分析明确筛选设计的二元响应的别名结构

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

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。

在设计试验的上下文中，协变量通常是由您测量但不控制的变量。由于协变量设置因试验游程而异，因此协变量通常导致因子效应出现部分别名。即使模型中的项没有部分互为别名，也可能会出现部分别名。在解释模型中具有部分别名的项时要谨慎。