量测的任意值(ex.反应时间)¾若因子为类别变量Æ使用文字水平设定,为有限的可能值(ex.催化剂种类)就一个2水平的因子设计 , 因子水平设定为两个值 , 建议数值尽可能分开:Factor Low Setting High SettingTemperature 20° C 40° CPressure 1 atmosphere 4 atmospheresCatalyst A B1.点击Factors按钮2.输入因子名称及水平 , 完成后按OK回到Create Factorial Design主对话框Step 3:随机化与储存设计的内容1.按Options选项钮2.在Base for random data generator的字段 , 输入9 ,可控制随机化的结果,让每次 都可得到一致的模型3.确定有选取Store design in worksheet的选项后,并按OK4.回到Create Factorial Design主对话框按OK ,就会产生设计的内容并储存在工作窗体 中Step 4:¾若要切换工作窗体以RanOrder/StdOrder以及Coded/Uncoded 的呈现 ,可由菜单Stat ÆDOE ÆDisplay Design 来选择¾ 另外若要修改因子名称或设定 , 有两种方式： (1)可由菜单Stat ÆDOE ÆModify Design 来选择 (2)直接修改数据窗口中相对的因子列Step 5:数据收集与输入1.在数据窗口中C8的变量名称位置输入Yield2.可将此实验工作表打印出来并收集数据结果输入YieldStep 6:筛选实验目的是利用效应图来选取对于提高产能较大效应的因子¾配置一个模型(Fit a model)1.在菜单点选StatÆDOEÆFactorialÆAnalyze Factorial Design2.在Responses字段输入Yield3.点取Graphs选项钮4.绘制Normal(常态机率图)及Pareto(柏拉图) ,协助找到显著因子5.按OK 键 ,回到Analyze Factorial Design 主对话框 ,再按主对话框OK 键 ,即会将分析结果及绘图在窗口中 ¾ 效应图(Effect Plots)Normal(常态机率图) Pareto(柏拉图)¾确认重要的效应因使用为全因子设计,故包含3个单一之主效应、3个二次的(two-way)交互作用及1个三次的(three-way)交互作用Step 7:配置一个较简单的模型接下来,要由全因子模型所找到的重要因子再重新设定一个较简单的模型,也就是去除不显著之因子,评估适合度、图示解析及残差分析1.点选菜单选单StartÆDOEÆFactorialÆAnalyze Factorial Design2.选取Terms选项钮3.设定内容4.按OK键,回到Analyze Factorial Design主对话框6.勾选Four in one相关分析图,按OK键回主对话框7.按Analyze Factorial Design的主对话框OK键分析的结果会列在程序窗口中,残差分析图及相关图将可进一步评估¾主效应是否选取适当??¾设定的模型是否恰当??Step 8:评估调整后的模型而残差分析图的结果也是令人满意的Step 9:结论之描述¾因子图(Factorial Plots)以绘制主效应图(Main Effect Plot)及交互作用图(Interaction Plot)可以用目视的方法来决定效应分析1.点选菜单StatÆDOEÆFactorialÆFactorial Plots2.勾选Main Effects Plot ,再按下Setup3.在Response输入Yield4.将显著因子B(Pressure)及C(Catalyst)自Available字段到> Selected字段中2.勾选Interaction Plot ,再按下Setup,重复3与4步骤¾ 检视绘图内容在绘图窗口中会个别列出主效应图及交互作用图--主效应图(Main Effects Plot)分析压力图催化剂图(Catalyst Plot)Æ比较催化剂在两种类别的差异(1) 由图中显示 ,差异性比较:催化剂主效应>压力主效应 ,也就是说催化剂斜率的绝对值 大于压力斜率的绝对值 ,由于Yield 为望大值(越大越好) ,故压力在4大气压较1大气 压有较高的良率 ; 催化剂的种类使用A 较B 有较高的良率(2) 若因子之间没有交互作用存在 ,由主效应图即可找到使良率较高的最佳组合 ,此范例 有BC 交互作用显著差异存在 ,故接下来再由交互作用图来分析-- 分析交互作用图可看出因子间水平设定互相造成之冲击性 ,有加乘或抵消作用(1) 由图中显示 ,不论压力值在1大气压或4大气压 ,使用A 催化剂的Yield 皆大于B 催化剂 ;但是以A 催化剂而言 ,压力设定在4大气压比1大气压有明显Yield 变化(2)综合以上分析 ,使Yield 最大的最佳组合为压力4大气压与A 催化剂。
minitab正交试验设计
食品科学研究中实验设计的案例分析——正交设计优选白芨多糖包合丹皮酚最佳工艺以及包合物的鉴定[1]摘要：本实验采用用minitab软件设计L9(34)正交试验优选白芨多糖包合丹皮酚的最佳工艺，结果显示：以丹皮酚和白芨多糖的物料比、反应时间和反应温度为考察指标，得到优化工艺为：物料比1:6、反应时间4h、温度30℃，包封率可达29.38%，收得率74.29%。
关键词：正交设计 minitab1 正交试验因素水平的确定选择丹皮酚与白芨多糖的A物料比(W/W)、B反应时间(h)、C包合温度(℃)三个对试验结果影响较大的因素为考察对象，每个因素各取三个水平(表1)。
采用L9(34)正交试验表进行正交试验。
以所得包合物的收得率和药物包封率为考察指标，确定最佳工艺。
