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示例:ANOVA 和分块
使用 blockanova 函数将设计矩阵分为两块并检验分块是否影响结果。
1. 调用函数 fullfact 创建完全析因设计矩阵。
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2. 调用函数 block 将设计矩阵 X 分为两块。
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前八个游程位于 Block 1 中而其余游程位于 Block 2 中。
3. 执行实验前调用函数 randomize。对每个块都会分别执行该随机函数。
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4. 将实验结果记录在矩阵 Y 中,在分块后的设计矩阵 B 中,每个游程为一行,每个副本为一列。
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5. 调用函数 quickscreen 计算各因子、二阶交互作用和分块的效果。
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6. 使用函数 augmentsubmatrixQ 中提取因子及其效果,并移除页眉。
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7. 用半数效应的绝对值替换该效果。
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8. 调用函数 pareto 并创建柏拉图。
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因子 ABD、交互作用 ADBD,以及 Blocks 看起来影响显著。
9. 调用函数 anova 执行方差分析。计算因子、交互作用和分块的临界 F-value。比较其 F-value 与临界 F-value
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10. 使用函数 qF 计算因子、交互作用和分块的临界 F-value。比较其 F-value 与临界 F-value
将级设为 5%
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设置最低自由度 DF
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设置最高自由度 DF
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级为 5% 时,因子 ABD、交互作用 ADBD,以及 Blocks 影响显著,因为其 F 值大于 Fcrit。此方差分析可强化由柏拉图得出的主观结论。
参考文献
Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments, 5th ed., John Wiley & Sons, New York, 2001, pp. 295.