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你可能喜欢每次都喝多，请问有解酒好法子吗？ - 王朝网络 -
分享&&&&&当前位置: &&&&&&&&每次都喝多，请问有解酒好法子吗？每次都喝多，请问有解酒好法子吗？ 13:12:09&來源:互联网&&&&　　1.牛奶醒酒法：醉酒者可饮些牛奶，以便使蛋白凝固，保护胃粘膜，减少对酒精的吸收。 　　2.豆腐解酒：饮酒多时，再加一个豆腐做下酒菜，可促进体内的乙醇迅速排出。 　　3.皮蛋醒酒法：醉酒时，取1－2只皮蛋，蘸醋服食，可以醒酒。 　　4.蛋清醒酒法：醉酒时取1－2只生鸡蛋清服下，可保护胃粘膜，并减少对酒精的吸收； 　　5.杮子醒酒法：酒醉后，取几只鲜杮子，去皮食用，可以醒酒。 　　6.米汤醒酒法：醉酒者可取浓米汤饮服，米汤中含有多糖类及B族维生素，有解毒醒酒之效。加入白糖饮用，疗效更好。 　　7.绿豆醒酒法：取50克绿豆、10克甘草，加适量红糖煎服，可醒酒。如单用绿豆煎汤，亦有一定功效。 　　8.茶叶醒酒法：醉酒后可饮浓茶，茶叶中的单宁酸能解除急性酒精中毒，咖啡碱、茶碱对呼吸抑制及昏睡现象有疗效。 　　9.食盐解酒：饮酒过量，胸腹难受，可在白开水中加少许食盐饮用 　　10.糖水醒酒法：取适量白糖用开水冲服，有解酒、醒脑的作用。 　　11.醋醒酒法：取50克米醋或陈醋，加25克红糖、3片生姜煎汤饮服，可减轻酒精对人体的损害。 　　12.藕醒酒法：将鲜藕捣烂取汁饮服，对消除醉酒症状有一定的作用。 　　13.海蜇醒酒法：取100克鲜海蜇，洗刷干净后加水煎汤饮服，可以醒酒。 　　14.生梨醒酒法：吃几个梨或将梨去皮切片，浸入凉开水中10分钟，吃梨饮水，可解酒。 　　15.萝卜醒酒法：将500克鲜萝卜捣碎取汁，1次饮服，或适量吃些生白萝卜，都可收醒酒之效。 　　16.番薯醒酒法：醉酒后，可将生番薯切细，拌入白糖服食，即可解酒。 　　17.甘蔗汁醒酒法：醉酒神志尚清醒者可自己嚼食甘蔗，严重者可榨出甘蔗汁灌服，能醒酒。 　　18.桔汁醒酒法：酒后出现头晕、头痛、恶心呕吐，可吃几个桔子或饮用鲜桔汁即可醒酒。 　　19.芹菜醒酒法：将适量芹菜挤汁饮服，可以醒酒，尤其可消除醉酒后的头疼脑胀、面部潮红等症状。 　　20.大白菜解酒：大白菜洗净切丝，加食醋、白糖拌匀，淹渍十分钟食用，有解酒作用。 　　21.杨桃醒酒法：醋渍杨桃1个，加水煎服，可用于醒酒。 　　22.花露水醒酒法：洒数滴花露水在热毛巾上，轻轻擦试醉酒者的胸背、肘和太阳穴等处就可明显减轻其醉意。 　　23.中药解酒：葛根30克，加水适量，煎汤饮服，解酒效果很好。　　24.蜂蜜水治酒后头痛。蜂蜜中含有一种特殊的果糖，可以促进酒精的分解吸收，减轻头痛症状，尤其是红酒引起的头痛。另外，蜂蜜还有催眠作用，能使人很快入睡，第二天起床后也不会头痛。 　　25.西红柿汁治酒后头晕。西红柿汁也富含特殊果糖，能帮助促进酒精分解，一次饮用300毫升以上，能使酒后头晕感逐渐消失。实验证明，喝西红柿汁比生吃西红柿的解酒效果更好。饮用前若加入少量食盐，还有助于稳定情绪。 　　26. 新鲜葡萄治酒后反胃、恶心。葡萄中含有丰富的酒石酸，能与酒中乙醇相互作用形成酯类物质，达到解酒目的。如果在饮酒前吃，还能有效预防醉酒。 　　27. 西瓜汁治酒后全身发热。西瓜具可以清热去火，能加速酒精从尿液中排出。 　　28. 柚子消除口中酒气。实验发现，柚肉蘸白糖吃，对消除酒后口腔中的酒气有很大帮助。 　　29. 酸奶治酒后烦躁。酸奶能保护胃黏膜、延缓酒精吸收，其中钙含量丰富，对缓解酒后烦躁尤其有效。 　　30.香蕉治酒后心悸、胸闷。酒后吃1—3根香蕉，能增加血糖浓度，降低酒精在血液中的比例，达到解酒目的。同时，它还能减轻心悸症状、消除胸口郁闷。 　　31.橄榄治酒后厌食。橄榄自古以来就是醒酒、清胃热、促食欲的“良药”，既可直接食用，也可加冰糖炖服。&&猜你喜欢&&今日推荐
