分析变异性

方差分析表 - P 值

使用方差分析表中的 p 值 (P) 确定模型中哪些效应的统计意义显著。通常，首先查看模型中的交互作用效应，因为显著的交互作用将影响解释主效应的方式。要使用 p 值，需要：

· 为要评估的效应确定 p 值。

· 将此 p 值与您的 a 水平进行比较。常用的 a 水平为 0.05。

- 如果该 p 值小于或等于 a，则说明效应显著。

- 如果该 p 值大于 a，则说明效应不显著。

输出示例

Ln(标准) 的方差分析
 
来源                   自由度   Adj SS   Adj MS    F 值   P 值
模型                       10  65.4970   6.5497   21.73  0.002
  线性                      4  31.7838   7.9459   26.36  0.001
    材料                    1  30.0559  30.0559   99.71  0.000
    注入压力                1   1.1104   1.1104    3.68  0.113
    注入温度                1   0.1005   0.1005    0.33  0.589
    冷却温度                1   0.5170   0.5170    1.71  0.247
  2 因子交互作用            6  33.7132   5.6189   18.64  0.003
    材料*注入压力           1  32.0953  32.0953  106.47  0.000
    材料*注入温度           1   1.1466   1.1466    3.80  0.109
    材料*冷却温度           1   0.0010   0.0010    0.00  0.956
    注入压力*注入温度       1   0.2046   0.2046    0.68  0.448
    注入压力*冷却温度       1   0.2642   0.2642    0.88  0.392
    注入温度*冷却温度       1   0.0014   0.0014    0.00  0.948
误差                        5   1.5072   0.3014
合计                       15  67.0043

解释

对于绝缘数据，方差分析表显示以下内容：

· 交互作用效应 - 模型包含必须先评估的六个双因子交互作用效应。

这组双因子交互作用的 p 值 (0.003) 小于 0.05。因此，有显著证据表明至少有一个因子取决于另一个因子的水平。单个交互作用结果表明材料与注塑压力之间的交互作用显著（p 值 = 0.000）。

· 主效应 - 模型包含四个主效应，应该只在检查显著的交互作用之后再评估这些主效应。

这组主效应的 p 值 (0.001) 小于 0.05。因此，有显著证据表明至少有一个系数不为零。单个结果表明材料是唯一的显著主效应（p 值 = 0.000）。