练习R:正交试验极差分析、方差分析与统计图形

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小兵尝试用R来对一个简单正交试验进行数据处理分析,绘制相应的可视化图形。
研究某工艺最优条件,重点考虑4个试验因素ABCD,同时考察AB交互作用,各因素均取2水平。
本例选择L8.2.7正交表安排试验因素与交互作用。
试验方案及结果(部分)表格如下,数据文件命名为design2。
先基于aov()计算方差分析基础数据分析结果,
aov.mod <- aov(results~tem+oxy+wat+ph+tem:oxy,data = design2)
利用FrF2包绘制主效应图以及输出简要描述统计,
summary(MEPlot(aov.mod))
ABCD四因素极差依次为2、3、5.5、1.5,得四因素主次顺序依次为C>B>A>D。
四因素主效应图如下:
可见各因素的优水平A1B1C2D2。(这个结论有瑕疵,注意应当结合交互作用来讨论)。
接下来看看方差分析表结果:
summary(aov.mod)
可见C因素和AB交互显著(P<0.05),另外三个因素不显著。C为主要因素,其他为次要因素。
利用FrF2包绘制AB交互作用图,
IAPlot(aov.mod,select = 1:2)
两条直线明显相交,可辅助判断存在交互作用(仍以显著性检验为准)。
本文完
文/图=数据小兵
参考资料:
郑杰. 试验设计与数据分析: 基于R语言应用[M]. 华南理工大学出版社, 2016.
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