高级DOE实验设计
提高实验效率的DOE实验设计与操作分析
提高实验效率的DOE实验设计与操作分析实验设计与操作分析是为了提高实验效率和确保实验结果的可靠性，许多研究者使用DOE（Design of Experiments）方法来指导实验设计和操作分析过程。
DOE 是一种系统的、科学的方法，可以帮助研究者确定影响实验结果的关键因素，并优化实验条件以达到最佳结果。
下面是针对提高实验效率的DOE实验设计与操作分析的详细内容。
1. 确定研究目标和关键因素：在进行DOE实验设计与操作分析之前，首先需要明确研究目标和需要考察的关键因素。
确定实验的目标可以帮助确定需要优化的响应变量，而关键因素是指对响应变量具有显著影响的变量。
通过文献调研、专家访谈和先前的实验数据分析等方式，可以确定哪些因素对实验结果的影响最大。
2. 设计实验计划：根据确定的关键因素和研究目标，使用DOE方法设计实验计划。
DOE方法包括全因子实验设计、因子水平的选择和试验的重复等。
全因子实验设计是将所有可能的因素以不同水平进行组合，以观察不同因素对实验结果的影响。
因子水平的选择需要根据实验目标和可操作性来确定，一般来说，应该选择常用的水平。
试验的重复是为了验证实验结果的稳定性和可重复性。
3. 执行实验和收集数据：按照设计的实验计划执行实验，确保实验条件的准确和严谨。
在实验过程中，需要记录实验条件、观察结果和其他必要的数据。
数据的收集需要尽可能准确和全面，以便后续的数据分析和解读。
4. 数据分析和结果解读：使用统计分析方法对收集的数据进行分析和解读。
常用的分析方法包括方差分析、回归分析和优化方法等。
方差分析用于确定各个因素对实验结果的显著性差异，回归分析用于建立数学模型以预测实验结果，优化方法用于确定最佳的实验条件和因素水平。
数据分析的目的是确定关键因素和优化实验条件，以提高实验的效率和可靠性。
5. 优化实验条件和持续改进：根据数据分析的结果，优化实验条件和因素水平，以提高实验效率和实验结果的准确性。
品检中的DOE试验设计方法介绍
品检中的DOE试验设计方法介绍在品质检验过程中，为了提高效率和准确性，设计最优的试验方法是非常重要的。
其中，DOE（Design of Experiments）试验设计方法被广泛应用于品检领域中。
本文将介绍DOE试验设计方法的基本概念和应用，以及其在品检中的重要性。
DOE试验设计方法是一种系统、高效的实验设计方法，通过改变影响品质的多个因素，以及不同水平的组合，来确定影响品质的关键因素及其相互作用。
通过DOE试验设计方法，可以获得最少试验次数，最大化提高品质的结果。
DOE试验设计方法的核心理念是确定合理的设计矩阵，以便在有限的试验次数下获得最大的信息。
DOE试验设计方法有多个常用的设计类型，包括全因子设计、分数因子设计和响应面设计。
全因子设计是一种多因子试验设计方法，通常用于研究每个因子对品质的影响以及各个因子之间的交互作用。
分数因子设计是一种针对大规模试验的简化设计方法，通过选取关键因子和水平，极大地减少试验次数。
响应面设计则是一种利用数学模型预测和优化响应变量的设计方法。
在品检中，DOE试验设计方法的应用是非常有益的。
DOE试验设计方法可以帮助品检人员确定各个影响因素的重要性和优先级。
通过DOE试验设计方法，可以实现针对性的调整和优化，以提高品质和效率。
DOE试验设计方法可以有效地降低试验成本。
通过合理设计试验矩阵，可以最大程度地减少试验次数，从而降低成本。
DOE试验设计方法还可以帮助品检人员分析因素之间的相互作用，以及各个因素对品质的主要贡献。
在实际应用中，DOE试验设计方法需要遵循一些基本原则。
必须充分理解所研究问题的目标和要求。
只有明确问题的目标，才能制定合适的试验设计方案。
试验设计必须考虑效应大小和交互作用的影响。
如果影响较小，则可以选择忽略或简化相关因素；如果存在明显的影响，那么交互作用将需要更多的试验次数。
试验设计的样本量也需要合理地考虑，以确保结果的准确性。
在DOE试验设计方法的应用过程中，也存在一些挑战和注意事项。
