《表3 回归方程方差分析》

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《响应面优化药食同源基质制曲工艺及酒体成分分析》

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注:*.差异显著，P<0.05；**.差异极显著，P<0.01。

从表3可看出，模型极显著，失拟项不显著，说明该回归模型预测值与实测值有较好的拟合水平，该模型适用于对中药制曲工艺进行分析和预测。回归系数R2为0.983 5，表明该模型相关度好。R2Adj=0.967 0，表明有96.7%的响应值变化可以用模型来解释，模型具有良好的拟合度，试验误差较小，可以对结果进行准确分析和预测。回归方程中各变量对指标（响应值）影响的显著性，由F检验判定，结果表明:D、CD、A2、B2、C2、D2达到极显著水平，AB达到显著水平。仅考虑显著项，得到的二次多元回归方程为:糖化酶活力=776.87-7.70A-0.33B+9.39C+30.31D+19.58AB+1.50AC+4.50BC+3.75BD-28.67CD-104.03A2-106.40B2-107.91C2-145.11D2。回归方程一次项系数绝对值的大小，决定了各因素对响应值影响的主次顺序，所以各因素对响应值影响排序为:培曲温度>基质含水量>根霉接种量>培曲时间。