DX11软件教程两水平因子分析TwoLevel Factorial第5课中文版共38页Word文件下载.docx

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在这些过程的每一次组合中，实验者都记录下过滤速率。

我们的目标是最大限度地提高滤液过滤速率，并尝试找到条件，允许减少甲醛浓度，即因子C。

这个案例研究展示了设计专家提供的，许多两水平设计的特点。

这会让你在成为一名强大用户的道路上走得很好。

让我们继续！

如果温度等因子很难改变，该怎么办：

理想情况下，实验的运行顺序将完全随机化，这是设计专家默认的实验安排。

如果由于一个或多个因子很难被快速改变，而无法实现这一点，请选择裂区设计。

但是，请记住，对于随机性中受到限制的因子，您将付出降低效率标准的代价。

在开始一个裂区之前，参加“特性之旅”，了解设计专家是如何设计这样一个实验的，以及在选择效应时要注意什么，等等。

设计实验

启动程序并单击“新建设计”。

你现在看到屏幕上有四个分支项。

继续使用因子Factorial因子选项，这是默认的。

您将使用默认的选择:

RandomizedRegularTwoFactorial常规随机化两水平因子分析（析因）。

两水平析因设计生成器

DesignExpert的Designbuilder设计建模，提供2到21个因子的完整和部分两水平因子设计，以2的幂（4、8、16…）表示，最多可运行512次（实验组合）。

在屏幕上，这些可选项以彩色色块显示。

白色方块表示全水平组合，从2到9，用k（因子数）表示，需要运行2k次。

其他选项的颜色，像交通灯一样：

绿色表示通行，黄色表示小心

操作，红色表示停止，表示不同程度的实验分辨率：

≥V、IV和III。

要快速浏览这些颜色代码，请按屏幕上的“screentipsbutton”（或选择“提示”、“屏幕提示”），然后单击主题1：

“您想要什么类型的信息？

”

让我们继续处理手头的案例——一个完整的全水平组合设计。

单击标记为实验次数Runs为16的那行中标记4的列（factors因子数4）中标记为24的白色正方形。

在四个因子上，选择完整的两水平设计，产生16个实验数（运行次数）

单击“下一步”按钮。

您也可以双击一个设计来选择它并继续。

现在可以输入实验因子的名称、度量单位和水平。

使用箭头键、制表键或鼠标从一个位置移动到下一个位置空间。

为每个因子（A、B、C和D）输入下面屏幕截图上显示的名称、单位、低水平和高水平。

多因子：

输入因子的名称、单位和水平

如何输入字母数字水平：

因子可以是两种不同的类型-“数字”或“分类”。

数字数据表示一个连续的刻度，如温度或压力。

分类数据（如催化剂类型或汽车模型）以不连续的水平出现。

DesignExpert允许字符（例如，像“Low”或“High”这样的单词）用于分类因子的水平。

通过单击“类型”列中的单元格并从下拉列表中选择“分类”，或键入“C”（或“N”表示数字），可以更改因子的类型。

试试这个-来回多试几次！

对于本例中的所有因子，将默认值保留为“数值”。

现在单击“下一步”打开“响应”对话框。

使用列表箭头，您最多可以输入999个响应（如果您愿意，以后还可以添加更多响应）。

在这种情况下，我们只需要输入一个响应值的名称（过滤速率FiltrationRate）和单位（加仑/小时，gallons/hour），如下所示。

输入的响应值

现在评估一下你的实验设计效能是非常有益的。

在这种情况下，管理层不在乎平均每小时的差异是否小于10加仑（小于10加仑的改进没有价值）。

实验过程记录提供数值5的标准偏差（过程偏差）。

输入这些值，如下所示。

然后，设计专家计算出信噪比thesignaltonoise（10/5=2）。

效能向导-必要的参数输入

按“下一步”可以看到积极乐观的输出结果--效能值显示，能看到所需的差异的概率超过80%。

效能的计算结果

单击“完成”接受这些输入并生成“设计布局”窗口。

现在你已经完成了DOE的第一阶段——设计。

注意，这是设计专家提供的四个主要特性（功能分支）之一，其他特性是分析、优化和分析的实验验证（PostAnalysis后分析，预测prediction、确认confirmation）。

