DOE Minitab 操作教程
如何用Minitab做DoE的主效应图和交互作用图
路径：Stat ANOVA InteractionPlot
交互作用图示及分析
解读：如何看交互作用的大小 1. 看交叉的角度大小。平行就没有交互作用，交叉角度越大，交互作用越明显。 2. 水平的高低程度
其它图表
3. Cube Plots 立体图 --同时观察3个因子 4. Residual Plots 残值图 -- 检查模式的有效性 5. Equal Variance Plots 等方差图 -- 检定实验设计的基本假设是否存在
用 Minitab 做 DoE 的 主效应图和交互作用图
主效应图--Minitab的路径
路径：Stat ANOVA Main EffecLeabharlann s Plot主效应图示及分析
解读：斜率大的即为主效应明显的因子。 此处为 1.烘烤条件 2.治具是否冷却 3. 是否Plasma处理
交互作用图--Minitab的路径
DOEMinitab操作教程
点击每一个方框，使其选中， 然后单击OK。
然后回到Session窗口：
Paired T-Test and CI: Material A, Material B H0：两种材料寿命没有差异
Paired T for Material A - Material B
Ha：两种材料寿命有差异
N Mean StDev SE Mean
H0：两种材料寿命没有差异 Ha：两种材料寿命有差异
P>0.05,接收H0。
Difference = mu (Material A) - mu (Material B) Estimate for difference: -0.410000 95% CI for difference: (-2.754808, 1.934808) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -0.37 P-Value = 0.717 DF = 17
0.0
Differences
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
6、为什么会得到不同的结论？
• 到底我们该相信那个结论？ 不了解基本的统计观念会有什么坏处？
2、化学实验设计案例
Factor (因子)
Temperature(T) Concentration(C) Catalyst (K)
Level (水準)
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
_
X
-0.5
Ho
-1.2
-1.0
-0.8
-0.6 -0.4
-0.2
0.0
0.2
Differences
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
（完整版）MinitabDOE操作说明（田口法静态范例）
（完整版）MinitabDOE操作说明（田口法静态范例）Minitab DOE(田口法靜態型)操作說明:製造高爾夫球及設計開發其有效的增加最大飛行距離 ,4個控制因子 , 2水準因子水準1 Core material liquid tungsten2 Core diameter 118 1563 Number of dimples 392 4224 Cover thickness 0.03 0.06交互作用:Core material V.S Core diameter干擾因子: two type of golf clubs(driver and a 5-iron)Step 1:因子數及水準數之決定開啟功能選單Stat > DOE > Taguchi > Create Taguchi Design ?勾選2水準設計及因子數Step 2:實驗次數選定點選Designs按鈕(直交表類型)決定(4因子2水準作8次實驗)Step 3:因子及水準Data輸入點選Factors按鈕依照各因子名稱及水準Data輸入視窗表中Step 4:因子間交互作用選定在Taguchi Design-Factors對話框中 , 點選Interactions按鈕選擇已知交互作用由Available Terms欄位 > Selected Terms欄位Step 5:田口直交表及實驗結果輸入將直交表中C5及C6欄位分別輸入干擾因子Driver及Iron名稱 , 實驗結果Key-in至表中Step 6:實驗結果分析(選項設定)在功能表選擇Stat > DOE > Taguchi > Analyze Taguchi Design 將C5(Driver)及C6(Iron)移至Response data are in欄位中點選Analysis按鈕在選項中勾選Signal to Noise ratios及Means在Analyze Taguchi Design對話框中 , 選擇Options按鈕因此範例為望大特性, 故在Signal to Noise Ratio選項中勾選Larger is better在Analyze Taguchi Design對話框中 , 選擇Analysis Graphs按鈕勾選Four in one設定完成後在Analyze Taguchi Design對話框中 , 按Ok按鈕利用繪圖及視窗分析表作S/N比及最佳組合比較Step 7:實驗結果分析(S/N比及Mean值之視窗分析表及繪圖)在反應表中藉由各因子S/N比之大小來決定因子變異之影響性, 並選擇因子最小變異之水準值降低變異後 , 其他因子將平均值調整至目標設定在ANOVA分析各因子Mean值差異性 , Material、Diameter是顯著的因子1.S/N比以Diameter最大 , 為極顯著因子 , 其水準1又較水準2之效果好2.Thickness與Material/Diameter 有極大關係(成反比)Mean值以Diameter最大 , 為極顯著因子Step 8:結論(最佳組合及圖形解析)此範例因為品質特性設定為望大型(目標為增加高爾夫球最大的飛行距離) , 所以想得到因子水準最高的Mean值 , S/N比最大的因子最佳水準組合在S/N比主效應圖中 , 每個因子水準S/N比較 , 設定最佳組合為在Mean值主效應圖中, 每個因子水準Mean值比較 , 設定最佳組合為綜合以上分析結果得知最佳組合為(代號表示)→→→→A A11B B11C C11D D22Step 9:預測結果目的在於利用Minitab—Predict Taguchi Results指令來預測S/N 比與相對選定因子設定的反應特性在功能表選擇Stat > DOE > Taguchi > Predict Taguchi Results 取消Standard deviation及Natural log of standard deviation 勾選點選Terms按鈕(A,B,C,D)及交互作用(A*B)皆在Selected T erms 欄位中在Predict Taguchi Results對話框中點選Levels按鈕在Method of specifying new factor levels下選擇Select levels from a list , 並將因子最佳水準組合輸入表中選擇的最佳因子組合預測S/N比為53.68及Mean值(球的平均飛行距離)約為276碼 , 接下來 , 以此組合再作一次實驗去驗證與預測結果之正確性。
MiniTab-DOE操作说明
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數:
信號因子（signal factor）
由設計工程師依據所開發產品的工程知識來選擇，以表達所想 的回應值。當y 的目標值改變時，我們可調整信號因子，使y 的平均值與目標值一致。
例如: 1.電風扇轉速設定是一信號因子，藉由轉速的設定可改 變風量的大小。2.射出成型時，藉由壓力的增加，可使產品的 尺寸更接近模具尺寸。3.汽車方向盤的轉向角度，可以指示汽車 的迴轉半徑。
日本廠產品大部分集中在目標值附近，亦即靠近m （變異較小，性能較佳）的產品，美國廠產品遠離m （變異較大，性能較差），超出產品規格機會較大。
6
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數: 對任一個產品或製程，我們可以繪出參數圖，如圖3
所示，其中y 表示所欲探討的品質特性或回應值 （response）。影響y 的參數可以分為信號因子 （M）、控制因子（Z）和雜音因子（X）三類。
品質是指產品出廠後所帶給社會的損失，但不包括機能 本身所引起的損失。
田口博士認為，一產品的品質為該產品因未能充分發揮 其原有的機能而產生的損失，而因機能本身所發生的損 失除外。
品質特性有以下三種類型:
望小品質函數:
使目標逼近于0，如週期時間，不良率，成本；
望大品質函數:
使目標持續提高,如參量、利潤、強度;
24
Unit-3: 直交表設計
直交試驗表結構:
该表为7因素，2水平，运行8次的正交试验表，具有以下特点：
1、有8个行，表示8种试验运行的不同因素水平组合。
2、有7个列，表示最多可允许有7个因素。
3、表中心的“1”、“2”表示各因素的两种水平。
4、每个因素的每个水平各出现4次，出现机会完全均等。
MINITAB在DOE试验中的使用方法
45.89 48.66 48.12 47.32 49.36 54.33 52.13 52.64 53.64 51.26
1 45.36 46.33 45.87 46.98 51.23 55.33 54.63 52.11 54.32 48.61 49.11 2 47.81 45.21 48.99 48.35 46.56 46.31 48.51 49.32 47.27 55.67 55.98 2 52.31 48.79 55.61 59.68 62.34 57.18 49.62 48.31 49.2 45.1 49.32 3 58.96 58.62 54.36 55.1 51.23 50.31 49.13 46.52 62.34 65.19 48.67 1 50.12 51.23 53.67 59.32 61.22 58.76 58.97 56.37 52.34 54.31 57.21
MINITAB在DOE试验中的使用方法 在 试验中的使用方法
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
步骤一： 步骤一：
1.当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用 当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用MINITAB 进行正交分组，假定 进行正交分组， 当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用 试验因子为4个分别为 个分别为： 水平， 试验因子为 个分别为：USG、 Force、 Time、 C/V，且均为 水平，如下表： 、 、 、 ，且均为3水平 如下表：
优先等级排序
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
Minitab实验设计DOE操作步骤
23
点击编辑上一对话框图标
24
先选中交互作用图
第二步点击设置
25
点击确定
显示此图形
再点击确定
26
图示解析：前半平面度和门磁角 度对于漏波值的大小无交互作用
27
点击编辑上一对话框图标 先选中立方图
显示出以下对话框 第二步点击设置
28
双击此标识处
显示出以下对话框单击标识处显示到此对话框最后点击设计
选中因 子数3
37
出现此 对话框， 选择设
计
点击确
定
38
出现此对 话框，点 击显示可
用设计
39
1、点击全 因子
2、点击确定 40
点击确定
41
须选中类型是数 字还是文本
在右对话框中输入 因子名称和选中水
平高低
然后点击确定
42
然后点击确定
43
然后点击选项
44
取消勾选后，标准序C1 可以按照顺序排列
64
感谢阅读
感谢阅读
50
1、勾选主效应图 2、再点击设置
51
双击C8距离，点 选到下面的响应
框中
点击双箭头的标识，把 上面的三个因子选入到
