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user: 3. 实证分析 3.1. 烟丝含水率方差分析 3.1.1. 烘丝含水率 由图1可以看出，各批次(不同温湿度条件)的烘丝含水率情况有一定的波动，批次3、批次7、批次9和批次11的烘丝含水率比较集中，而其中批次3和批次7的大部分数据尤为集中，因而出现异常点，批次7的异常点比较多；批次1、批次4和批次10的烘丝含水率离散程度较高，数据波动较大。为科学检验各批次烘丝含水率情况，运用单因素方差分析进行检验。 表3为12个批次烘丝含水率单因素方差分析结果。 p值远小于0.05，具体统计意义。12个批次的烘丝含水率是不尽相同的，在不同的温湿度条件下，烘丝含水率可能不同。为看出各批次间的差异情况，本文运用多重t检验方法进行均值的多重比较。 表4中元素是由多重t检验得到的调整后p值是否大于0.05转化而来：若p值大于0.05，则接受原 图1. 12个批次烘丝含水率的箱线图 Table 3 Variance analysis results of moisture content of cut cigarett 来源 自由度 SS MS F p 批次 11 0.53936 0.04903 12.54 0.000 误差 363 1.41971 0.00391 合计 374 1.95907 表3. 烘丝含水率的方差分析结果 注：S = 0.06254，R 2 = 27.53%，调整后R 2 = 25.34%。 Table 4 The multiple comparison results of moisture content of each batc 批次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 － － － － － － － － － － － － 2 有 － － － － － － － － － － － 3 有 无 － － － － － － － － － － 4 有 无 有 － － － － － － － － － 5 有 无 有 有 － － － － － － － － 6 无 有 无 无 无 － － － － － － － 7 无 有 无 无 无 有 － － － － － － 8 有 有 无 无 无 有 有 － － － － － 9 有 无 有 有 有 无 无 无 － － － － 10 有 有 有 无 有 有 有 有 有 － － － 11 有 无 有 有 有 无 无 无 有 有 － － 12 无 无 有 有 有 无 无 无 有 无 有 － 表4. 各批次烘丝含水率多重t检验结果 注：有——存在显著差异，无——不存在显著差异。 假设，认为这两个批次不存在显著差异，在表中标记为“无”；若p值小于0.05，则这两个批次存在显著差异，在表中标记为“有”。由于涉及批次较多，为便于直观地表达批次相互之间的水分值差异情况，故做如上处理。各批次的烘丝含水率两两之间存在差异的情况居多。批次10除了与批次4、批次12没有明显差异外，与其它各批次差异明显，其原因可能在于批次10的烘丝环境温湿度与批次4、批次 12相近。 3.1.2. 标丝柜入口烟丝含水率 图2中，标丝柜入口烟丝含水率在各批次的均值波动很大，幅度明显大于烘丝含水率。但标丝柜入口烟丝含水率整体上集中程度较高，在批次2、批次8、批次10和批次11各有一个异常值。 表5为12个批次标丝柜入口烟丝含水率单因素方差分析结果。 由表5可知，p值高度显著。不同批次的标丝柜入口烟丝含水率不全相同，批次的不同对标丝柜入口烟丝含水率差异的影响是显著的。如下进行多重t检验。 同表4一样，表6也是通过处理得到的多重t检验结果，12个批次两两比较标丝柜入口烟丝含水率存在显著差距的情形比较多。批次12除了与批次3没有明显差异外，与其它批次差异明显；批次11除了与批次6没有明显差异外，与其它批次也是差异明显。 3.1.3. 加香机出口烟丝含水率 由箱线图3可知，各批次加香机出口烟丝含水率集聚现象明显，出现异常值的情况也十分明显，而各批次的加香机出口烟丝含水率波动很大。 表7为12个批次加香机出口烟丝含水率单因素方差分析结果。 由调整后的R 2 知，单因素方差分析的解释效果很好。由p值可知，批次的不同引起了加香机出口烟丝含水率的明显不同。 同表6，表8为多重t检验结果，12个批次的加香机出口烟丝含水率两两比较基本上都是存在着显著差异的。除了批次2与批次3、批次3与批次11、批次4与批次5、批次7与批次8和批次9、批次9和批次10这些情形不存在明显的差异外，其它情形差异显著。 3.1.4. 方差分析结果比较分析 比较烘丝含水率、标丝柜入口烟丝含水率和加香机出口烟丝含水率的箱线图，发现含水率变化情况 图2. 