方差分析
(1) 选择统计 > 方差分析 >一般线性模型，如下图所示：
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方差分析结果
在上表中，通过比较各因素的均方和与误差的均方和的比值F的大小，可知FB> FA > FC。表明因素B (定位角度)影响显著。因素 A( 充磁量)对输出力矩影响较显著。由于FC与FA、FB相比很小，所以定子线圈匝数的影响最小。与极差法相比，方差分析方法可以多引出一个结论：各列对试验指标的影响是否显著，在什么水平上显著。在数理统计上，这是一个很重要的问题。显著性检验强调试验在分析
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每列对指标影响中所起的作用。如果某列对指标影响不显著，那么，讨论试验指标随它的变化趋势是毫无意义的。因为在某列对指标的影响不显著时，即使从表中的数据可以看出该列水平变化时，对应的试验指标的数值与在以某种“规律”发生变化，但那很可能是由于实验误差所致，将它作为客观规律是不可靠的。有了各列的显著性检验之后，最后应将影响不显著的交互作用列与原来的“误差列”合并起来。组成新的“误差列”，重新检验各列的显著性。
最佳工艺参数的确定
各因素的好水平加在一起，是否就是较优试验条件呢？理论上，如果各因素都不受其它因素的水平变动影响的，那么，把各因素的优水平简单地组合起来就是较好试验条件。但是，实际上选取较好生产条件时，还要考虑因素的主次，以便在同样满足指标要求的情况下，此实验的因素重要性顺序为BAC。最优方案为A2B2C3，此方案为正交试验表中的五号试验。
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