经典DOE教学
DOE详细讲解(两篇)
引言概述：本文将对设计实验（DesignofExperiments，简称DOE）进行详细讲解，旨在帮助读者深入了解和掌握这一方法。
DOE是一种系统的试验设计方法，通过合理地安排试验方案，可以帮助我们充分挖掘数据中的信息，从而更准确地预测和控制我们感兴趣的因变量。
本文将从DOE的基本原理、试验设计、数据分析和实际应用等方面进行阐述，希望能为读者提供一份全面的DOE参考文献。
正文内容：一、DOE的基本原理1.1DOE的定义和作用1.2影响因素与响应变量关系的建立1.3统计分析在DOE中的作用1.4DOE的优势与局限性1.5DOE的基本原理总结二、试验设计的基本原则2.1因素与水平的选择2.2试验设计的类型2.3试验次数的确定2.4试验方案的随机化与均衡2.5试验设计的基本原则总结三、DOE的数据分析3.1假设检验与方差分析3.1.1单因素方差分析3.1.2多因素方差分析3.1.3方差分析的解释和应用3.2回归分析与响应曲面法3.2.1简单线性回归分析3.2.2多元回归分析3.2.3响应曲面法的建模和优化3.3数据分析中常见问题的处理3.3.1离群值处理3.3.2缺失值处理3.3.3交互作用和噪声因素的分析3.4DOX的数据分析总结四、DOE在实际应用中的案例分析4.1工程设计中的DOE案例4.1.1确定最佳参数设置4.1.2优化产品设计4.1.3降低产品成本4.2制造过程优化中的DOE案例4.2.1优化工艺参数4.2.2提高产品质量4.2.3提高生产效率4.3医学研究中的DOE案例4.3.1药物剂量优化4.3.2疾病诊断与治疗4.3.3临床试验设计4.4DOX在实际应用中的总结五、DOE的发展与未来展望5.1DOE的发展历程5.2目前的研究热点与前沿5.3DOE在大数据时代的应用前景5.4DOE在新兴行业中的应用展望5.5DOX的发展与未来展望总结总结：DOE作为一种系统的试验设计方法，能够帮助我们更加准确地预测和控制感兴趣的因变量。
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
.
16
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
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17
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
18
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
.
14
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
Hale Waihona Puke .15DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Residual
.
26
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
.
27
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
.
4
DOE基础知识
实验计划法概要
实验计划顺序
问题的定义
输出变量及输入变量的选定
Analyze阶段
doe试验设计方法
doe试验设计方法一、DOE试验设计方法的基本概念。
1.1 DOE是什么呢？DOE就是试验设计（Design of Experiment）的简称啦。
这就好比是我们做菜的时候，要考虑放哪些调料、每种调料放多少、用什么火候烹饪一样。
在工程、科学研究或者生产制造等领域，我们也有很多因素会影响最终的结果，DOE就是一种科学的方法，帮助我们找出这些因素是如何影响结果的。
1.2 它可不是随随便便地做试验哦。
就像盖房子要有蓝图一样，DOE是有计划、有策略地安排试验。
比如说，我们不能只凭感觉去调整产品生产过程中的各种参数，那样就像是盲人摸象，只能了解到局部，而DOE能让我们全面地看到各个因素之间的关系。
二、DOE试验设计方法的重要性。
2.1 节省资源。
你想啊，如果我们毫无头绪地做试验，那得浪费多少材料、时间和精力啊。
这就好比没头的苍蝇到处乱撞。
而DOE呢，它能让我们用最少的试验次数，得到最有用的信息。
就像走捷径一样，一下子就找到关键所在。
2.2 提高效率。
在当今这个快节奏的时代，效率就是生命。
DOE能够快速地帮我们确定哪些因素是关键因素，哪些是可以忽略不计的。
这就好比在一群人中，迅速找出最关键的人物一样。
我们不用在那些无关紧要的因素上浪费时间，能够把精力集中在真正影响结果的因素上，这样事情办起来自然就快多了。
2.3 优化结果。
通过DOE，我们可以找到最佳的因素组合，让产品或者流程达到最优的状态。
这就像把一群各有所长的人组合在一起，发挥出他们最大的能量，产生1 + 1 > 2的效果。
比如说生产某种产品，通过DOE找到最佳的原料配比、生产温度、加工时间等，就能生产出质量最好的产品。
三、DOE试验设计方法的实际应用。
3.1 在制造业中的应用。
比如说汽车制造，发动机的性能受到很多因素的影响，像气缸的大小、燃油的喷射量、火花塞的点火时间等等。