12个批次标丝柜入口烟丝含水率的箱线图 Table 5 Variance analysis results of standard wirecabinet moisture content of cut cigarett 来源 自由度 SS MS F P 批次 11 0.88356 0.08032 73.82 0.000 误差 363 0.39496 0.00109 合计 374 1.27852 表5. 标丝柜入口烟丝含水率的方差分析结果 注：S = 0.03299，R 2 = 69.11%，调整后R 2 = 68.17%。 Table 6 The multiple comparison results of standard wire cabinet moisture content of each batc 批次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 － － － － － － － － － － － － 2 有 － － － － － － － － － － － 3 有 无 － － － － － － － － － － 4 有 无 有 － － － － － － － － － 5 有 无 有 有 － － － － － － － － 6 无 有 无 无 无 － － － － － － － 7 无 有 无 无 无 有 － － － － － － 8 有 有 无 无 无 有 有 － － － － － 9 有 无 有 有 有 无 无 无 － － － － 10 有 有 有 无 有 有 有 有 有 － － － 11 有 无 有 有 有 无 无 无 有 有 － － 12 无 无 有 有 有 无 无 无 有 无 有 － 表6. 各批次标丝柜入口烟丝含水率多重t检验结果 注：有——存在显著差异，无——不存在显著差异。 图3. 12个批次加香机出口烟丝含水率的箱线图 Table 7 Variance analysis results of flavoring machine export moisture content of cut cigarett 来源 自由度 SS MS F p 批次 11 1.855257 0.16866 825.28 0.000 误差 362 0.07398 0.000204 合计 373 1.929237 表7. 加香机出口烟丝含水率的方差分析结果 注：S = 0.0143，R 2 = 96.17%，调整后R 2 = 96.05%。 Table 8 The multiple comparison results of flavoring machine export moisture content of each batc 批次 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 － － － － － － － － － － － － 2 有 － － － － － － － － － － － 3 有 无 － － － － － － － － － － 4 有 有 有 － － － － － － － － － 5 有 有 有 无 － － － － － － － － 6 有 有 有 有 有 － － － － － － － 7 有 有 有 有 有 有 － － － － － － 8 有 有 有 有 有 有 无 － － － － － 9 有 有 有 有 有 有 有 有 － － － － 10 有 有 有 有 有 有 无 有 无 － － － 11 有 有 无 有 有 有 有 有 有 有 － － 12 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 － 表8. 各批次加香机出口烟丝含水率多重t检验结果 注：有——存在显著差异，无——不存在显著差异。 没有明确的趋同性。即经过一系列的工序，已经使得烟丝含水率发生了显著变化，温湿度的调整对烟丝含水率起到了明显的调控作用。室外温湿度及工序参数的不同，对烟丝含水率的影响随着工序的进行越来越明显，以致在加香机出口段的烟丝含水率在各批次间差异很大。 单因素方差分析表明：随着制丝工序的进行，外界环境的影响越来越明显。在加香机出口处，水分的变动有96.05%可视为批次的不同所导致的，水分变化中的96.05%信息可由环境调控温湿度进行解释。 由烘丝含水率、标丝柜入口烟丝含水率和加香机出口烟丝含水率的多重比较结果知，12个批次在三处的水分两两比较大部分是存在着明显差异的，且三处的多重比较结果也存在着区别，没有明显的一致性。 3.2. 标丝柜入口烟丝水分的影响分析 由前文的方差分析可推测数据存在着层次效应，因此尝试运用SPSS软件对数据进行两水平模型拟合。 