右边的空白框中
52
点击确定
53
点击确定
54
点击：编辑上一对话框图标
1、生成距离主效 应图，进行分析
分析图示结果：
55
56
57
58
59
60
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62
63
操作演示完
然后点击确定
45
点击结果
46
3、再点 击确定
2、出现 此对话框
1、点击 确定
DOEMinitab操作教程
DOEMinitab操作教程
1. 什么是DOE（设计实验）？
DOE（Design of Experiments），即设计实验，是一种系统、有效地进行试验设计和数据分析的方法。
它通过合理地选择实验方案，充分利用有限的资源和时间，提高实验效率，提供科学依据来优化产品和工艺。
2. 为什么使用DOE进行实验设计？
使用DOE进行实验设计有以下几个优点：
•提高实验效率：通过设计合理的实验方案，可以充分利用有限的资源和时间，减少试验次数，提高实验效率。
•优化产品和工艺：DOE可以通过充分考虑多个因素之间的交互作用，找到最佳的组合方案，优化产品和工艺参数。
•提供科学依据：DOE提供了数据分析和统计方法，能够从实验数据中提取有效信息，从而为决策提供科学依据。
3. Minitab简介
Minitab是一种常用的统计软件，提供了丰富的数据分析和实验设计功能。
在DOE方面，Minitab可以帮助用户设计合适的实验方案，分析实验数据，得出结论，并提供可视化的结果。
4. DOEMinitab操作步骤
使用DOEMinitab进行实验设计的操作步骤如下：
步骤1：安装和启动Minitab软件
在Minitab官方网站上下载最新版的Minitab软件，并按照官方指导进行安装。
安装完成后，启动Minitab软件。
步骤2：创建工作表
在Minitab软件中，点击。
Minitab实验设计DOE操作步骤
精品文档
42
然后点击确定
精品文档
43
然后点击选项
精品文档
44
取消勾选后，标准序C1 可以按照顺序排列
然后点击确定
精品文档
45
点击结果
精品文档
46
3、再点击 确定
2、出现此 对话框
1、点击 确定
精品文档
47
在工作表中输入每次试验 的结果“距离”
全因子试验次数
1、出现此对话
为8次，共自动
框，全因子试验
30
图示解析：通过实验设计分析， 试验结果显示出门磁角度在92， 前半平面度在0.3时，漏波值是最
小的，所以选定此组工艺参数
精品文档
31
2、二水平/三因子设计 抛球试验
精品文档
32
点击统计
输入试验设计方案
精品文档
33
创建因子设计
精品文档
34
依次选中红色标识框
精品文档
35
出现此对话框
精品文档
精品文档
25
点击确定
显示此图形
再点击确定
精品文档
26
图示解析：前半平面度和门磁角 度对于漏波值的大小无交互作用
精品文档
27
点击编辑上一对话框图标 先选中立方图
显示出以下对话框 第二步点击设置
精品文档
28
双击此标识处
显示出以下对话框
单击标识处
显示到此对话框
精品文档
最后点击确定
29
再点击确定
精品文档
36
选中此标识：两水 平因子
选中因 子数3
精品文档
最后点击设计
37
出现此 对话框， 选择设
Minitab实验设计DOE操作步骤(精选)
然后点击选项
Minitab实验设计DOE操作步骤
44
取消勾选后，标准序C1 可以按照顺序排列
然后点击确定
Minitab实验设计DOE操作步骤
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点击结果
Minitab实验设计DOE操作步骤
46
2、出现此
1、点击
3、再点击
对话框
确定
Minitab实验设计DOE操作步骤
47
确定
在工作表中输入每次试验 的结果“距离”
27
点击编辑上一对话框图标 先选中立方图
显示出以下对话框 第二步点击设置
Minitab实验设计DOE操作步骤
28
双击此标识处
显示出以下对话框
单击标识处
显示到此对话框
最后点击确定
Minitab实验设计DOE操作步骤
29
再点击确定
Minitab实验设计DOE操作步骤
30
图示解析：通过实验设计分析， 试验结果显示出门磁角度在92， 前半平面度在0.3时，漏波值是最
再点击确定
Minitab实验设计DOE操作步骤
22
图示解析：门磁 角度越大漏波值 越小；反之，门 磁角度越小漏波 值越大，且门磁 角度的大小对漏
波值影响很大
图示解析：前半平面 度越大漏波值越小； 反之，前半平面度越 小漏波值越大，前半 平面度的大小对漏波
值影响较小
Minitab实验设计DOE操作步骤
23
点击编辑上一对话框图标
Minitab实验设计DOE操作步骤
24
先选中交互作用图
第二步点击设置
Minitab实验设计DOE操作步骤
25
点击确定
显示此图形
再点击确定
MiniTab DOE操作说明
MiniTab DOE操作说明MiniTab DOE操作说明1、简介1.1 MiniTab DOE是什么？MiniTab DOE（Design of Experiments）是一种统计工具，可以帮助进行实验设计和数据分析。
它通过精心设计的实验，可以帮助研究人员确定影响目标过程或产品的变量，从而获得准确和可靠的结果。
1.2 为什么使用MiniTab DOE？MiniTab DOE具有以下优点：- 提供全面的实验设计选项，包括正交、鲁棒、Taguchi等方法。
- 能够标识影响目标变量的主要因素和交互作用。
- 可以通过优化实验设计来减少试验数量并最大化实验效果。
- 提供可视化工具和统计分析，能够迅速发现实验结果和趋势。
2、实验设计步骤2.1 确定目标在进行实验之前，需要明确目标并定义所要研究的变量。
这些变量可以是输入因素、输出响应或其他与实验相关的参数。
2.2 选择实验设计根据目标和实验要求，选择适当的实验设计方法。
MiniTab DOE提供了多种实验设计选项，如全因子设计、分数因子设计、响应曲面设计等。
2.3 构建实验设计使用MiniTab DOE工具构建实验设计方案。
根据选定的实验设计方法，输入因素和其水平，确定试验数量和试验顺序。
