别名结构描述了在设计中发生的混淆类型。混淆项也可以称为别名。
当并非所有的因子水平组合都包括在设计中时,会出现别名。在别名结构中,完全别名项的系数等于 1。例如,如果因子 A 与三因子交互作用 BCD 相混杂,则 A 的估计效应是 A 的效应与 BCD 的效应的合计。您无法确定显著效应是因为 A、BCD 还是二者的组合。如果您尝试在同一个模型中包括完全别名项,Minitab 会删除以后列在项列表中的完全别名项。
部分别名在筛选设计中很常见。对于部分别名,别名结构中的项具有不为 1 的系数。在解释具有部分别名的项时要谨慎。别名表中的系数显示该项与模型中项的估计值的偏倚量。
解释
使用别名结构检查互为别名的项。例如,用来评估超声波清洗机功效的研究有 7 个因子:
- 培训时间(秒):调幅的持续时间
- Degas 时间(秒):调制之间的气泡释放休息时间
- 猝发时间(毫秒):高能气泡的猝发时间
- 安静时间(毫秒):清洗机的休息时间
- 中心(千赫):远离 40 千赫的中心频率
- 带宽(千赫):从中心频率扫描的差值
- 扫描时间(秒):完成 1 次扫描所需的时间

筛选设计模型: 功率 与 培训, 猝发, 安静, 中心, 扫描
别名结构(截至 2 阶项)
因子 名称
A 培训
B Degas
C 猝发
D 安静
E 中心
F 带宽
G 扫描
别名
I + 0.51 AA + 0.51 BB + 0.64 CC + 0.77 DD + 0.64 EE + 0.51 FF + 0.77 AB
- 0.90 AC + 0.26 AD + 0.90 AE - 0.77 AF - 0.64 BC + 0.77 BD + 0.64 BE
- 0.77 BF + 0.51 BG - 0.64 CD + 0.64 CF - 0.13 CG + 0.90 DE - 0.26 DF
- 0.64 EF - 0.13 EG + 0.51 FG
A
C
D
E
G
GG + 0.38 AA + 0.38 BB + 0.22 CC + 0.06 DD + 0.22 EE + 0.38 FF - 0.94 AB
+ 1.09 AC - 0.31 AD - 1.09 AE + 0.94 AF + 0.78 BC - 0.94 BD - 0.78 BE
+ 0.94 BF - 0.62 BG + 0.78 CD - 0.78 CF + 0.16 CG - 1.09 DE + 0.31 DF
+ 0.78 EF + 0.16 EG - 0.62 FG
CE - 0.23 AA - 0.23 BB - 0.04 CC + 0.16 DD - 0.04 EE - 0.23 FF + 0.16 AB
- 0.35 AC - 0.61 AD + 0.35 AE - 0.16 AF + 0.04 BC + 0.16 BD - 0.04 BE
- 0.16 BF + 0.77 BG + 0.04 CD - 0.04 CF - 0.19 CG + 0.35 DE + 0.61 DF
+ 0.04 EF - 0.19 EG + 0.77 FG
Pareto 图显示在 0.05 水平下,2 个主效应、1 个交互作用项和 1 个二次效应很显著。别名结构显示与其他效应互为部分别名的常量项、二次项和交互作用项。在筛选情况下,通常假设最强的效应与响应变化相关联。如果试验未能满意地识别出最重要的项,则部分别名是 1 个可能的原因。如果部分别名是问题所在,则可以收集更多的数据来独立于其他效应深入了解要研究的效应。