单击Notes节点查看默认情况下都写了啥。

如果你愿意，可以添加你自己的评论（备忘）。

数据文件的备注说明

通过单击设计节点退出Notes页面。

（注意该节点显示为设计（实际）-这意味着您的因子显示为实际水平，而不是[正则]编码形式）。

你此时，做了好多工作了，所以此时最好，我们应该保存一下。

最快的方法是按标准保存图标。

输入响应数据

在此阶段，您通常会打印运行表，执行实验，并记录响应值。

软件自动按随机顺序列出运行（实验安排组合表），防止任何潜在因子，如时间、温度、湿度等。

对于本教程，我们只需按“帮助”、“教程数据”->

“速率筛选”单击，来加载（本案例实验的）数据。

双击（标准顺序）Std列标题（在标为Std的灰色正方形上）进行排序，如下所示。

按标准（Std）顺序排序

除了不同的随机运行顺序外，您的数据现在应该与下面显示的屏幕截图匹配。

（做自己的实验时，一定要按随机顺序进行。

否则，潜伏随机而变的因子会影响你的结果。

）

输入响应数据（通过模拟器）的标准顺序的设计布局

如何调整列宽：

请注意，因子3的列标题被截断（即concentrat…percent）。

若要自动重新调整列的大小，请将光标移到列标题的右边框，使其变为双头箭头。

双击，列将调整大小以适合列标题。

现在您已经记录了响应，是时候，我们单击save图标，来保存更新后的文件。

如何更改数字格式：

响应数据采用通用格式。

在某些情况下，如果将其更改为固定格式，您将获得更干净的输出。

单击响应列标题（响应列的顶部），然后查看屏幕左下部的DesignProperties设计属性窗格。

单击“格式”框，您将看到下箭头显示在“常规”旁边。

单击向下箭头并选择0.0。

设计专家提供了两种显示设计中因子水平的方法：

因子的实际水平。

编码方式，低水平为-1，高水平为+1。

默认设计布局是运行顺序中的实际因子水平。

若要以编码值查看设计，请单击菜单栏上的“显示操作”并选择“过程因子-编码”。

现在您的屏幕应该与下面显示的屏幕类似。

设计布局—按编码的因子水平方式（也许您的运行顺序有点不同）

注意，现在设计节点变成了用圆括弧（编码的）“coded”–Design（Coded）.这非常有用，可一眼看出，是否有人修订了设计点上的因子的水平。

现在，将因子的水平值再转换回原始值，从菜单点击DisplayOptions显示选项，选择ProcessFactors–Actual过程因子-实际值。

通过数据分类和简单散点图来预分析效应

DesignExpert为您提供了各种方法，以便在进行深入分析之前全面了解数据。

例如，可以通过双击列来快速对其排序。

要查看此情况，请将鼠标移到列因子1（A:

温度）的顶部，然后双击以升序排序。

再次双击，它将降序。

再多点几次（箭头应该指向下面），看看从低温到高温是如何影响过滤速率的。

按因子排序设计

现在你将更清楚地看到温度对反应的影响。

不过，您可以通过选择从屏幕左上方的“根”设计分支的GraphColumns（分列图示）节点来绘制响应与因子A的关系图。

现在你应该看到一个散点图（默认）：

X轴上的因子A温度对Y轴上的响应值过滤速率。

通过看图表来观察温度是如何对响应产生重大影响的。

这请参见图例中报告的高相关系数。

过滤速率数据的默认柱形图graphcolumns的图例

另一个反映温度与过滤速率强相关的指标是这两个变量中间点网格上的红色。

请注意，您还可以看到网格上方的correlation（相关性），就是位于指示相关性的颜色刻度尺旁边的那个数值。

Correlation相关性网格图-从因子A（左）到因子B（右）的切换图

要查看下一个因子B的影响，请单击右下一个正方形，如上图所示。

现在请注意，压力与过滤速率基本没有相关性，这个关系表示为不显著（相关性很低，0.08）

如何使用“按颜色”功能：

返回到过滤速率上的散点图。

默认情况下，点按标准顺序着色。

单击“颜色依据”下拉列表，然后选择“C:

Concentration浓度打开”，如下所示。

温度对过滤速率的分列图示，浓度用颜色表示。

你看到了吗？

温度的每个水平上有点颜色的分层--但是正好相反—低水平（温度24）红色在顶部，而相反，右边列的高过滤速率点出现更多的蓝色方块。

思考一下，这显示，浓度和温度对过滤速率有交互作用。

但是，让我们不要再自寻烦恼了！

--对于更复杂的图示和统计工具进行的完成分析，这还是初级水平。

你可能想知道为什么数字“2”出现在这个图的几个点旁边。

此表示同一位置上存在多个点。

多次单击这些点中的一个以确定单个的实验组合run（请查看图表左边的图例显示）。

接下来，您将使用DesignExpert中强大的分析功能来了解这个晶圆板wafer-board生产过程中的实际情况。

分析结果

要开始分析设计，请单击屏幕左侧的FiltrationRate过滤速率响应值的节点。

这将显示屏幕顶部的分析工具栏。

要进行统计分析，只需从左到右，逐个单击选项卡。

“变换”选项卡将首先亮显，如下所示。

它显示一个可以应用于响应值转换的数学函数列表。

关于什么时候转换响应值（或者不转换！

），按“提示”按钮获得有益的提示。

转换的选项

在转换屏幕的底部附近，设计专家提示响应范围是原来的2倍多（max到min的比例是2.4186）。

这个数字低于比例3，其中“…幂变换基本无效果”。

因此，您可以将转换保留为默认值：

None（不转换）。

稍后您还将看到诊断图（BoxCox图），它将在转换可能是否有帮助这个问题上提醒您。

选择效应项建模

单击Effects“效应”选项卡。

程序在半正态概率图上显示所有效应的绝对值（以平方表示）。

颜色编码提供了效应的详细信息，效应是正的，还是负。

半正态效应图-未选择任何内容

请注意屏幕上的消息：

“选择显著项–请参阅提示”。

您必须选择要包含在模型中的有效项。

如果此时不这样做，您将收到一条警告消息声明“您没有为模型选择任何因子”。

该程序将允许您继续，但仅以平均值作为模型（无有效项），或者您可以选择退回到效应视图（这是一个较佳选择！

）。

你只需点击正方形的点就可以选择有效项。

从图右侧的最大效应开始，如下所示。

选择第一个效果

默认情况下，放置红色的“误差线”，它代表最小的50%的效应。

它是一个视觉指导，以帮助选择有效项。

不显著项应该排在接近零的一条线上。

如果这线条没有匹配到这些小效项，可以单击并拖动它，使其与最小（左边）有效项组对齐。

从右到左，选择单个有效项，直到你已经选择了所有离误差线较远的有效项。

在这种情况下，最后一个要选