Excel方差分析在轧辊测量数据处理中的应用.doc

PAGE PAGE 5 Excel方差分析在轧辊测量数据处理中的应用 梁晓红1 周远航2 （1．梁晓红 河南平顶山工业职业技术学院机电系，河南 平顶山 467000 2．周远航 河南平顶山市国土资源局，河南 平顶山 467000） 摘要： 本文结合轧辊测量数据特点，以方差分析为例，研究怎样用excel完成简单统计分析方法，及完成单因素和双因素方差分析，通过一些实例介绍了利用excel对轧辊测量数据的处理方法。 关键词：Excel；轧辊数据，方差分析 Apply Excel Analysis of Variance to Measured Date of Roller Liang Xiaohong1 Zhou Yuanhang2 1Liang Xiaohon, Pingdingshan College of I 2Zhou Yuanhang, Pingdingshan Territorial Resources bureau. [Abstract] On the basis of measured date of roller, take the analysis of variance as example , this article introduces how to complete statistic analysis by Excel 2003. Using the analysis is of data tool which provided by Excel 2003 to complete analysis of variance. Both One-way analysis of variance and Two-way analysis of variance can be completed. Excel 2003 can be used for simply statistic analysis conveniently. [Key words] Excel ; measured date of roller ; analysis of variance 在钢厂轧机中，轧辊是最重要的设备之一，其工作性能和状态直接关系到轧制产品的质量，轧辊测量数据是轧制产品质量最直接反映，对这些测量数据进行科学的分析处理就显得非常必要。在实际生产中，轧辊测量数据具有数量大、种类多、实时等特点，要求准确高效地对测量数据进行分析处理，揭示轧制过程中各参数间的准确关系。在带钢产品质量的众多的影响因素中，有些影响作用较大，有些作用较小。对企业经营者来说，常常需要分析哪几种因素的影响显著，以便采取有针对性的措施。 方差分析是解决上述问题的有效方法，方差分析即能把一组数据的总变差分解为若干种成份的方法，与其中每一种成份相联系的是某一种的变差来源，通过分析有可能确定每一种变差来源对总变差的贡献的大小。方差分析常常用于取自现场测量的数据，使用时应注意其方法的应用条件，即对总体正态分布和同方差的假定条件。 方差检验的方法就是通过计算F值（F=MSb/MSw），然后通过查F值表，查出P=0.05显著性水平的F临界值，或者P=0.01显著性水平的F临界值，进行F检验。其判断标准见表1。 F值与临界值比较 　 P值 　 差异的显著性 ∣F∣＜F0.05 P＞0.05 差异不显著 F0.05≤∣F∣＜F0.01 0.01＜P≤0.05 差异显著 ∣F∣≥F0.01 　 P≤0.01 　 差异极显著 表1 F检验统计判断规则 方差分析根据其影响因素的多少及是否有交互作用，可分为单因素方差分析、无重复双因素方差分析和可重复双因素方差分析三种类型。具体使用哪种工具必须根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。本文以轧辊测量数据中一些参数为例，研究了各种类型方差分析的使用和判断方法。 1 样本和分类使用 1.1 单因素方差分析 在轧辊测量数据中，只考虑某一测量参数因素对另一参数的影响，往往选择这个因素的几个不同水平进行测试，这样的实验称为单因素实验。为判断该参数因素对另一参数是否有影响，应采用单因素方差分析。 例如：在轧制过程中，为了了解轧辊冷却水温度是否对轧辊磨削量有影响，分别在5种不同的冷却水温度下进行测试，每种温度测试4次，得到轧辊磨削量如表2： 轧辊冷却水温度对磨削量的影响 冷却水温度℃ 20 21 22 23 24 轧辊磨削量mm 0.35 0.35 0.36 0.31 0.33 0.45 0.47 0.45 0.35 0.50 0.40 0.50 0.67 0.37 0.60 0.40 0.44 0.49 0