使用DOE方法进行实验设计和结果分析
使用DOE方法进行实验设计和结果分析DOE（Design of Experiments）方法是一种通过系统化的实验设计和数据分析来优化产品或过程设计的方法。
它可以帮助我们有效地确定关键实验因素，并通过合理的实验设计和结果分析来探索因素的影响，从而优化产品或过程性能。
下面将详细介绍使用DOE方法进行实验设计和结果分析的步骤。
一、确定实验目标和因素在开始之前，首先要明确实验的目标是什么。
例如，我们可能希望优化某个产品的性能或者确定影响某个过程的关键因素。
然后，确定影响目标的各种因素，并对其进行分类。
二、选择实验设计方案在确定因素后，我们需要选择合适的实验设计方案。
常用的实验设计方法包括全因子实验设计、响应面法、Taguchi方法等。
选择哪种设计方案取决于实验目标、实验因素的数量以及实验资源的限制。
全因子实验设计是最常用的实验设计方法，它涉及所有可能的因素和水平组合，用于评估各个因素的主效应和交互作用。
响应面法则是建立了因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。
Taguchi方法则是通过较少的实验次数来确定因素的最佳水平。
三、进行实验并收集数据在选择实验设计方案后，根据方案要求进行实验并收集相关数据。
根据实验设计的不同，实验的数量和顺序也会有所不同。
需要确保实验的可重复性和准确性，并记录所有相关的数据信息。
四、数据分析和模型建立实验数据收集完毕后，我们需要对数据进行分析和模型建立，以了解各个因素对目标的影响。
常用的数据分析方法包括方差分析（ANOVA）、回归分析、主效应图、交互作用图等。
方差分析是一种用于分析实验因素对目标的影响的统计方法，可以帮助确定哪个因素对目标具有显著影响。
回归分析则用于建立因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。
主效应图和交互作用图则是用于直观地表示因素对目标的影响。
五、结果解释和优化在完成数据分析后，我们需要解释分析结果，并确定优化方案。
根据所得到的模型，我们可以通过模型预测来找到目标值的最佳组合，并进一步验证和优化。
DOE实验设计的方法及应用研究
DOE实验设计的方法及应用研究DOE（Design of Experiments）实验设计是一种统计学方法，用于确定和优化实验的设计，以获得准确而可靠的数据。
本文将介绍DOE的实验设计方法，并探讨其在不同领域的应用研究。
一、DOE实验设计方法1.1 完全随机设计（CRD）CRD是一种最简单的DOE设计方法。
在CRD中，实验因素的水平可以随机分配到不同的处理组中，以确保结果的随机性。
这种设计方法可以有效地消除处理组的顺序效应，从而得到准确的结果。
1.2 阻塞设计（Block Design）阻塞设计可以用于减少误差来源。
将试验区域分成若干个相似的区块，每个区块中都包含了对研究对象的全部处理。
这种方法可以减少因实验区域差异而引起的误差，提高实验的准确性。
1.3 因子水平组合设计（Factorial Design）因子水平组合设计是DOE中最常用的方法之一。
在该设计中，研究人员考虑多个因素及其不同的水平组合，并对每个组合进行测试。
这种方法可以帮助确定每个因子对结果的影响程度以及各个因子之间的相互作用。
1.4 响应曲面设计（Response Surface Design）响应曲面设计是一种用于优化实验结果的方法。
通过对某个因子（或多个因子）进行多次试验，可以建立一个数学模型来预测响应值。
研究人员可以利用模型来寻找最佳的因子组合，以达到优化结果的目标。
二、DOE在不同领域的应用研究在制造业中，DOE被广泛应用于工艺优化、产品质量改进和故障分析等方面。
通过设计合理的实验，可以确定最佳的工艺参数和操作条件，提高产品的质量和产量。
2.2 医药领域DOE在医药领域的应用主要集中在药物研发和临床试验上。
通过对药物成分、配方和剂量等因素进行系统的试验设计，可以提高药物的疗效并降低副作用。
2.3 农业和食品领域在农业和食品领域，DOE可以用于研究不同因素对作物生长和食品品质的影响。