2.4 进行实验按照实验设计方案进行实验并记录数据。
确保实验过程的准确性和一致性。
2.5 数据分析使用MiniTab DOE工具对实验数据进行分析。
通过统计方法和图表分析，识别主要因素和交互作用，并评估其对目标变量的影响。
2.6 优化实验设计根据数据分析结果，在保证实验效果的同时，尽可能减少试验数量。
根据实验结果调整实验设计并再次进行实验。
3、实例分析3.1 实验目标：研究不同参数对产品质量的影响。
3.2 实验设计：使用全因子设计，选择3个影响因素，每个因素有2个水平。
3.3 实验过程：按照实验设计方案进行实验，并记录数据。
3.4 数据分析：使用MiniTab DOE工具进行数据分析，识别主要因素和交互作用。
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
.
16
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
17
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
18
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
.
14
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
Hale Waihona Puke .15DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Residual
.
26
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
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27
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
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4
DOE基础知识
实验计划法概要
实验计划顺序
问题的定义
输出变量及输入变量的选定
Analyze阶段
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
阶段5 制订完全模型（Full mode I）的ANOVA表
stat/DOE/Analyze Factorial(or Custom) Design Graphs/Effects Plots(normal or pareto)
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
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ANOVA 表格 Estimated Effects and Coefficients for Yield (coded units)
Term 我们之前计算的效应 Constant Temperature Concentration Catalyst Temperature*Concentration Temperature*Catalyst Concentration*Catalyst Temperature*Concentration*Catalyst Effect 23.000 -5.000 1.500 1.500 10.000 -0.000 0.500
F actor A B C N ame Temperature C oncentration C ataly st
Percent
70 60 50 40 30 20 10 5 1
-5
0
5
10 Effect
15
20
25
Lenth's PSE = 2.25
跳到线外的红点表示因子显著。
Six Sigma-29
DF 3 3 1 0 7
Seq SS 1112.50 204.50 0.50 * 1317.50
Adj SS 1112.50 204.50 0.50 *
Adj MS 370.833 68.167 0.500 *
Six Sigma-24
Stat>DOE>Factorial>Analyze Factorial Design
:输入回应值
Six Sigma-25
Terms:选取分析因子
全因子选3 部分因子选1或2
Six Sigma-26
Graphs：选择图表
Six Sigma-27
效应柏拉图
Pareto Chart of the Effects
DOE Minitab操作教程
1、男球鞋案例 2、化学实验设计案例 3、传统的一次一因子实验
Six Sigma-1
1、男球鞋案例
1、资料登陆 2、选择统计工具2 sample t 3、图形 4、选择统计工具Paired t 5、图形 6、为什么会得到不同的结论
Six Sigma-2
1、资料登陆
• 1、把资料登陆到Minitab软件，输入资料的 操作类似Excel软件，如下图：
Temperature 160 180
75 C oncentr ation 65 55
C oncentration 20 40
C atalyst
Six Sigma-32
Main Effects Plot
Main Effects Plot (data means) for Yield
Temperature 75 70 65 60 Concentration
超过红线代表效应显著
Six Sigma-28
常态机率图
Normal Probability Plot of the Effects
(response is Yield, Alpha = .05)
99 95 90 80 AC A Effect Ty pe Not Significant Significant
_ X Ho
-1.2
-0.9
-0.6 -0.ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ Differences
0.0