表一正交试验因素水平表水平因素A物料比（w/w）B反应时间（h）C反应温度（℃）1 1：2 2 302 1：43 403 1：64 502 正交试验设计步骤：1 选择统计—＞DOE—＞田口—＞创建田口设计。
2 得出田口设计窗口，在这个窗口中我们可以设计正交试验，本试验选择3水平4因素，其中一个因素作为误差列。
3 点击显示可用设计，进入如下图的窗口，选择L9 2-44 点击“设计”选项，选择L9 3**4，这样我们就得到了L9(34)5 点击“因子”选项，得到如下图窗口，可以对其名称进行设计，如“A”改为“A物料比”6 设计完成，得到如下图的正交试验表7 导入数据（包封率和收得率）8 点击“DOE”—＞“田口”—＞“分析田口设计”，得到下图9 在响应数据位于栏中选择“包封率”10 在“项”选项中，选中A B C的内容，注意不要选中误差列，按下图进行设计。
11 点击确定，可得出下列的分析数据。
（再按上述8-11，对收得率进行分析，可得出另外一个分析数据）12 点击“统计”—＞“方差分析”—＞“一般线性模型”13 在“响应”栏中选择“包封率”,在“模型”栏中选择A B C D14 点击确定，得出方差分析数据，如下图。
Minitab实验设计操作解读
为了学习的方便，把“随机化”选项去掉 其他按“Ok”
信息窗口输出
实验设计的基本信息：
因子数目 运行次数 实验类型 实验分辨率 “＋”或者“－”的组合
实验的别名结构（混淆）
实验的直观分析
按照前面全因子实验的步骤做出实验结果的主效应图和交 互作用图如下：
反应完全度 主效应图
实验的统计分析第4步：确定最佳条件
选择菜单”统计>DOE>因子>因子图…”作出以下图形： 立方图
实验的统计分析第4步：确定最佳条件
平均值 的立方图（数据平均值）
27.8375 9
18.0875
压力
39.3875 6 180 温度
24.5375
220
为了得到更高的强度，因子的最佳设置是： •温度：180 •压力：6
搅拌速度 进给速度
2
140 搅拌速度
180
3
6
原材料浓度
75 60 90 75 60
如何得出结论？
使用Minitab文件：部分因子（＋）.mtw
实验的直观分析
反应完全度 主效应图
数据平均值
催化剂浓度 75 70 65 60
温度 催化剂浓度
反应完全度 交互作用图
数据平均值
原材料浓度
140 180 3 6 10 15 100 120 90 75 60 90 75 60
模型中各项因子的系数。
实验的统计分析第3步：各种统计量分析
统计工具就以下的实验数学模型进行分析：
y 常量 a 区组 b 温度 c 压力 d （温度 压力） 残差
结论：
• 温度的“P” ≤0.05，温度是重要 的； • 压力的“P” ≤0.05，温度是重要 的 • （温度×压力）的“P” >0.05， 温度和压力的交互作用不重要的
doe(实验设计)与minitab培训doe案例
doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计（DOE，Design of Experiments）是一种系统化的方法，用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。
在制造业、工程、科学研究和其他领域中，DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。
Minitab是一款流行的统计软件，用于数据分析、假设检验、回归分析等。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户轻松地分析和解释数据。
以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例：假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。
通过实验设计，该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度：温度、压力和材料类型。
目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合，以最大化产品的抗拉强度。
为了解决这个问题，公司使用Minitab软件进行实验设计。
首先，Minitab 帮助确定因素和水平，并生成一个实验矩阵，其中包括每个实验的条件和结果。
然后，公司按照实验矩阵进行实验，并记录每个实验的结果。
在收集完数据后，Minitab帮助进行数据分析。
通过分析结果，公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。
此外，Minitab还提供了其他有用的统计信息，如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。
通过这个案例，Minitab培训的目标是使参与者能够：1. 了解实验设计的基本概念和方法；2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析；3. 掌握如何解释和分析实验结果；4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。
总之，通过DOE和Minitab培训，参与者可以学习如何系统地设计和分析实验，并使用统计软件来分析和解释数据。
这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。
Minitab做实验设计(田口法)
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。
