《表5 回归方程方差分析表》

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《基于响应面法西藏传统青稞酒的酿造工艺》

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注:P≤0.01，说明自变量对响应值的影响极显著；P≥0.05，说明自变量对响应值的影响显著；R2=0.998 7。

通过软件Design-Expert 8.5进行方差分析，以验证回归模型与因素的显著性，方差分析结果见表5。由表5可知，模型P<0.000 1，说明该模型的回归方程是显著的。失拟项P=0.185 7>0.05，说明失拟项不显著。模型R2=99.87%>85%，说明模型的拟合程度很好，试验误差小，可用该回归方程代替试验真实点对试验结果进行分析和预测。由表5中可以看出，3个因素对总糖提取率的影响大小从大到小依次为:发酵时间（X2）、料水比（X1）、发酵温度（X3），此外X1X2、X1X3、X2X3的P<0.01，说明它们对总糖含量的影响是极显著的；X1、X2、X3的P<0.01，同样说明它们对总糖含量的影响是极显著的。由此说明各个具体试验因子与响应值的关系不是简单的线性关系。