Design-Expert实验设计软件：Box-Behnken法与Fit Summary解析

本文主要介绍了如何使用Design-Expert软件中的Transform选项卡来取默认值，并在Fit Summary选项卡中进行数据分析，以优化实验设计。Design-Expert是一款全球领先的实验设计软件，广泛应用于响应曲面优化试验。文中以Box-Behnken设计（BBD）为例，展示了创建实验设计的过程，并在后续步骤中分析了实验结果。 Design-Expert软件提供了多种实验设计方法，包括Plackett-Burman（PB）、Central Composite Design（CCD）和Box-Behnken Design（BBD）。在创建新设计时，用户可以选择适合其研究目的的方法。以BBD为例，用户需指定要考察的因素名称、数量、默认值、高值和低值，然后继续到下一个步骤。在设定完成后，软件会生成一个编码制的实验设计矩阵，用于记录每组因素组合的实验结果。 实验完成后，用户进入Transform选项卡，通常在这里可以保持默认设置，以确保数据的原始性质不受影响。接下来，用户转到Fit Summary选项卡进行数据分析。此选项卡提供了不同模型的方差分析，例如线性模型、双因素模型、二次方程模型和三次方程模型。通过比较这些模型的方差来源、平方和、自由度、均方、F值和概率>F，可以判断哪个模型最适合解释数据的变异。 在提供的示例中，从方差分析结果可以看出，随着模型复杂性的增加，模型的解释能力也有所提升。线性模型与平均模型相比，虽然有显著性差异，但可能并不足够解释所有的数据变异。而二次方程模型相对于双因素模型有更强的解释能力，F值和概率表明它是一个更好的选择。然而，三次方程模型虽然进一步提升了模型的解释力，但其F值和概率表明与二次方程模型相比，改善并不显著，可能不值得增加模型的复杂性。 在实际应用中，根据实验设计的目的和数据特性，用户应根据Fit Summary的分析结果选择最合适的数学模型。模型选择完成后，可以利用该模型进行预测和优化，找到最佳的工艺条件或配方，从而实现过程的最优化。 Design-Expert通过其直观的界面和强大的统计分析功能，使得实验设计和优化变得更加便捷。正确地运用Transform选项卡和Fit Summary选项卡，可以帮助研究人员高效地解析实验数据，为科学研究和工业生产提供决策支持。