1. 正交试验方差分析f值
K1，K2，K3每个因素各个水平下的指标总和，K1表示“1”水平所对应的试验指标的数值之和。Ⅰi(Ⅱi，Ⅲi)=第i列上对应水平1（2，3）的数据和，K1 为1水平数据的综合平均=Ⅰ/水平1的重复次数。R行称为极差，表明因子对结果的影响幅度，用最大的K减去最小的K。
简单对比法的最大优点就是试验次数少，例如六因子五水平试验，在不重复时，只用5+(6-1)×(5-1)=5+5×4=25次试验就可以了。
考虑兼顾这两种试验方法的优点，从全面试验的点中选择具有典型性、代表性的点，使试验点在试验范围内分布得很均匀，能反映全面情况。
正交试验的方差分析：
假设检验
在数理统计中假设检验的思想方法是：提出一个假设，把它与数据进行对照，判断是否舍弃它。其判断步骤如下：
设假设H0正确，得到一个理论结论，设此结论为R0；再根据试验得出一个试验结论，与理论结论相对应，设为R1；比较R0与R1：若R0与R1没有大的差异，则没有理由怀疑H0，从而判定为："不舍弃H。"(采用H。)。
2. 正交试验方差分析f值与显著性
yound 看F比那一项，谁的值最大，谁越具有显著性性；如果如果某一项F比大于F临界值（19.00），说明那一项具有显著性；你的实验中没有一项是大于19.00的，说明都不有显著性，但是实验的结果还是有参考意义的，在你试验因素中“乳化剂用量”是主要影响因素。
3. 正交试验方差分析结果怎么看
方差分析数据的稳定性和波动性的优点是：方差的计算结果将数据的波动性数值放大，比极差和标准差更为细致、准确、明显；缺点是：要涉及全部数据，并且计算复杂。
4. 正交试验方差分析f值怎么计算
方法如下：
1、在spss中，找到并打开“分析-->一般线性模型-->单变量”，如下图所示。
2、得到以下界面，如下图所示。
3、将我们的试验结果数据移动到因变量中，其余影响因素放到固定因子中，再点击“模型”，如下图所示。
4、在模型对话框中，选择“定制”，如下图所示。
5、构建项为“交互”，将A、B、C、D四个影响因素放到模型中，如下图所示。
6、回到单变量对话框中，点击“确定”，如下图所示。
7、得到我们的方差分析结果界面，如下图所示。
5. 方差分析中f检验
查表一般选0.01,0.05,0.1三种显著水平,当然还要知道第一,第二自由度. 查表得出F值,不过一般软件都是将F值算出P值,然后跟 0.01,0.05,0.1进行比较,如果小于这三个值,那就拒绝原 假设,也就是说因素在各水平间是有显著差异的,否则就是 无显著差异. 如果不使用软件,一定要用F值来比较的话,那就是查表了,当然也可 以用excel的函数功能求出F值.
6. 正交试验方差分析和极差分析
首先要加载数据分析工具：在origin最上方工具栏空白处右击；
选择自定义快速访问工具栏；
在弹出的窗口的左边选择 加载项 ；
你会发现右边窗口里有分析工具库—VBA左下脚点击 转到 即可加载完成.在 数据 工具栏最后就会发现 数据分析 项点击 数据分析 即可找到 单因素方差分析
7. 正交试验的方差F值怎么算
K1，K2，K3每个因素各个水平下的指标总和，K1表示“1”水平所对应的试验指标的数值之和。Ⅰi(Ⅱi，Ⅲi)=第i列上对应水平1（2，3）的数据和，K1 为1水平数据的综合平均=Ⅰ/水平1的重复次数。R行称为极差，表明因子对结果的影响幅度，用最大的K减去最小的K。 简单对比法的最大优点就是试验次数少，例如六因子五水平试验，在不重复时，只用5+(6-1)×(5-1)=5+5×4=25次试验就可以了。 考虑兼顾这两种试验方法的优点，从全面试验的点中选择具有典型性、代表性的点，使试验点在试验范围内分布得很均匀，能反映全面情况。 正交试验的方差分析： 假设检验 在数理统计中假设检验的思想方法是：提出一个假设，把它与数据进行对照，判断是否舍弃它。其判断步骤如下： 设假设H0正确，得到一个理论结论，设此结论为R0；再根据试验得出一个试验结论，与理论结论相对应，设为R1；比较R0与R1：若R0与R1没有大的差异，则没有理由怀疑H0，从而判定为："不舍弃H。"(采用H。)。
8. 正交试验方差分析f值显著
方差分析结果是否显著性,就是看F值的大小和N,它们决定了显著水平的高低.
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