《表3 回归方程系数显著性检验和方差分析》

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注：**p<0.01为极显著；*p<0.05为显著。

为检验回归方程的有效性，对回归模型进行了方差分析，结果见表3。模型的F=601.83、p<0.0001<0.01，差异极显著；失拟项的p值为0.0619，不显著，说明数据没有异常点；决定系数R2=0.9983，调整确定系数R2Adj=0.9967，响应值的变化有99.67%来源于所选因素，即来源于乙醇体积分数（A）、提取温度（B）、液固比（C）超声时间（D），说明模型拟合度好，回归方程能很好的描述各因素与响应值之间的关系，实验方法可靠。CV值表示试验的精度，CV值越小，试验的可靠性越高，该模型CV值为0.89%，表明试验操作的可信度高，具有实际指导意义。回归模型中一次项A、B、C和D的p值均小于0.01，达到极显著；二次项A2、B2、C2和D2的p值亦小于0.0001，中4个因素的二次项都具有极显著影响；交互项AC、AD、BC极显著，但AB、BD不显著，说明实验因素对响应值不是简单的线性关系，而是一种非线性关系。考察P值与F值大小大小，可得各因素影响的主次顺序为：提取温度（B）>超声时间（D）>液固比（C）>乙醇体积分数（A）。