评估回归的显著性在全因子试验设计的Minitab分析中，拟合选定模型后的第一要点是评估回归的显著性。以下是详细的评估步骤和要点：一、查看方差分析（ANOVA）的总效果目的：评估模型的整体有效性。方法：查看ANOVA表中的总效果（Total Effect）对应的P值。判断标准：若至少有一个P值小于0.05，则认为模型有效。这表示至少有一个因子或交互效应对响应变量有显著影响。示例：若主效应的P值为0.000（实际不为0，仅为省略表示），则说明主效应对响应变量有显著影响，模型有效。可能原因：若P值大于0.05，模型可能无效，原因可能包括：试验误差太大。漏了重要因子。模型有失拟或数据有弯曲。二、查看方差分析（ANOVA）的失拟现象目的：评估模型是否存在失拟现象。方法：查看ANOVA表中的失拟项（Lack of Fit）对应的P值。判断标准：若P值大于0.05，则无法拒绝原假设（H0：无失拟），说明模型无失拟。示例：若失拟项的P值为0.709，大于0.05，则说明模型无失拟。可能原因：若P值小于0.05，则说明模型存在失拟现象，可能漏了重要项。三、查看方差分析（ANOVA）的弯曲项目的：评估模型是否存在弯曲现象。方法：查看ANOVA表中的弯曲项（Curvature）对应的P值。判断标准：若P值大于0.05，则无法拒绝原假设（H0：无弯曲），说明模型无弯曲。示例：若弯曲项的P值为0.633，大于0.05，则说明模型无弯曲。可能原因及措施：若P值小于0.05，则说明模型存在弯曲现象，应考虑在模型中加入平方项以更好地拟合数据。总结：在评估回归的显著性时，主要关注ANOVA表中的总效果、失拟项和弯曲项的P值。通过这些P值，可以判断模型的有效性、是否存在失拟现象以及是否存在弯曲现象。若模型有效且无失拟和弯曲现象，则可以继续进行后续的分析；否则，需要对模型进行调整或重新设计试验。以下是相关图片展示：（注：图片仅为示例，实际分析时应以Minitab软件输出的ANOVA表为准。）通过以上步骤和要点，可以全面评估回归的显著性，为后续的分析和决策提供依据。