1. 部分因子設計
在實驗初期為了確定篩選出的因子是否都是重要因子(Vital Factor)，因此假設高階的交互作用(Interaction)是可以被忽略，所以可由部分實驗中來獲得主效應(Main Effect)與低階交互作用之效應。因此先進行24-1 部分實驗來篩選出重要因子，並且進行一次的重複實驗(Replicates)來估計實驗誤差項(Error Term)。總共有16 組(24-1×2)實驗，所以在進行實驗時要特別注意實驗進行的順序。本研究採完全隨機實驗(Completely Randomized Design; CRD)的次序來進行，其目的在降低外部因素對實驗的干擾。表三是此16 組部分因子實驗(24-1×2)之條件、順序與實驗數據，表中電流密度是在固定電池輸出電壓 0.7 V 所測得的結果。
表三的實驗數據經由統計運算與分析，可得到各因子主效應(Main Effect)與交互作用效應(Interaction Effect)的分析結果。圖五為各因子效應(Effect)之常態機率圖(Normal Probability Plot)，由統計分析可知A 、B 、D 、E 主效應及AB 、AC 、AD交互作用效應都是重要的因子……詳細全文請見原文
表三、16 組部分因子實驗(24-1x 2)之條件、順序與實驗數據
（本表為部分節錄資料，詳細表格內容請見原文）
圖五、各因子效應之常態機率圖
2. 全因子設計
經由之前的 24-1 部分因子實驗設計與分析，很清楚知道這四種控制因子的趨勢方向、主效應值及 P 值，由統計分析亦可得知 A 、B 、C 、D 四種因子都是非常重要的控制因子。由於想進一步了解其中2 種控制因子[A（Cell- 溫度）與B（H2- 增濕溫度）]對 PEMFC 的性能影響及最佳操作條件的組合，因此須對這2 種控制因子(A, B)進行全因子實驗設計，以獲得更多統計分析數據。A 、B 兩因子由專業判斷可訂出5 種的全因子的實驗水準(Level)條件（如表六所示），同理進行一次的重複實驗(Replicates)以估計實驗誤差項(Error Term)。
另外 C 、D 因子的實驗條件則固定在高水準條件（Air- 增濕溫度 90°C 、Air- 計量比 3.5X），因為由部分實驗分析可知在高水準條件下可獲得較高的電池性能，所以此全因子實驗設計總共會有 50 組(52×2)的實驗，實驗進行的順序也是採完全隨機實驗(CRD)方式。表七是此 50 組的全因子實驗條件、順序與實驗數據。表七的實驗數據經Design Expert 統計軟體的運算與分析，可獲得到A、B 兩因子主效應與AB 交互作用效應之分析結果……詳細全文請見原文
作者：宋隆裕、張文振/工研院能環所
薛康琳/國立聯合大學
★本文節錄自「工業材料雜誌272期」，更多資料請見：https://www.materialsnet.com.tw/DocView.aspx?id=7969