Plackett-Burman是一种两水平的试验设计方法，它试图用最少试验次数，达到使因素主效果得到尽可能精确的估计，适用于从众多的考察因素中快速有效地筛选出最为重要的几个因素，供进一步研究用 ，常用于响应面试验前筛选试验因素。

影响波峰炉焊接FPY的潜在因素：A传送带角度、B传送带速度、C锡面高度、D锡炉温度、E松香温度、F松香比重、G预热温度、H锡条型号等。假设A因素的可控取值范围是（a，b），a和b在试验中分别对应-1和1，其他因素同理，现在请通过Plackett-Burman设计筛选影响较大的少数几个因素。

使用Minitab创建Plackett-Burman试验，菜单操作：统计→DOE→因子→创建因子设计，并输入试验指标Y的结果数据。

Minitab数据分析        

使用Minitab软件进行数据分析，菜单操作：统计→DOE→因子→分析因子设计。

首先看方差分析表的结果。

本例拟合A~H与Y的关系，方差分析F=10.28, P=0.041<0.05，说明A~H8个因素中至少有一个对Y有影响，有统计意义。

那么到底是哪些因素较为重要呢？再来看回归系数表。

各因素是否有统计意义，看后两列T检验的结果。T检验显示，因素D回归系数不为零的假设成立，T=6.24，P=0.008<0.05，有统计意义。同理因素F、G有统计意义。可以认为因素D、F、G对试验结果具有显著影响。

另外，因素H的概率P=0.061，接近于0.05，综合考虑后和DFG一并确认为本试验的主要影响因素。

Minitab还提供了一个帕累托图，从可视化的角度方便试验人员提取相关信息。

条形图从上到下的顺序，对应A~H8个因素对试验结果Y的重要程度，条图长度超过红色竖线对应的因素是显著影响因素。

SPSS数据分析        

使用SPSS软件进行数据分析，菜单操作：分析→一般线性模型→单变量。

统计结果和Minitab一致，不再累述。

影响波峰炉焊接FPY的关键因素为：锡炉温度、松香比重、预热温度和锡条型。