如表9所示，代表批次间差异的常数项估计值为0.002514，批次间方差p值为0.021，小于0.05，有统计学意义。表明数据之间存在层次结构特征，即同一批次标丝柜入口烟丝含水率存在聚集性，组内相关关系显著；而表中残差检验结果估计值为0.001088，同样具有统计学意义，不同温湿度水平下的标丝柜入口烟丝含水率具有异质性。 组内相关系数 ，表明数据中存在一定程度的组内同质性、组间差异性。综合来看，数据考虑运用多水平模型进行分析。 经过拟合两水平零模型可以判断，12个批次间标丝柜入口烟丝含水率具有聚集性，进而添加解释变量拟合两水平模型。得到两水平模型结果表10。 1) 室外温度影响分析 由上式知，当室外湿度超过45.993时，室外温度对标丝柜入口烟丝含水率起负向作用，而室外湿度小于或等于45.993时，室外温度对标丝柜入口烟丝含水率起正向作用或不起作用；结合表1可知12个批次各项温湿度值，发现只有批次10的室外湿度低于45.933，批次10中室外温度对标丝柜入口烟丝含水率起正向作用，而其它批次的室外温度则起负向作用。 2) 室外湿度影响分析 由公式知，当室外温度超过12.187时，室外湿度对标丝柜入口烟丝含水率起负向作用，而室外温度小于或等于12.187时，室外温度对标丝柜入口烟丝含水率起正向作用或不起作用；结合表1可知12个批次各项温湿度值，发现只有批次1、2、10和11的室外温度高于12.187，因此它们的室外湿度对标丝柜入口烟丝含水率起负向作用，而其它批次的室外温度则起正向作用。 在将各项参数控制在中心值(室外温度12.27，室外湿度56.86，标丝房环境温度26.07，标丝房环境湿度58.56)的情形下，烘丝含水率每提高1个百分点，标丝柜烟丝水分可能提高0.09515个百分点。 Table 9 Covariance parameters estimation table of null mode 参数 估计值 标准误差 Wald Z 显著性 残差 0.001088 0.000081 13.473 0.000 截距[个体＝批次]方差 0.002514 0.001087 2.312 0.021 表9. 零模型协方差参数估计表 Table 1 0 Fixed effects estimation table of two-level mode 参数 估计 标准误差 df t 显著性 截距 125.523083 31.465558 4.974 3.989 0.011 室外温度 0.1211 0.045288 4.994 2.674 0.044 室外湿度 0.032089 0.011287 4.992 2.843 0.036 烘丝含水率 0.09515 0.027234 365.5 3.494 0.001 标丝房环境温度 −4.305633 1.190218 4.984 −3.618 0.015 标丝房环境湿度 −1.881548 0.522865 4.983 −3.599 0.016 室外温湿度交互项 −0.002633 0.000953 4.992 −2.765 0.04 标丝房环境温湿度交互项 0.070161 0.019591 4.983 3.581 0.016 表10. 两水平模型固定效应估计表 3.3. 加香机出口烟丝水分分析 由前文的方差分析知，标丝柜入口到加香机出口段的数据仍具有层次效应，故尝试同样用两水平模型来进行分析。 如表11所示，代表批次间差异的常数项估计值为0.005448，批次间方差p值为0.019，小于0.05，有统计学意义。表明数据之间存在层次结构特征，即同一批次加香机出口烟丝含水率存在聚集性，各个烟丝样本数据存在显著的组内相关关系；而表中残差检验结果估计值为0.000204，同样具有统计学意义，不同温湿度水平下的加香机出口烟丝含水率具有异质性。 组内相关系数 ，表明数据中存在高度的组内同质性。因此数据须 进行多水平来处理。然而在建立多水平一般线性模型后，模型系数显著性很差。我们通过简单的相关分析发现因变量与自变量之间存在着高度的线性关系，故很可能多水平一般线性模型并不适合此段数据的分析。由于数据的组内相关系数高达0.9639，以至于一个组的信息高度同质，异质性很小，组的概念已经淡化。如此来看，组对于整体的关系就退化为样本对于组的关系。故一个组内的近30条信息，可视为一条样本的重复记录(或稍有变换)而已。虽然采用多元回归分析会有一定的偏差，如此来看，回归分析的基本假定在一定程度上是可以近似满足的。本文所用数据变量间的先后关系是很明显的，故决定采用阶层回归分析。 