通过合理的试验设计，可以提高农作物的产量和质量，改进食品的口感和营养价值。
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DOE（实验设计）包括传统经典DOE（析因实验设计）、RSM（响应优化曲面）、混料DOE （生化行业最有用）、田口DOE（抗噪声设计）和谢宁DOE（快速解决问题实验设计），每种DOE（实验设计）各有其特点。
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DOE实验设计详解+案例说明
DOE实验设计详解+案例说明! Design of Experiments⽬錄⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要 1⼆ DOE實驗與解析概述 3三實驗設計階段 9四實驗配置階段 11 五實驗數據解析階段 16 六尋求最適參數的實驗計畫法 20七多品質特性處理 23⼋附錄：常⽤直交表與點線圖 24⼀實驗計畫法(DOE)概念與實施必要1 何謂實驗計畫法當我們想⽐較藥品的療效，⽐較加⼯⽅法好壞，⽐較教材學⽣吸收程度，⽐較促銷⽅法等需要進⾏實驗計劃法(DOE)(1) ⼜稱實驗設計，原⽂為 Experimental Design 或Design of Experiments 常以DOE稱之，1925年英國農業專家 Fisher應⽤數理統計⼿法所創造的實驗設計與解析的⽅法，也就是⼀種實驗設計與實驗解析的程序c實驗設計規劃進⾏經濟有效的實驗⽅法，期能獲得充分的實驗數據d實驗解析實驗結果分析以獲取有效、客觀結論包含實驗規劃、實驗實施、數據收集、統計分析、導出結論等過程稱為實驗計劃法(2) ⼀般實驗計畫(DOE)⽬的可以涵蓋c⽐較實驗：⼆個配⽅⽅案的⽐較d篩選設計：決定最具影響⼒的參數(因⼦x1,x2…) 與其影響⼒，是品質改善重要的⼿法通常是實施e或f實驗的前置實驗e優化設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y的性能(或變異)達到⽬標值f穩健設計：決定系統設計的參數設定值，使特性y不受其他不可控因⼦的影響(品質⼯程Taguchi Method)(3) 實驗計畫的發展主流c傳統實驗計劃法d⽥⼝品質⼯程(⽥⼝⽅法)e夏寧法(Shainin DOE) 在美國實施的⼀種實驗⽅法(⾮主流)2 企業經營必須要有持續不斷改善(1) 開發與改善需強⼤的管理與技術能⼒為後盾，尤其後者是真正核⼼價值(2) 若現有技術⽅法不⾜以開發或改善時，應著⼿實驗以鑑別要因、設定最適條件(3) ⾼科技產業因影響因⼦繁多且⼯藝複雜⽽不成熟，更須經由實驗以掌握know how 3 實驗是改善的關鍵(1) 實驗的想法實驗是單或⼀串試驗，有⽬的地改變因⼦(1因⼦或多因⼦)的狀態，觀察⽐較其結果變化，從⽽鑑別、證明該因⼦對過程是否具有⾜夠影響⼒，或檢驗、建⽴⼀個假設(2) ⼯廠使⽤實驗計畫法時機，常在開發階段或實施製程管制(SPC)階段⽽需活⽤DOE(3) 實驗計劃法三個名詞 c 因⼦ Factor (或因素)認為可能影響過程的要因，如化學反應製程的溫度(A)、反應時間(B)、….等 d ⽔準 Level (或階次)實驗時刻意改變因⼦的狀態，如反應溫度(A)實驗100℃(A 1)與120℃(A 2)，則A 因⼦的⽔準數為2，同樣反應時間B 實驗3hr(B 1)、2hr(B 2)、4hr(B 3) ，則B 因⼦的⽔準數為3 e 特性或回應(Response)量度過程的結果，⼀般是指特性值，應為實驗者、顧客所關⼼的，如粘著強度 (4) 實驗的3步驟 c 實驗觀測d 建⽴因⼦與結果特性變動關係e 推論因⼦最優化狀態(Optimization)4 傳統實驗的錯誤與缺點(1) ⼀位陳⼯程師改善塑膠強度的案例 c 影響塑膠強度的特性要因圖d 將要因A 、B 、C 、D 作為實驗因⼦，進⾏實驗嘗試提⾼塑膠的強度值 e 傳統錯誤的實驗做法有⼆ n 試誤法o 單因⼦實驗法 - 