《表4 响应面试验方差分析结果》

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《响应面法优化满族酸茶液化及糖化工艺》

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注:*表示差异显著，P<0.05；**表示差异极显著，P<0.01。

由表4可知，响应面拟合出的方程回归项P值<0.0001，回归方程模型极显著（P<0.01），失拟项P值0.085>0.05，失拟项不显著（P>0.05），R2=99.38%，R2adj=98.76%，该回归方程对试验相应实际数据拟合情况较好，可信度高，干扰性小，误差较小，自变量与Y的线性关系较好。由上述分析可知，此回归模型成立，可用此模型对液化工艺进行优化及预测。模型一次项中，A、B、C、D对响应值的影响极显著（P<0.01），交互项中AB、BC、BD极显著（P<0.01），AC显著（P<0.05），AD、CD不显著（P>0.05），在二次项中B2、C2极显著（P<0.01），A2、D2不显著（P>0.05）。通过对回归方程一次项系数的绝对值比较大小可知，对液化最佳工艺影响大小的顺序是B>D>A>C。