实验设计方法(项目管理实验设计)

在质量改进、产品研发、工艺优化、六西格玛和科学研究等实际工作中，往往需要建立定量模型来研究输入因素和输出因素之间的关系，或者自变量和响应变量之间的关系，例如研究太阳能电池板的光电特性与其光电转化率之间的关系，以及化学材料成分和加工工艺对其溶解性、抗氧化性等化学特性的影响。研究这类问题最好的方法是我们故意改变输入因子或自变量，然后观察输出因子或响应变量是如何变化的。如果输入因素或自变量的变化是按照预先设计的科学方案积极进行的(而不是盲目操作或仅依靠经验)，这将是帮助我们获得和理解有用信息的最佳方式。

二、输出因素或自变量

但在大多数实际问题中，都有两个或两个以上的输入因子或自变量，一次只改变一个变量的实验方案本质上是无用的。为了以适当的方式揭示有多少输入因素或自变量共同影响输出因素或响应变量，我们需要使用DOE: Design Of Experiments (DOE)。设计方法是用合适的方案科学地规划实验，以尽可能小的测试成本获得尽可能多的关于输入变量如何影响信息传输资源网络输出变量的信息。它通常包括两个部分:测试方案设计和测试结果分析。

三.关键因素

接下来，以SAS公司的JMP软件为例，简要介绍了实验设计方法及其关键工具。JMP软件的实验设计平台是目前最先进、最全面、最灵活的实验设计方案，集成了以下所有实验设计方法。

实验方法组有很多经典的实验设计方法，但也有很多创新的实验设计方法。最重要的是实验设计方案可以根据具体实际问题定制，不浪费宝贵的资源。一旦实验和数据采集完成，工程师和技术人员需要能够非常方便地进行数据分析和建模，了解响应变量的模式，锁定主动关键因素并优化响应变量，进而预测优化的效果和鲁棒性。

四.经典实验设计

罗纳德·费雪首先提出了实验设计的四个基本原则:析因原则、随机化、重复实验和区组划分。但是直到不久前的，产生和分析一个实验和扩展这些原理的应用主要依靠人工计算。尽管如此，从业者80多年的智慧结晶，创造了一系列广泛使用的测试设计方法，能够满足特定测试条件和测试目标的要求。这些经典的实验设计方法主要包括完全因子设计、筛选设计、响应面设计、混合设计和田口设计。如果决定选择经典的实验设计方法，各种实验评估工具(如预测方差描述符和FDS图等。)也是不可或缺的，这可以帮助在开始消耗实验资源之前评估选定的实验方案。

动词 （verb的缩写）实验的定制设计

举个简单的例子，当有两个因素时，完全因素实验设计会把测试点安排在一个正方形的区域，但有时我们可能已经知道要探索的区域不是正方形的。在这个中，如果工程师仍然需要使用全因素实验设计，他们必须使实际问题与这种方法本身妥协，并在必要时对实际问题进行一些修正。定制设计可以说是JMP软件的原创。在这种设计中，类似的妥协并不存在。它可以根据实际问题的需要，创造性地构建合适的实验设计方案，从而最有效地利用实验资源。这种方法可以在统一的测试设计框架中满足各种测试挑战:可以在同一个测试中同时包含过程变量和混合因素；我们可以用“难以改变”或“极其难以改变”的因素来处理随机性有限的情况；您可以定义只能在可能的情况下估计的模型变量；可以计算样本量，以确保实验的投资是值得的。

不及物动词其他测试设计(其他设计)

即使响应变量没有内在的可变性，实验设计方法仍然可以帮助技术人员高效地探索高维因子空，JMP的空空间填充设计就是其中之一。该方法通常由高斯过程平滑器进行分析，以获得具有低预测偏差和方差的替代模型。

选择设计是另一种广泛应用于消费者偏好研究的实验设计方法。在选择设计时，会询问消费者对可选产品的偏好，如果有必要，价格也可以是因素之一。选择一个能够向消费者构建科学问题的方案，让消费者能够真实准确地反映自己的声音(喜好)，对于指导企业开发出你的产品，让其受到市场的欢迎是非常重要的。

加速寿命试验是可靠性研究中非常有效和常用的方法。它可以帮助合理安排测试，以获得关于产品可靠性的关键信息，并预测故障和保修风险。

七.优化与仿真

虽然实验方案的设计至关重要，但它只是实验设计工作的一半。

无论采用何种实验设计方法，在获得实际实验结果后，都需要对实验结果进行分析，建立输入因子(或自变量)与输出因子(或响应变量)之间的关系模型——有时可能会有多个输出因子(或响应变量)，在这种情况下，可以通过设定的停止规则，采用逐步细化的方法拟合不同的模型。在建立了一个有用的模型后，有必要利用这个模型来优化输出因子(或响应变量)，以便建立一个可行的运行模式和因子水平。此时要使用的工具包括各种Profiler工具和其他相关的数据可视化工具。以JMP软件的优化器为例。无论是简单还是复杂的问题，JMP内置的优化器都可以在多个响应变量之间进行不可避免的权衡，以找到最优解。

分析还没有结束。通过实验设计方法得到的最优方案在实际执行环境中是否可行？或者它在具体实现中有多稳健？这是两个非常重要的问题，因为方案的实验实施往往伴随着大量的资源投入，如果失败，可能会造成大量的资源浪费。为了解决这两个问题，我们需要使用另一种方法:模拟。该方法可以在实施过程中检验和预测所获得方案的鲁棒性，并预测其实际实施效果——原则上，无论方案是否“最优”，都可以通过仿真(如JMP模拟器)的方式进行模拟和预测。

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