通过DOE，工程师们就可以有条不紊地测试这些因素对发动机性能的影响，找到最佳的组合，让汽车动力更强、更省油。
使用DOE方法进行实验设计和结果分析
使用DOE方法进行实验设计和结果分析DOE（Design of Experiments）方法是一种通过系统化的实验设计和数据分析来优化产品或过程设计的方法。
它可以帮助我们有效地确定关键实验因素，并通过合理的实验设计和结果分析来探索因素的影响，从而优化产品或过程性能。
下面将详细介绍使用DOE方法进行实验设计和结果分析的步骤。
一、确定实验目标和因素在开始之前，首先要明确实验的目标是什么。
例如，我们可能希望优化某个产品的性能或者确定影响某个过程的关键因素。
然后，确定影响目标的各种因素，并对其进行分类。
二、选择实验设计方案在确定因素后，我们需要选择合适的实验设计方案。
常用的实验设计方法包括全因子实验设计、响应面法、Taguchi方法等。
选择哪种设计方案取决于实验目标、实验因素的数量以及实验资源的限制。
全因子实验设计是最常用的实验设计方法，它涉及所有可能的因素和水平组合，用于评估各个因素的主效应和交互作用。
响应面法则是建立了因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。
Taguchi方法则是通过较少的实验次数来确定因素的最佳水平。
三、进行实验并收集数据在选择实验设计方案后，根据方案要求进行实验并收集相关数据。
根据实验设计的不同，实验的数量和顺序也会有所不同。
需要确保实验的可重复性和准确性，并记录所有相关的数据信息。
四、数据分析和模型建立实验数据收集完毕后，我们需要对数据进行分析和模型建立，以了解各个因素对目标的影响。
常用的数据分析方法包括方差分析（ANOVA）、回归分析、主效应图、交互作用图等。
方差分析是一种用于分析实验因素对目标的影响的统计方法，可以帮助确定哪个因素对目标具有显著影响。
回归分析则用于建立因变量与自变量之间的数学模型，以预测最佳的因素组合。
主效应图和交互作用图则是用于直观地表示因素对目标的影响。
五、结果解释和优化在完成数据分析后，我们需要解释分析结果，并确定优化方案。
根据所得到的模型，我们可以通过模型预测来找到目标值的最佳组合，并进一步验证和优化。
DOE入门课程
四.DOE案例
时间序列图分析
判定正常：随时间变化，平均值无明显规律、无明显异常点
实用文档
四.DOE案例
因子图分析
Step1：统计 DOE 因子因子图 Step2：统计 DOE 因子因子图主效应图
统计 DOE 因子因子图交互作用图
实用文档
四.DOE案例
主效应、交互效应分析
职级晋升系列之
实验设计（DOE）入门
全球品管中心
实用文档
活动
案例说明：直升机飞行实验
A:机翼宽度
B:机翼长度
裁剪方式： FACTOR A B C
(-1)Level 2cm 8cm 2cm
(1)Level 4cm 10cm 3cm
C:机身宽度
参考设定值：8cm
参考设定值：2cm
虚线：对折 实线：剪裁
实用文档
Step3：DOE实验
Buffer PVX Etch 改善前
Power（ W）
6500
Press（ mT）
150
SF6（ sccm）
300
O2（ sccm）
0
He2（ sccm）
1000
改善后
3000
75
300
0
1000
改善前
3000
150
300
450
400
PVX Etch
改善后
2500
150
500
现在工序 了解程度
2~5 高
响应曲面实验
2~3
筛选重要因子 区分主效应
筛选重要因子 主效应和 部分交互作用
因子与Y的关系
所有主效应和 交互作用， 建立数学模型 (线性效果）
DOE实验设计培训教材
X
X
没有交互作用 有一点交互作用 (平行的形状)
X
有很大的交互作用
交互作用图
低A 高A
低A
A&B间没有交互作用
高A
低B 高B
低A 高A
定义：当有交互作用存在时,
一个要素对回应的影响与其他各 规范要素对回应的影响是不同的.
A&B相互作用
高A
低A B的影响随着A的规范而变化. 这里, B对低规范A有负面影响, 对高
試驗設計的希冀
•試驗點在盡可以大的範圍內 •分散得盡可以地均勻 •試驗次數要盡可以少 •希望試驗點具有良好的代表性 •能將複雜的規律描画出來
試驗設計發展史
• 30年代R·A·Fisher把統計試驗設計(SED)用於農業並取得绝后成功, 統計試驗設計即對微 觀經濟及管理做出了严重貢獻.
• 50年代美國戴明把統計試驗設計(SED)傳到日本, 用來減少產品功用異性以提高產品質 量, 影響了整個日本工業界.
L8(2**7) 2水準 7因子 Runs: 8次
ABCDE F G 11111111 21112222 31221122 41222211 52121212 62122121 72211221 82212112
DOE基本概念
立方點/角點 中心點 軸向點
DOE基本概念
8 6
12 1
DOE基本概念
是數論方法的一個重要應用, 是〝電腦試驗設計〞(DEC)研發的產物. 實際上, 它是對參 與試驗各個要素之間的內在關係進行數字仿真, 從而大大減少了試驗, 降低了試驗本钱, 同時快速有效地優化了結果. 〝均勻設計〞是一種全新的試驗設計方法, 是〝類比〞走 向〝數位〞的打破.