&大家都在看&&&&&&&&幽默笑话百态军事探索娱乐女性健康旅游互联网··············&　　1.牛奶醒酒法：醉酒者可饮些牛奶，以便使蛋白凝固，保护胃粘膜，减少对酒精的吸收。 　　2.豆腐解酒：饮酒多时，再加一个豆腐做下酒菜，可促进体内的乙醇迅速排出。 　　3.皮蛋醒酒法：醉酒时，取1－2只皮蛋，蘸醋服食，可以醒酒。 　　4.蛋清醒酒法：醉酒时取1－2只生鸡蛋清服下，可保护胃粘膜，并减少对酒精的吸收； 　　5.杮子醒酒法：酒醉后，取几只鲜杮子，去皮食用，可以醒酒。 　　6.米汤醒酒法：醉酒者可取浓米汤饮服，米汤中含有多糖类及B族维生素，有解毒醒酒之效。加入白糖饮用，疗效更好。 　　7.绿豆醒酒法：取50克绿豆、10克甘草，加适量红糖煎服，可醒酒。如单用绿豆煎汤，亦有一定功效。 　　8.茶叶醒酒法：醉酒后可饮浓茶，茶叶中的单宁酸能解除急性酒精中毒，咖啡碱、茶碱对呼吸抑制及昏睡现象有疗效。 　　9.食盐解酒：饮酒过量，胸腹难受，可在白开水中加少许食盐饮用 　　10.糖水醒酒法：取适量白糖用开水冲服，有解酒、醒脑的作用。 　　11.醋醒酒法：取50克米醋或陈醋，加25克红糖、3片生姜煎汤饮服，可减轻酒精对人体的损害。 　　12.藕醒酒法：将鲜藕捣烂取汁饮服，对消除醉酒症状有一定的作用。 　　13.海蜇醒酒法：取100克鲜海蜇，洗刷干净后加水煎汤饮服，可以醒酒。 　　14.生梨醒酒法：吃几个梨或将梨去皮切片，浸入凉开水中10分钟，吃梨饮水，可解酒。 　　15.萝卜醒酒法：将500克鲜萝卜捣碎取汁，1次饮服，或适量吃些生白萝卜，都可收醒酒之效。 　　16.番薯醒酒法：醉酒后，可将生番薯切细，拌入白糖服食，即可解酒。 　　17.甘蔗汁醒酒法：醉酒神志尚清醒者可自己嚼食甘蔗，严重者可榨出甘蔗汁灌服，能醒酒。 　　18.桔汁醒酒法：酒后出现头晕、头痛、恶心呕吐，可吃几个桔子或饮用鲜桔汁即可醒酒。 　　19.芹菜醒酒法：将适量芹菜挤汁饮服，可以醒酒，尤其可消除醉酒后的头疼脑胀、面部潮红等症状。 　　20.大白菜解酒：大白菜洗净切丝，加食醋、白糖拌匀，淹渍十分钟食用，有解酒作用。 　　21.杨桃醒酒法：醋渍杨桃1个，加水煎服，可用于醒酒。 　　22.花露水醒酒法：洒数滴花露水在热毛巾上，轻轻擦试醉酒者的胸背、肘和太阳穴等处就可明显减轻其醉意。 　　23.中药解酒：葛根30克，加水适量，煎汤饮服，解酒效果很好。　　24.蜂蜜水治酒后头痛。蜂蜜中含有一种特殊的果糖，可以促进酒精的分解吸收，减轻头痛症状，尤其是红酒引起的头痛。另外，蜂蜜还有催眠作用，能使人很快入睡，第二天起床后也不会头痛。 　　25.西红柿汁治酒后头晕。西红柿汁也富含特殊果糖，能帮助促进酒精分解，一次饮用300毫升以上，能使酒后头晕感逐渐消失。实验证明，喝西红柿汁比生吃西红柿的解酒效果更好。饮用前若加入少量食盐，还有助于稳定情绪。 　　26. 新鲜葡萄治酒后反胃、恶心。葡萄中含有丰富的酒石酸，能与酒中乙醇相互作用形成酯类物质，达到解酒目的。如果在饮酒前吃，还能有效预防醉酒。 　　27. 西瓜汁治酒后全身发热。西瓜具可以清热去火，能加速酒精从尿液中排出。 　　28. 柚子消除口中酒气。实验发现，柚肉蘸白糖吃，对消除酒后口腔中的酒气有很大帮助。 　　29. 酸奶治酒后烦躁。酸奶能保护胃黏膜、延缓酒精吸收，其中钙含量丰富，对缓解酒后烦躁尤其有效。 　　30.香蕉治酒后心悸、胸闷。酒后吃1—3根香蕉，能增加血糖浓度，降低酒精在血液中的比例，达到解酒目的。同时，它还能减轻心悸症状、消除胸口郁闷。 　　31.橄榄治酒后厌食。橄榄自古以来就是醒酒、清胃热、促食欲的“良药”，既可直接食用，也可加冰糖炖服。