（1）方差分析

方差分析結果見表5、6，可看出P＜0.001，表明該回歸模型回歸效果極顯著；失擬項不顯著（P為0.0638＞0.05），表示此模型能較好地描述各因素與響應值之間的關系，可用此回歸方程確定最優(yōu)提取工藝。模型R²_adj為0.7671，說明該模型能解釋約76.71％響應值變化；回歸模型復測系數(shù)R的R²=89.81%，相關性一般，校正后的復測系數(shù)R²_adj為76.71%，測試值與校正值相差較大，表示該模型程度較差。精密度AdeqPrecision為7.008＞4，表明模型精密度合理；變異系數(shù)C.V為3.30%＜10%，說明測試值與預測值較為接近，實驗可信度和精確度較高，實驗誤差較小。

從表5中可看出，一次項因素A，二次項因素B2的P值均小于0.01，結果極顯著，一次項因素B的P值0.01＜0.0205＜0.05，結果顯著。一次項因素C、平方項C²和交互項因素AB、BC、AC的P值對結果影響＞0.05，結果不顯著。根據(jù)F值可得，對感官評分影響排序為A（料水比）＞B（凝固溫度）＞C（內酯添加量）。

方差分析見表7、表8，可看出P＜0.05，表明該回歸模型的回歸效果顯著；失擬項不顯著（P=0.5034＞0.05）；表示此模型能較好地描述各因素與響應值之間的關系，可用此回歸方程確定最優(yōu)提取工藝。

用Design-Expert 8.0.6.1擬合分析，得到響應面模型二次多元回歸方程如下：感官評分=88.40+3.98A+2.90B-0.29C+0.87AB+1.50AC-3.25BC-3.10A²-5.68B²-2.30C²。

凝膠強度=18.53+8.43A+0.99B+0.78AB+2.52AC-2.19BC+0.64A²-5.31B²-1.43C²。

模型R²_adj為0.6649，說明該模型能解釋約66.49％響應值變化；R²=85.34%，說明相關性一般，校正后R²為66.49%，測試值與校正值相差較大，表示該模型程度較差。精密度AdeqPrecision為7.144＞4，表明模型精密度合理；變異系數(shù)C.V=27.48%＞10%，說明測試值與預測值偏離較大，實驗誤差較大。表7可知，一次項因素A的P值＜0.01，結果極顯著；二次項因素B2＜0.05，結果顯著；其余因素均＞0.05，結果不顯著。根據(jù)F值對凝膠強度影響排序為A（料水比）＞C（內酯添加量）＞B（凝固溫度）。

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