创建一般全因子设计的所有统计量

解释

因子是您在试验中控制的变量。因子也称为独立变量、解释变量和预测变量。因子假设有限数量的可能值，称为因子水平。因子可具有文本或数值水平。对于数字因子，需为试验选择具体的水平，即使存在许多可能的因子值也是如此。

例如，您要研究在制造过程中可能影响塑性强度的因子。您在试验中包括添加剂和温度的因子。添加剂是类别变量。添加剂可以为类型 A 或类型 B。温度是连续预测变量。因为温度是一个因子，试验中只有两个温度设置：100℃ 和 200℃。如果设计包括一个中心点，则数子因子可具有三个水平（100℃、150℃、200℃）。

解释

仿行是多个具有相同因子设置（水平）的试验游程。一个仿行相当于一个基本设计，您可在其中执行每个因子水平组合一次。如果有两个仿行，则在基本设计中执行每个因子水平组合两次（以随机顺序执行），以此类推。

例如，如果有 3 个因子，每个因子有 2 个水平，并且检验所有因子水平组合（全因子设计），则基础设计代表 1 个仿行和 8 个游程 (2³)。如果添加 2 个仿行，则设计中包括 3 个仿行，具有 24 个游程。

有关仿行和重复之间的差异的更多信息，请转到设计试验中的仿行和重复。

解释

使用基本游程可确定设计。游程是用于度量响应的每个试验条件或因子水平的组合。每个游程对应于工作表中的一行，并生成一个或多个响应测量值（即观测值）。例如，您要执行一个包含两个因子、每个因子具有两个水平的全因子设计。试验包含四个游程：

基本游程是初始设计或起点，Minitab 可从中构建最终设计。您可以添加仿行，然后将游程数添加到基本游程数。例如，您可以创建一个 8 因子明确筛选设计。基本游程数为 17。当仿行数为 2 时，总游程数是 34。

每个游程对应于一个设计点，而整组游程即为设计。在同一试验条件下的多次执行被视为单独的游程，也称为仿行。

解释

每个游程对应于一个设计点，而整组游程即为设计。在同一试验条件下的多次执行被视为单独的游程，也称为仿行。

解释

区组说明在不同条件下执行的游程之间可能发生的差异。例如，工程师设计一个试验用于研究焊接，但无法在同一天收集所有数据。焊接质量受多个每天都在变化的变量（如相对湿度）的影响，工程师无法对此进行控制。为了说明这些不可控的变量，工程师将每天执行的游程分组到单独的区组中。区组说明来自不可控变量的变异，使这些效应不与工程师想要研究的因子效应相混淆。

解释

区组说明在不同条件下执行的游程之间可能发生的差异。例如，工程师设计一个试验用于研究焊接，但无法在同一天收集所有数据。焊接质量受多个每天都在变化的变量（如相对湿度）的影响，工程师无法对此进行控制。为了说明这些不可控的变量，工程师将每天执行的游程分组到单独的区组中。区组说明来自不可控变量的变异，使这些效应不与工程师想要研究的因子效应相混淆。

解释

使用此表可查看设计中每个游程的因子设置以及这些游程的顺序。在这些结果中，设计表显示该设计包括 27 个游程，它们位于 1 个区组中。这些游程具有随机顺序。在第一个游程中，因子 A 设置为水平 1，因子 B 和 C 设置为水平 3。