&&&&&　　免责声明：本文仅代表作者个人观点，与王朝网络无关。王朝网络登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述，其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。&&&&&&为你推荐&&&&&&转载本文&UBB代码&HTML代码复制到剪贴板...&更多内容··········&&&&&&&&&&频道精选&&王朝女性&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&王朝分栏&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&王朝编程&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&王朝导购&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&|&王朝其他&&|&&|&&|&&|&&|&&|&&&&2005-&&版权所有&怎样利用minitab做正态分布图?
1.选菜单中的Graph后选Histogram 2.在worksheet中已事先输好数据,在通常情况下选WithFit,在按Select选你要制图的项目,可多选也可以只选一项.3.选好测试项后,点OK,也可以自动去调菜单的项目.4.会出来没有上下限的图形,右击选add就可以加上下限,在X抽处加SPEC 输入第一个数后,空格一下在输另一个数.有图的,但在这贴不上传给你
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方差分析里有正态分布图
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方差分析方差分析实际工作中这样的问题几种不同的原料对产品质量有无显著影响这里考察的对象原料称为因素把因素所对应的状态称为水平当考察的因素只有一个时，称为单因素问题。of称例考察温度对某一化工产品的得率的影响，选了五种不同的温度，同一温度作了三次试验，测得的结果如下温度得率938882平均得率要分析不同的温度对得率的影响，考虑如下的问题同一温度下的得率不一样，差异原因称为试验误差温度的不同引起的得率的差异称为条件误差。方差分析于上述多种误差原因的存在，就不能随意回答能分析实验数据中不同来源的变异对总变异的贡献大小，确定实验中的自变量是否对因变量有重要影响。方差分析的方法检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（因素）对数值型因变量是否有影响。方差分析方差分析与回归分析的区别当研究的是两个数值型变量的关系时是回归分析.回归分析沿水平轴的自变量是数值型变量，而方差分析中是分类变量。在因素只有一个时不一定要采用方差分析，可以采用个样本的数据.此时就要采方差分析。方差分析有单因素与多因素的区分。因子试验的一般概述（记号）在一个试验中只考察一个因子1，，水平复试验次数nm1里i水平号，j重复号．经过随机化后，所得的因子试验的数据因子A的水平数据和均值????111/????222/?????21????21?在水平Ａ,一个样本，i1,2,r．．所有数据,2?222221????????r?单因子试验所涉及的多个正态总体因子试验的统计模型其中是因子因子待估参数是因子们是相互独立同分布的随机变量．由此可知单因子试验的三项基本假定用到试验数据得到如下统计模型,2,1,,2,1??????，，??,02?,2??题就是在方差相等情况下对多个正态均值是否彼此相等的一个假设检验问题．?????...210，不全相等诸1．