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
Six Sigma-12
(with Ho and 95% t-confidence interval for the mean)
Boxplot of Differences
_ X Ho
我们之前计算的系数
Coef 64.250 11.500 -2.500 0.750 0.750 5.000 -0.000 0.250
Analysis of Variance for Yield (coded units)
• • • • • •
Source Main Effects 2-Way Interactions 3-Way Interactions Residual Error Total
Level (水準)
－ 160
20
＋ 180
40
Catalyst (K)
A
B
讨论： ‧‧因子为在此实验中要被研究的变数 ‧‧水准代表因子的设定：
负水准〝－〞代表较小的值 正水准〝＋〞代表较大的值
Six Sigma-15
一个23因子设计 (3因子二水准)
Minitab 中的标准实验设计步骤： 1、建构实验设计 2、分析实验过程 3、解读实验结果
15 14 13 12
Data
11 10 9 8 7 6 Material A Material B
两种材料没有显著差异，研发处的建议被拒绝。
Six Sigma-8
4、选择统计工具Paired t
路径：Stat>Basic Statistics>Paired t… 选择Samples in columns First sample: 选择'Material A‘ Second sample:选择'Material B‘ 然后点击Graphs…
60 20 160 Temperature
72 180
Six Sigma-34
3、解读实验结果
解读Minitab 输出 检验ANOVA表格（缩减模式，最佳模式） 检验图表 （交互作用、主效应、立体、残差、及等方差图） 考虑实际上为显著的效应 （计算效应在模式中的百分比）
数学模式
残差分析
Six Sigma-35
Six Sigma-6
3、图形
Individual Value Plot of Material A, Material B
15 14 13 12
Data
11 10 9 8 7 6 Material A Material B
两种材料没有显著差异，研发处的建议被拒绝。
Six Sigma-7
Boxplot of Material A, Material B
Mean of Yield
55 160 Catalyst 75 70 65 60 55 A B 180 20 40
Six Sigma-33
Cube Plot
Cube Plot (data means) for Yield
45 80
54 40
68
Concentration
52
83 B Catalyst A
Options：（取消）随机化选项 执行实验：收集实验数据
Six Sigma-17
Minitab：Stat>DOE>Factorial>Create Factorial Design
选择设计种类
选择因子数目
Six Sigma-18
选择设计（解析度、中心点、反复数）
Design…
Six Sigma-19
Stat>DOE>Factorial>Factorial Plots
分别选择Setup
Six Sigma-30
选择Responses及因子
Six Sigma-31
Inter action Plot
Interaction Plot (data means) for Yield
20 40 A B 75 T emper atur e 65 55
-1.2
-0.9
-0.6 -0.3 Differences
0.0
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
Six Sigma-13
6、为什么会得到不同的结论？
• 到底我们该相信那个结论？ 不了解基本的统计观念会有什么坏处？
Six Sigma-14
2、化学实验设计案例
Factor (因子)
Temperature(T) Concentration(C)
Six Sigma-9
点击每一个方框，使其选中， 然后单击OK。
然后回到Session窗口： Paired T-Test and CI: Material A, Material B H0：两种材料寿命没有差异 Paired T for Material A - Material B Ha：两种材料寿命有差异 N Mean StDev SE Mean Material A 10 10.6300 2.4513 0.7752 P<0.05,拒绝H0。 Material B 10 11.0400 2.5185 0.7964 Difference 10 -0.410000 0.387155 0.122429 95% CI for mean difference: (-0.686954, -0.133046) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = -3.35 P-Value = 0.009
Six Sigma-23
2、分析实验过程
Stat>DOE>Factorial>Analyze Factorial Design Response:输入回应值 Terms:选取分析因子（全因子：变数和交互作用 部分因子：仅变数） Graphs：主因图：常态机率和柏拉图， Cube Plot、 残差图
Six Sigma-4
点击每一个方框，使其选 中，然后单击OK。
Six Sigma-5
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Results for: BOY'S SHOE.MTW Two-Sample T-Test and CI: Material A, Material B Two-sample T for Material A vs Material B