室外温度和湿度作为外生因素，是不可控的，故优先引入方程，各项值会因室外温度和湿度的不同而有所不同的设定，其次放入模型的是标丝柜入口烟丝含水率、加香机环境温度和湿度，最后引入的是室外温度和湿度的交互作用以及加香机温度和湿度的交互作用。所以阶层回归分析中的三个阶层分别是阶层一为室外环境区组，阶层二为加香环境区组，阶层三为交互作用区组。得到的结果发现三个区组能够有效解释因变量加香机出口烟丝含水率80%的变异量(F(6， 367) = 245.075， p = 0.000)，以调整后的R2来看，仍有79.7%的解释力。显示这些变量对于因变量的解释力很高。从各阶层的个别解释力来说，三个阶层的解释力增加量均高度显著。各阶层的系数估计结果如表12。 由表12可知，三个区组的解释力当中，除了加香环境温度和湿度的交互作用没有纳入方程外，其余变量都进入了方程，对应系数都是显著的。且变量的先后进入使得模型的拟合效果越来越好，说明变量的放入顺序及变量的选择都是可以接受的。区组一变量(室外温度和室外湿度)进入模型，室外湿度并不显著。而区组二变量(标丝柜入口烟丝含水率、加香环境温度和加香环境湿度)引入模型后，室外温度的显著性下降而室外湿度显著性明显提高了，其原因可能在于加香环境温度的进入吸收了室外温度的部分影响力，故室外湿度的影响作用得到体现。区组三变量(室外温度和湿度交互作用)纳入模型，加香环境湿度的显著性下降了。 由beta值可知，室外温度对因变量的影响最大，室外温度和湿度交互项其次，再次是室外湿度，加香环境湿度的作用是几个变量中影响最小的。 1) 室外温度影响分析 Table 1 1 Covariance parameters estimation table of null mode 参数 估计 标准误差 Wald Z 显著性 残差 0.000204 1.52*10 − 5 13.454 0.000 截距 [个体 = 批次]方差 0.005448 0.002326 2.342 0.019 表11. 零模型协方差参数估计表 Table 1 2 District group model and parameter estimation table of multiple hierarchical regression analysi 模型内的变量 区组一(室外环境) 区组二(加香环境) 区组三(交互作用) Beta t p Beta t p Beta t p 独立变量 一 室外温度 −0.566 −9.3 0.000 −0.08 −1.785 0.075 2.835 9.523 0.000 室外湿度 −0.111 −1.82 0.700 0.08 1.877 0.061 1.971 10.102 0.000 二 标丝柜入口烟丝含水率 0.261 9.429 0.000 0.284 11.474 0.000 加香环境温度 0.76 20.848 0.000 0.662 19.543 0.000 加香环境湿度 0.302 9.237 0.000 0.092 2.558 0.011 三 室外温湿度交互项 −2.181 −9.881 0.000 模型摘要 R 2 0.248 0.447 0.800 F 61.277 99.636 245.075 P 0.000 0.000 0.000 ΔR 2 0.248 0.199 0.353 ΔF 61.277 132.811 216.456 Δp 0.000 0.000 0.000 表12. 阶层回归分析各区组模型摘要与参数估计值表 由等式可知，当室外湿度大于61时，室外温度对加香机出口烟丝含水率起负向作用，而当室外湿度小于或等于61时，室外温度对加香机出口烟丝含水率起正向或不起作用；批次3、批次7、批次8和批次9的室外湿度超过了61，故室外温度对加香机出口烟丝含水率起负向作用，其它批次均呈正向作用。 2) 室外温度影响分析 由等式可知，当室外温度大于16时，室外湿度对加香机出口烟丝含水率起负向作用，而当室外湿度小于或等于16时，室外湿度对加香机出口烟丝含水率起正向或不起作用；批次1、批次2、批次10的室外温度超过了16，故室外湿度对加香机出口烟丝含水率起负向作用，其它批次均呈正向作用。 在将各项参数控制在中心值(室外温度12.27，室外湿度56.86，加香环境温度25.83，加香环境湿度60.1)的情形下，标丝柜入口烟丝含水率每提高一个百分点，加香机出口烟丝含水率可能提高0.349个百分点。在固定的参数设定(室外温度12.27，室外湿度56.86，加香环境温度25.83，加香环境湿度60.1)下，加香环境温度变动1个单位，加香机出口烟丝含水率会变动0.243个百分点；同样，加香环境湿度变动1个单位，加香机出口烟丝含水率会变动0.023个百分点。