若在显著性水平?上拒绝0H，则称因子A在水平?上是显著的，简称因子A显著．否则称因子A不显著．检验上述假设的关键在于总平方和的分解．平方和的分解公式单因子试验共有????21个数据，总平均值????????11，???总偏差平方和1112????????可把下两个平方和????????????????????2112.??????????????????????????平方和的分解公式其中第一个平方和?????2称为组内平方和内S，又称为误差平方和自由度e??．第二个平方和???称为组间平方和间S，又称为因子A的平方和自由度1??．方和平方和除以自己的自由度称为均方和，亦可称均方，记为误差的均方和与因子A的均方和分别为，1??定理在单因子方差分析的三个基本假定下，有2??，??????1???．其中11????．检验可以证明在原假设0两个均方和之比服从,1?．此F是用来检验原假设0当原假设个均方和都是2?的无偏估计，其比值F不会过大．当原假设子的均方和有偏估计，其比值会较大．拒绝域应为???，对给定的显著性水平?，其中c可由F分布的??1分位数,11???确定．差分析表来源平方和自由度均方和F比因子A????1??1??误差e??????2e??和T??????21???当,11????时，拒绝原假设0H，即认为诸正态均值间有显著差异?当,11????时，保留原假设0H，因为尚无发现诸均值r???,,,21?间有显著差异的迹象，只好保留0H．茶是一种饮料，它含有叶酸（这是一种维他命B。如今要比较各种茶叶中的叶酸含量。现选定绿茶，这是一个因子，用选定四个产地的绿茶，记为是因子测定试验误差，需要重复。我们选用水平重复数不等的不平衡设计，即,5,6,6个样品，共有24个样品等待测试。单因素方差分析用随机化试验方法，填写试验结果的水平数据（毫克）样本均值1AAA3上○表示叶酸含量，–线表示样本均值。下述一些直观的印象是重要.图中每种绿茶的叶酸含量有高有低.从样本均值看，2的叶酸含量偏高一些.从样本极差看，极差接近，因素方差分析5在例4中已求得绿茶叶酸含量的各平方和，现把它们移到方差分析表中，继续进行统计分析．来源平方和自由度均方和F比因子A差e0T3若取显著性水平?0,3F．由于F故应拒绝原假设0H，即认为四种绿茶的叶酸平均含量有显著差异．从方差分析表上还可以获得2?的无偏估计2^?，?单因素方差分析均值的参数估计诸i?的点估计iiy??^，,2,1??．诸i?的??1区间，可利用t分布获得，具体如下^2/1?????，,2,1??，其中2/1??是自由度为nr的t分布的2/1??分位数．上述四种绿茶的叶酸平均含量的点估计分别为321????????，，，．其中1均值1?的95的置信区间为20??6???故均值1?的95的置信区间是．结单因子方差分析的主要内容是如下三项三项基本假设总平方和分解式方差分析表．单因子方差分析的主要结果也有三项判断诸水平均值r???,,,21?间有无显著差异给出诸水平均值i?的无偏估计和??1置信区间给出方差2?的无偏估计．否彼此相等用方差分析方法．假如些均值间的差异是重要的用多重比较．r???,,,21?譬如，r3时，同时检验如下三个假设120?????????，，这里的关键是同时两字．若r较大，要同时检验????????2题就复杂起来了．多重比较的检验法则很多，一般分为二类1重复数相等的情况2重复数不等的情况．复数相等情况的多重比较考察因子A的r个水平，每个水平下重复数均为m．假设诸试验数据,2??y，...,2,1,,,2,1???．同时考虑如下????????2??，,2,1,,???．样本均值很好估计，若不应过大，过大就应拒绝复数相等情况的多重比较因此在同时考虑上述假设诸构成多重比较的拒绝域?????．