小Q质量课堂
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本专栏由希维科技精心打造，专注分享质量管理实战经验。在这里，小Q将化身实战专家，带大家运用专业工具、拆解真实工业场景、共同探索解决方案。
上期我们讲解了SPC实用小技巧（点击文字可回顾），本期小Q将为大家分享：在进行实验设计分析时，如果遇到残差弯曲、模型失拟等情况，该如何应对？
01.问题背景
质量工程师小Q在使用DOE分析响应与因子之间的关系时，遇到了一个常见问题：在完成实验设计并收集数据后进行分析时，经常出现“失拟P值小于0.05”或“残差弯曲”的情况。一旦遇到这类问题，我们应该如何处理呢？
02.问题复现
在研究某产品的吸收速度时，选取两个因子：触媒量和反应温度，这两个因子都选取两水平。
安排做如下实验，2^2全因子实验，实验重复次数2次。
用Xiwitab设计实验如下：
搜集到实验数据如下：
用Xiwitab展开分析如下：
分析发现最关键的四合一残差图如下：
这是明显失拟了（第四张图有明显的弯曲和波浪型），这时候因子已经筛选的只剩下两个了，需要对实验数据处理，怎么处理呢？
尝试对实验结果进行Box-Cox转换，用Xiwitab操作如下：
具体就是把目前两个因子的全部实验条件组合考虑进来，经过数据转换后，得到的实验结果如下：
再用Xiwitab进行实验设计分析：
这时候发现残差图如下：
弯曲消失了，R-square也很完美。
再看看拟合方程和拟合具体情况：
03.总结与归纳
Box-Cox变换是一种有效的数据处理方法，它可以帮助我们揭示响应变量与因子之间潜在的非线性关系，并辅助确定最优的因子组合，从而提升模型的解释力与预测效果。
在这一分析过程中，国产统计分析软件Xiwitab发挥了重要的支撑作用，其简洁的交互设计与高效的计算能力，显著降低了数据分析的技术门槛，使复杂建模过程变得更加高效和直观。
