《表3 回归模型方差分析：响应面法优化乌骨藤中白桦脂酸提取工艺》

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《响应面法优化乌骨藤中白桦脂酸提取工艺》

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注：**为极显著（P<0.01）；*为显著（P<0.05）。

应用回归分析对方程各个因子进行方差分析。由表3可知，以白桦脂酸提取率为响应值，回归方程的显著性P<0.0001，说明该二次方程模拟极显著，回归方程模型与实验拟合性较好，实验误差较小，可用于乌骨藤白桦脂酸提取率的分析和预测[14—15]。模型决定系数R2=0.9880，说明响应值（白桦脂酸提取率）的变化有98.80%来源于所选变量，即超声功率、提取时间、料液比、提取次数。回归方程中各个变量对响应值影响的显著性由F检验判断，P值越小，则变量影响越显著。A、C、D、AB、BC、BD、CD、A2、B2、C2、D2对白桦脂酸提取率有极显著影响，AD对白桦脂酸提取率有显著影响（表3）。