经计算，对给定显著性水平?，可得,1???其中,1?是统计量,1分位数，可从给定的表中查得．复数不等情况的多重比较考察因子A的r个水平均值，每个水平下的重复数分别为,,21?，且有,2??...,2,1,,...,2,1??．当??0成立时，有??,1112???且大应拒绝时考察????????2少有一个假设不成立就构成该多重比较的拒绝域????????max?．复数不等情况的多重比较fe证明了,11ma??．则对给定显著性水平?，取定临界值,111????．它等价于如下命题若记???????????11,111?判断当?时，拒绝则保留个别误差率与全族误差率（显著性水平）与多重比较关联的类型I误差率（假设检验第常用于确定方差分析中的特定因子水平之间的显著差异。个别误差率单一比较错误地断定实测差异与原假设显著不同的最大概率。此概率等于为假设检验选择的显著性水平。全族误差率由多个比较组成的过程错误地断定至少有一个实测差异与原假设显著不同的最大概率。全族误差率基于个别误差率和比较次数。对于单一比较，全族误差率等于个别误差率。但是，每个附加比较都会导致全族误差率不断增加。示例查看五个不同钢铁厂的钢强度（在每个工厂中使用25个样本），可以运行单因子方差分析。方差分析产生的p值小于定至少有一个工厂的平均值不同于其他工厂的平均值。查看五个工厂之间所有的10个比较，以明确确定哪些平均值是不同的。如果为10个比较中的每一个指定的为别误差率），则针对由10个比较组成的一组计算全族误差率，即是，如果要让整个一组比较的全族误差率为每个单个比较指定的为许氏与最佳值的多重比较专门用于确定最佳因子水平、与最佳值稍有差异的因子水平、以及与最佳值有显著差异的因子水平的多重比较方法。可以将最佳值定义为最高平均值或最低平均值。许氏为每个水平均值与其余水平均值的最佳值之间的差异创建置信区间。具体地说最高为最佳最低为最佳置信区间包含零无差异无差异置信区间整个大于零明显更好明显更差置信区间整个小于零明显更差明显更好低显著性差异法将个别误差率控制到指定水平的同时，为因子水平均值之间的配对差异创建置信区间。随后使用个别误差率和比较次数为所有置信区间计算同时置信水平。此同时置信水平是所有置信区间包含实际差值的概率。例，测量内存芯片的响应时间。从五个不同的制造商处抽取25个芯片作为样本。方差分析产生的p值为少有一个制造商的平均值不同于其他制造商。查看五个工厂之间所有的10个比较，以明确确定哪些平均值是不同的。使用，可以指定每个比较的个别误差率都应为效于95置信水平）。创建这十个95置信区间，并计算出这一组置信区间的同时置信水平。多重比较的用于为每个因子水平的平均值与控制组平均值之间的差异创建置信区间。为所有比较指定全族误差率，针对每个单个比较相应地确定置信水平。族误差率选中此项可通过使用法（在不平衡情况下也称为得水平平均值之间的所有配对差异，然后输入介于间的全族误差率。大于等于值解释为百分比。默认误差率为别误差率选中此项可通过使用程获得水平平均值之间的所有配对差异，然后输入介于间的个别误差率。族误差率选中此项可为每个处理平均值和控制平均值之间的差异提供双侧置信区间，然后输入介于间的全族误差率。对照组水平输入用于对照组因子水平的值许氏族误差率选中此项将获得每个水平平均值与其他水平均值中的最佳值之间的差异的置信区间。最佳有两种选择。如果将最小平均值视为最佳，则设置K果将最大平均值视为最佳，则设置K1。最大为最佳选择此项会将最大平均值视为最佳。最小为最佳选择此项会将最小平均值视为最佳。残差是否正态分布正态概率图、直方图残差是否序列相关残差与顺序图残差是否异方差残差与拟合值图残差概率图设因子A有r个水平，在每个水平下m次试验，在第i个水平下的数据为,,21?，其均值记为差,2,1,,2,1??????