每次只改變⼀個因⼦，其餘因⼦都給予固定 (2) 傳統實驗的問題c 計畫階段未考慮組合影響 - 交互作⽤d 實施階段未考慮隨機 – 分割實驗、集區(block)設計e 數據解析未考慮誤差 – 交絡(confound)法 (3) 正確實驗的⽅法c 實施多因⼦實驗(factorial experiment 要因實驗) 如2n 、3n 型同時列舉所有的要因因⼦，對因⼦⽔準所有組合加以實驗n 避免交互作⽤所引起的錯誤 o 提⾼精度d 採⽤多因⼦實驗可能造成實驗次數過多，技巧上分為n 多因⼦完備實驗(Full factorial experiment) 全部因⼦完整組合實驗o 多因⼦部分實驗(Partial factorial experiment) 全部因⼦部分組合實驗，⼀般DOE 的實驗就是多因⼦部分實驗原料⼆ DOE實驗與解析概述1 ⼀個簡單的⼯廠實驗例(⼀元配置)(1) 實驗⽬的：為了解溫度是否影響產量，以決定適當的溫度條件(2) 實驗策略：實驗前⼯程師應充分思考c溫度⽔準應設多少使實驗能得到預期效果d同⼀個⽔準應重複幾次才能得到正確情報e除溫度外還有什麼因素會影響產量(3) 實驗設計：c實驗因⼦：溫度Ad實驗⽔準：100，110，120三⽔準e重複次數：4次(4) 實驗配置：no 溫度實驗順序1 c A1100℃72 c A1100℃ 13 c A1100℃94 c A1100℃105 d A2110℃116 d A2110℃127 d A2110℃ 28 d A2110℃ 59 e A3120℃810 e A3120℃ 411 e A3120℃ 612 e A3120℃ 3(5) 結果數據如下溫度產量值100℃ 1.0 0.9 0.7 0.9110℃ 1.1 1.4 1.4 1.2120℃ 1.4 1.5 1.3 1.1(6) 實驗數據解析的⽅法實驗數據前先回顧整個實驗過程是否正常，檢視實驗數據有無異常值，與實驗者的技術經驗、預期等是否相符或極度背離，然後進⾏分析c直觀分析做成回應表予回應圖⽽直觀分析d數理解析ANOVA檢定或迴歸分析(7) DOE實驗數據的正確解析內容c實驗誤差等變異檢定可審查實驗過程管理d作成回應表與回應圖觀察與直觀分析，獲取實驗情報e變異數分析辨識要因是否顯著(有影響⼒)，若有計算其貢獻率f推定顯著因⼦的信賴區間g顯著因⼦進⾏⽔準間檢定檢視⽔準母平均值是否有差異h決定系統設計，各顯著因⼦以及不顯著因⼦的設定值i最佳條件的預測2 實驗過程管理的檢查 - 等變異檢定當有重複實驗時，可以檢查實驗過程管理了解實驗是否處於控制狀態。
DOE-实验设计及实例操作分析报告
DOE实验设计及实例操作分析报告1. 简介DOE (Design of Experiments)，即实验设计，是一种通过对不同因素进行系统化变动，以确定其对结果的影响的实验方法。
本报告旨在介绍DOE的基本原理和常用实验设计方法，并通过一个实例来进行操作分析。
2. DOE的基本原理DOE的基本原理是通过设计合理的实验来确定影响结果的因素，并且可以评估不同因素对结果的影响程度。
以下是DOE的基本原理：1.变量选择：选择影响结果的因素，并且对这些因素进行变量化操作，例如调整参数的数值、改变处理条件等。
2.设计方案：通过设计不同的实验方案来测试各个因素的影响，并且根据需要确定实验组的数量和实验次数。
3.数据收集：在实验的过程中，收集各个因素与结果之间的数据，并记录下来。
4.数据分析：通过对收集到的数据进行统计分析，可以确定不同因素对结果的影响大小，并且可以找出最佳的因素组合。
3. 常用实验设计方法DOE有很多种不同的实验设计方法，其中最常用的方法包括：•完全随机设计 (Completely Randomized Design, CRD)：每个实验单位在各处理间随机分配，适用于处理之间没有明显差异的情况。
•随机化区组设计 (Randomized Complete Block Design, RCBD)：将实验单位分为若干个均匀的区组，每个处理在每个区组中都有一次出现，适用于处理之间有明显差异的情况。
