练习R：正交试验极差分析、方差分析与统计图形

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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