，，称为残差．按单因子方差分析的三项基本假定可知???????????????,,2,1????，．这表明在平衡设计下，残差来自同一正态分布，它们在残差概率图上应呈直线状．若残差在正态概率纸上不在一直线附近，则认为该单因子试验数据不是来自正态分布．当诸水平下重复次数较为接近时，也可使用这个方法对正态性进行诊断．画出的残差概率图上看，除左侧尾部稍有弯曲外，其它点基本位于一直线附近，可以认为该组残差近似为正态分布．图抗拉强度的残差概率图残差概率图要对如下一对假设作出判断不全相等诸,H???????．方差齐性检验有很多统计方法，常用的是如下几个Bartlett检验，可用于样本量相等或不等的场合，但是每个样本量不得低于5修正的Bartlett检验，在样本量较小或较大、相等或不等场合均可使用Hartl验，仅适用于样本量相等的场合．某项研究对三类公路上有行驶经验以及无行驶经验的驾驶员进行比较。这两个因子是驾驶经验。在此次研究中，分别采用了8名无经验和8名有经验的驾驶员。经验具有两个水平，其代码分别为有经验1，无经验0。道路类型。每位驾驶员在三种道路的其中一种上驾驶。三个水平分别编码为一级公路1，二级公路2，土路3。检验人员记录了每位驾驶员在每种公路上所做的控制校正次数。响应变量为校正。下面给出了数据集道路类型经验数据驾车95标准差信区间道路类型经验N下限标准差上限304314解释对于驾车数据，第一个因子为经验，第二个因子为道路类型。在六个因子水平组合的每一单元中有四个观测值。s的第一个值道路类型1和经验0对应。区间估计道路类型1和经验0的总体标准差。根据此区间，s介于间。标准差的最大值道路类型3和经验0对应。验（正态分布）检验统计量p值验（任何连续分布）检验统计量p值解释如果检验的p值较高（则表明方差之间不存在差异。方差检验图形信区间图表明在所有道路类型的控制校正次数中，经验越少的驾驶员具有更大的变动性。调查员比较了四种不同配方的油漆的硬度。将每种油漆配方取六份样品涂到一小块金属上，然后待其凝固，测量其硬度。此外，还记录每份样品的凝固温度以及涂油漆的人（操作员）的编号。数据油漆硬度输出示例来源自由度SFP油漆3误差20合计23S整）解释油漆硬度方差分析得到的p值是此，假设选择常用的a水平行检验，则将断定油漆配方之间的硬度存在显著差异。对于油漆数据，S为R为调整的R方差分析输出第一部分方差分析表S、R和调整的R是模型对数据的拟合优度的度量。这些值有助于您选择具有最佳拟合的模型。S表示数据值与拟合值的标准距离。对于给定研究，模型预测响应的效果越好，S越小。R（R平方）描述在观测的响应值中由预测变量解释的变异量。R始终随预测变量的增加而增大。例如，最佳的五预测变量模型的R始终比最佳的四预测变量模型的高。因此，比较相同大小的模型时R最有效。调整的R表示已根据模型中的项数调整的修正R。如果包括了不必要的项，R会人为地变得很高。与R不同，调整的R在您向模型中添加项时可能变小。使用调整的R比较预测变量数不同的各个模型。N。因子每个水平所包括的观测值数。均值。每个水平观测值的均值。这些样本均值是对每个水平总体均值的估计值。标准差。每个水平的样本标准差。方差分析假定所有水平的总体标准差相等。因此，如果样本标准差差异很大，则可能需要使用等方差检验命令来检验数据的方差相等性。合并标准差。合并标准差是对所有水平公共标准差的估计值。体值估计及置信区间输出示例均值（基于合并标准差）的单组95置信区间水平N均值标准差混料16混料26混料36混料46合并标准差解释油漆硬度分析的结果表明配方2的硬度均值最低配方4的最高不同配方的标准差之间的差异还不足以引起关注。合并标准差为输出示例均值（基于合并标准差）的单组95置信区间水平N均值标准差混料16混料26混料36混料46合并标准差解释在油漆硬度的结果中，配方2和配方4均值的区间不重叠。