•因子设计 (Factorial Design)：考虑多个因素对结果的影响，通过多维度的实验设计来分析因素之间的相互作用。
•反应曲面设计 (Response Surface Design)：通过设计一组实验点来推测响应曲面，并确定最优解。
4. 实例操作分析在这个实例中，我们将使用随机化区组设计来分析不同施肥剂对植物生长的影响。
假设有4种不同的施肥剂可供选择，我们希望确定最佳的施肥剂组合以促进植物的生长。
实验设计我们将选择10个相同的区域作为区组，每个区组中随机放置4个相同的试验盆。
DOE实验设计案例分析
1
1
1
5
5
1 -1 -1
1
1 -1 -1
7
6
1 -1
1
1 -1 -1
1
3
7
1 -1
1 -1 -1
1 -1
4
8
1
1
1 -1
1 -1 -1
Y1
1.5 3.65 2.42 1.53
0.7 1.3 0.32 1.4
Y2
1.55 3.73 2.41 1.53 0.7 1.3 0.3 1.39
Y3
1.56 3.8
固定(gùdìng)臂位置
0.43275 0.21637
0.01598 13.54
投掷臂位置
0.37475 0.18738
0.01598 11.72 0.001
投掷仓位置
底座角度
橡皮筋*投掷球
0.16025 0.08012
0.01598 5.01 0.015
1.18125 0.59062
0.01888 3.89 0.160
橡皮筋*投掷臂位置
0.18975 0.09488 0.01888 5.03 0.125
橡皮筋*投掷仓位置 -0.03875 -0.01938 0.01888 -1.03 0.492
橡皮筋*底座角度
0.31325 0.15663 0.01888 8.30 0.076
D: 投 掷 臂 位 置
E: 投 掷 仓 位 置
F
F: 底 座 角 度
D
C
AF
E
B
0.0
0.5
1.0
第八页，共三十三页。
筛选(shāixuǎn)
2003年6月22日所作分析
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课程大纲
1 课程背景
讲解如何进行试验设计，进行实验以及如何分析试验结果，讲解实验设计的原理及如何运用它们来提升 产品质量和生产效率。本课程将运用 MINITAB 软件进行实验设计和数据分析。经典的 DOE 通过筛选实 验及部分析因法，从众多过程特性中找出关键的少数的因子，通过全因子法及响应曲面法，建立少数关 键因子与关键输出特性的数学模型，从而通过对少数关键的因子建立合理的规范，而确保得到优良的关 键输出特性。此课程中对于实验的因子配置及数据分析讲解易于让学员理解。
（multiple comparison） ➢ 单因子试验设计（定量）分析：线性回归、非线性回归 ➢ 单因子的多重比较技术 ➢ 相关统计原理介绍: 单因子方差分析数学原理 ➢ 模型诊断技术：残差图（plot of residuals）及残差诊断 第三部分 析因试验设计 factorial design 1 析因试验设计的含义 2 完全析因试验设计的含义 3 2 水平全因子试验概述 4 试验的安排、中心点的选择及随机化排序 5 代码化及其计算 6 全因子析因试验设计法的运用案例 ➢ 明确试验目的 ➢ 确定响应变量 ➢ 选择因子与水平 ➢ 选择试验计划 ➢ 试验结果记录 ➢ 试验结果数据分析 ➢ 确定分析结果 ➢ 进行验证试验 案例 1：3 因子 2 水平全因子试验设计案例； 案例 2：4 因子 2 水平全因子一次四个产品试验设计案例； 案例 3：需要考虑多个质量特性时的案例 7 有中心点的试验设计 ➢ 有中心点的试验设计的概念 ➢ 有中心点的试验设计的优点 案例 4：有中心点试验设计案例 8 相关统计原理介绍: 多因子方差分析数学原理 9 模型诊断技术：残差图（plot of residuals）及残差诊断
何建军
➢ BESTWAY 高级讲师
专业背景