MINITAB案例用缺失数据进行实验设计
MINITAB案例用缺失数据进行实验设计一、缺失数据的定义和类型缺失数据是指在数据分析过程中无法获取或记录的数据。
在实验设计中，缺失数据可能会通过实验设备故障、数据采集错误、实验人员缺位等原因产生。
缺失数据分为三种类型：缺失完全随机（MCAR）、缺失随机（MAR）和非缺失随机（NMAR）。
1.1缺失完全随机（MCAR）MCAR是指缺失数据与观测值和缺失的原因均无关。
这意味着数据保留的概率与变量值无关。
例如，一些实验设置的温度计故障，在该实验的温度观察中将会产生完全随机的缺失。
1.2缺失随机（MAR）MAR是指缺失数据与观测值无关，但与缺失的原因有关。
这意味着数据保留的概率仅与其他已观测到的变量有关。
例如，一些实验中有两个不同的操作人员，其中一个人员可能会因个人原因缺失部分数据。
1.3非缺失随机（NMAR）NMAR是指缺失数据与观测值和缺失的原因均有关。
这意味着数据保留的概率与未观察到的变量有关，而这些变量又无法通过其他已观察到的变量推断出来。
例如，一些实验的测试对象可能对其中一种特定条件下的压力有抵触情绪，从而导致在该条件下产生缺失数据。
二、处理缺失数据的方法2.1完全剔除法完全剔除法是指在出现缺失数据的情况下，删除含有缺失数据的样本。
这种方法的优点是简单易操作，不需要额外的计算或推断，但缺点是会减少样本量，可能导致样本偏差。
2.2简单插补法简单插补法是指用其中一种统计量（如均值、中位数等）替代缺失值。
这种方法的优点是简单有效，但缺点是无法准确反映真实的数据分布，可能导致结果偏差。
2.3多重插补法多重插补法是指通过生成多个完整的数据集，并使用多个完整数据集分析和汇总结果，从而处理缺失数据的方法。
这种方法的优点是能够更准确地反映真实的数据分布，缺点是计算量大、操作复杂。
三、缺失数据的实验设计在实验设计中处理缺失数据需要注意以下几点：3.1了解缺失数据的类型在实验设计中，了解缺失数据的类型能够更准确地选择合适的处理方法。
- 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)。
Minitab做实验设计
（DOE）
（3因子2水平）
编著：鲁仁山
2007.12.12
1．双击桌面上的Minitab图标。
2．这是打开后的界面。
3.将C1定义为Levels，C2定义为1（表示低水平），C3定义为2（表示高水平）。
4.数据输入完毕，打开Stat菜单，点选DOE Factorial Create Factorial Design…
5.这是弹出的界面。
6.点选2-level factorial（default generate）（2 to 15 factors），Number of 处选择3，然后按下Designs按钮。
7.这是弹出的界面。
8.选择Full factorial，Number of center选择0，Number of replicates选择2，Number of blocks选择2，然后按下OK确认。
9.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。
10.这是弹出的界面。
11.将资料填入相应的栏位中，然后按下所有OK确认。
12.这是输出的数据分析表。
13.如果你需要改变数据的排列方式，打开Stat菜单，点选DOE Display Design…
14.这是弹出的界面。
15.根据需要点选你喜欢的数据排列方式（本例点选Standard order for design）,然后按下OK确认。
16.这是重新排列的数据表。
17.按下红色圆圈中的按钮，可以查看试验方案。
18.这是输出的试验方案，按下红色圆圈中的按钮，可以查看实验设计的情况。
19.这是输出的实验设计情况，按下红色圆圈中的按钮，打开原先的数据分析表。
20.在弹出的数据表中填入根据试验方案进行试验获得的响应数据（本例是C8）。
21. 打开Stat菜单，点选DOE Factorial Analyze Factorial Design…
22.这是弹出的界面。
23.在Response处填入Residue，然后按下Terms按钮。
24.这是弹出的界面。
后按下OK确认.
26.按下Graphs,这是弹出的界面.
27.钩选Normal, Pareto, Alpha选择0.1,Residuals for Plots点选Standardized, 然后按下所有OK确认.
28.这是输出的正态概率点图.
29.这是输出的各种影响的柏拉图.
30.这是输出的分析报告(1).
31. 这是输出的分析报告(2).
32. 这是输出的分析报告(3).
33.打开原先输出的数据表, 在上面打开Stat菜单，点选DOE Factorial Analyze Factorial Design…
34.这是弹出的界面.
35.按下Terms按钮,这是弹出的界面.
36.根据之前输出的结果,选定相应的影响项目,按下OK确认.
37.按下Graphs按钮,这是弹出的界面.
versus order,按下所有OK确认.
39.这是残差的正态分布概率点图.
40.这是输出的残差与适应值的参照图.
41.这是输出的影响柏拉图.
42.这是输出的残差与观察循序的对照图.
43.这是输出的分析报告.
44. 打开原先输出的数据表, 在上面打开Stat菜单，点选DOE Factoria Factorial Plots….
45.这是弹出的界面.
46.在弹出的界面上钩选Main Effects Plot,然后按下Setup…按钮.
47.这是弹出的界面.
48.在弹出的界面上,Response处填上Residue,选定Temp和Time,然后按下所有OK确认.
49.这是输出的残差的主要影响点图.。