这表明这些水平的总体均值不同。因子的每个水平都提供95的置信区间。当方差分析表中的p值表明因子水平均值之间有差异时，可以使用单个置信区间的表来研究差异每个星号都表示样本均值。每对圆括号都表示总体均值的95的置信区间。每个水平的总体均值位于相应区间内的可信度为95。如果两个均值的区间不重叠，则表明总体均值不同。使用对信息进行分组油漆N均值分组混料46混料16B混料36B混料26不共享字母的均值之间具有显著差异。方差分析输出第三部分多重比较（5整体置信区间油漆水平间的所有配对比较单组置信水平解释油漆硬度数据的分组信息显示组A包含混料1、3和4，而组B包含混料1、2和3。这两个组都包含混料1和3。组内的因子水平之间并不存在显著差异。因为混料2和4并不共享同一个字母，混料4具有一个比混料2显著高很多的均值。置信区间显示所有均值差异的可能范围配方2和配方4的均值之间差异的置信区间为此范围不包括0，表明这些均值之间差异显著。其余均值对的置信区间都包括0，表明这些均值之间差异不显著。低显著性差异输出示例使用法对信息进行分组油漆N均值分组混料46混料16B混料36C混料26不共享字母的均值之间具有显著差异。5两水平差值置信区间油漆水平间的所有配对比较同时置信水平解释油漆硬度数据的分组信息显示组A包含混料1和4组B包含混料1和3而组C包含混料2和3。混料1和3分别位于两个组中。组内的因子水平之间并不存在显著差异。因为下列因子水平组合不共享同一个字母，所以它们的均值存在显著差异混料1和2混料2和4混料3和4置信区间显示所有均值差异的可能范围配方1和配方2的均值之间差异的置信区间为此范围不包括0，表明这些均值之间差异显著。类似地，配方2和配方4之间差异的置信区间以及配方3和配方4之间差异的置信区间也不包括0，表明这些差异也显著。其余均值对的置信区间都包括0，表明这些均值之间差异不显著。许氏与最佳值的多重比较输出示例许氏最佳值的多重比较）全族误差率界值解释对于油漆硬度分析，将最大均值指定为最佳。因此，配方1的均值配方2的均值和配方3的均值都与配方4的均值进行比较，因为后者是最大（最佳）均值。配方4本身的均值与配方1的均值进行比较，因为后者是其余三个均值中最大的。结果表明配方4的均值与配方2的均值之间差异的置信区间以及与配方3的均值之间差异的置信区间都以0为终点，表明这些差异显著。其余两个区间的终点不为0，表明差异不显著。形（残差检验）图形单值图解释油漆硬度数据的单值图显示一般情况下配方4的硬度值最高。所有四个水平中数据的展开程度（离差）几乎都相同。任何点与其余点相比都不异常大或异常小（异常值）。数据的箱线图解释油漆硬度数据的箱线图对以下情况进行图解配方4的硬度值、均值和中位数均为最大。配方2的硬度值、均值和中位数均为最小。配方2数据的中间一半展开的程度很大，如大箱所示。配方2的值的整体范围最大，如细丝的末端所示。任何水平的数据中都没有异常值（星号）。此例中，每个水平只有六个观测值，因此单值图可能比箱线图更合适。残差的直方图解释对于油漆硬度数据，没有证据表明存在偏度或异常值。残差的正态概率图解释对于油漆硬度数据，残差显示为直线。没有证据表明存在非正态性、偏度、异常值或未确定的变量。残差与拟合值解释从此图中可以看出，残差随机分散在0附近。没有证据表明存在异方差、缺项或异常值。残差与顺序解释对于油漆硬度数据，残差随机分散在0附近。没有证据表明误差项彼此相关。残差与变量解释对于油漆硬度数据，残差随机分散在0附近。没有证据表明残差中存在模式或数据中存在弯曲。此图表明样本凝固的温度似乎没有对响应产生系统化影响。四合一残差图Minitab
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