BESTWAY 高级讲师，1996 年毕业于南京林业大学，机械制造工艺与设备专业本科。在汽车行业和设备 制造业有多年实施和管理工作经验，在欧美著名的制造业集团公司和相关质量管理和生产力改进咨询和 辅导的丰富经验超过 12 年，工作领域涉及生产现场的质量策划、控制、分析、改进以及整个公司质量管 理体系的策划、建立、运行维护及持续改进。何建军先生擅长 ISO/TS16949 标准；质量策划、控制和改 进流程，如：APQP，6sigma， 8D，QC 小组；以及相关的质量工具应用，如：新/老 QC 七大手法、 SPC、MSA、DOE、统计抽样，假设检验，回归分析、FMEA 等。何建军先生尤其擅长统计技术在质量 管理方面的运用，曾编著《统计技术理论与运用》
3 培训对象
➢ 任何把降低质量成本和 PPM 作为业务目标的企业和人员。需要理解和运用实验设计程序收集数 据的人员，质量人员及设计开发人员、工艺开发人员
➢ 学员背景要求：具备基本的运算能力，了解统计概念，并有统计过程控制（SPC）和测量系统分 析（MSA）的经验。带电脑，会使用简单的 Minitab 软件功能
2 课程收益
通过 3 天的学习，使学员能够： ➢ 掌握试验设计的方法，原理和应用。 ➢ 通过咨询师的现场辅导，解决生产现场的实际问题并有效掌握 DOE 的应用 ➢ 提高对 DOE 的认识，从根本上摒弃依靠“啪脑袋”和“工程猜测”解决问题的传统陋习； ➢ 了解应用 DOE 的必备条件； ➢ 掌握 DOE 工具的应用步骤； ➢ 系统性地应用 DOE 工具，提高过程质量及生产效率。
第四部分 部分因子试验设计法 fractional factorial design 1 部分析因试验设计的含义 2 重影效应（alias） 3 部分因子试验的清晰度（Resolution） 4 部分因子实验的案例 案例 1：5 因子 2 水平 1/2 部分因子试验设计案例； 案例 2: 1/4 部分因子试验设计案例 5 Plackett-Burman 设计 6 3 水平部分因子试验的分析 第五部分 响应曲面设计 1 响应曲面设计的概念； 2 中心复合设计 ➢ 中心点 center point ➢ 角点 corner point ➢ 轴点 axial point 3 BOX-Behnken 设计 4 响应曲面设计的计划 ➢ 用最速上升法（Steepest ascent search）寻找试验的最优区域 ➢ 在已确定为最优区域的范围内，进行响应曲面试验 5 响应曲面设计案例 6 多响应曲面设计的最优分析 第六部分 混料设计简介 1 混料设计概论 ➢ 混料设计概论 ➢ 混料设计约束图 ➢ 混料设计分类：简单混料型、混料-总量型、混料-过程变量型 2 混料试验的计划 ➢ 单纯形重心法 simplex centroid ➢ 单纯形格点法 simplex lattice ➢ 极端顶点设计法 extreme vertices design 3 混料试验的分析 ➢ 混料试验的运用案例
4 培训时间
3天
5 课程大纲
第一部分 DOE 基础知识 1 试验的定义 2 试验设计和分析的含义 3 试验设计和分析的历史和发展 4 试验设计和分析的作用 5 试验设计 DOE 有关术语 ➢ response 响应 ➢ factor 因子 （controlled factor 可控因子、uncontrolled factor 非可控因子） ➢ level 水平/treatment 处理 ➢ main effect 主效应 ➢ interaction 交互作用 ➢ 试验单元 ➢ 试验环境 ➢ 模型和误差 6 试验设计分类 7 试验设计运用步骤 8 DOE 基本原则 Replication 重复、Randomization 随机化和 Blocking 分组。 第二部分 简单实验设计应用 1 试误法(Trial & Error) 2 单因子轮换试验法 one-factor-at-a-time 3 单因子试验设计和分析 ➢ 单因子试验设计 ➢ 单因子试验设计图形（定性）分析：箱线图（box plots）、单值图（scatter diagram） ➢ 单因子试验设计统计（定量）分析：单因子方差分析(one way analysis of variance)、多重比较