試驗設計類別
实验设计DOE必备基础知识理解培训课件讲义
正交实验 RSM
正交实验， 方差分析 稳健设计
混料设计
1947
1950
1958
印度的劳博 英国统计
士（Rao，D,R） 学家乔
发明并建议 治·博克斯
使用正交表 规划具有数 个参数的实 验计划
（George Box）
发展了响 应曲面方 法（RSM）
二战后， 日本质量 管理大师 田口玄一 研究开发 出“田口 品质工程 方法”， 简称田口 方法（稳 健性设计）
作用
区分主效果
效果
主效果和 部分交互作用
所有主效果和交 互作用 (线性效果）
低
现在工序 知识状态
组分/工艺条件
的优化
高
设计或工序 参数优化
反应变量的 预测模型 (曲线效果）
Mintab 中的 DOE工具（2019）
在Mintab 中的 主菜单“协助”的下拉菜单中有DOE选项，当使用二水平因子实 验时（包括筛选和优化），可以直接点开始用，是一份“DOE作业指导”，非常方便。
30
2. 响应（Response):
可控因子是输入变量，通过技术设定解决
xc1 xc2 xc…
r1 r2 资源 …
rn
过程
Y1
产品
Y2 … Yn
xuc1 xuc2 Xuc…
非可控因子是影响变量，可以通过投资或管理活 动转化为可控因子或减弱其影响
Yn=f(xc1,.., xuc1,.., xn)
Y=f(xn)
1 、变量研究 2、变量的优化设置 3、建立可靠公差
DOE实验设计的意义:
工艺研发 （Process Development)
工艺改善 （ Process Improvement)
DOE实验设计方法介绍001
概念(gàiniàn)：优选法是以较少的试验(shìyàn)次数，迅速地找到生产和
科学实验的最优方案的方法。
适用范围： 1、怎样选取合适的配方，合适的制作过程，使产品质量最好。 2、怎样在质量标准下，使产品成本最低，生产过程最快？ 3、已有仪器怎样调试，使其性能最好？
4、在合成配方、操作条件等方面应用
正交表的格式(gé shi)与特点
23 11 22 12 21
2000.6.1
共三十八页
某轨枕厂试用减水剂以节约水泥。影响指标(zhǐbiāo)的因素有四个，每 个因素选取三个水平。
考察的试验指标仅为脱模强度(qiángdù)，已知在节约 水泥10%的条件下试用减水剂对脱模强度影响比较好， 希望通过正交试验找出比较好的配方。
附着(fùzhuó)度-温度
共三十八页
2000.6.1
附着
100 (fùzhuó)度
80
60
40
20
0
时间
10 20 30 40 50 60 70 80 90
分
结论：时间在40分到60分最理想
附着(fùzhuó)度-时间
共三十八页
2000.6.1
在上例中，将时间及温度以外的各条件予以固定(gùdìng)，并将 温度及时间予二元二次法作实验。
均分 法 (jūn fēn)
共三十八页
2000.6.1
如有两个因素(yīn sù)需要考虑，一个含量是1000克到2000克， 另一个温度5000~6000℃。
6000℃ 5500℃
×
○
5000℃ 1000克
1500克
双因素(yīn sù)优选法
共三十八页
2000克
经典DOE教学
2 决定因子
Ø选择“X”因子，尽量为计量型，可以从以下来 ：
- 因果图
- 头脑风暴法
- 流程图
- 专家意见
- 供应商输入
- 竞争性分析
- 分析阶段结果
宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法
- 利用Block化 - 反复实验
DOE常见术语3
实验次数:多水平实验次数=K1*K2*K3…(K1,K2,K3为第K个因子的水平数）。
两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 p 计量特性的种类（田口试验）
l 望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、 间隙、
粘度等。
l 望小特性：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等 l 望大特性：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。
●统计>DOE>因子>因子图…
●统计>方差分析>交互作用图… 6e.研究显著的主效果（P-值<0.05)
●统计>DOE>因子>因子图… ●统计>方差分析>交互作用图…
6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性
DOE Training -1-
有关DOE与定义
爱迪生的 汗水
v 爱迪生的助手尼古拉.特勒撒说：“我非常同情他的工作状况，如果有一点点理论和 计算能帮助他的话，就将节省他90%的精力。”
v 爱迪生是靠苦干拼出来的，他是在边试验边分析后确定下次试验该怎幺做的。这种 方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了。
DOE教程 简介(经典方法)
什么是主效果?
高球的主效果
86 85.5
平均杆数
85 84.5
1.5 杆
84
83.5 83
Topflite
Titleist
球的类型
高球的主效果是指用Topflite 牌球与用 Titleist 牌球时平均杆数的变化.
主效果2
再考虑行走/开车及喝啤酒的实验.
本实验中, 因子, 因子的水平 及因变量都是什么?
Pg 25
有效进行试验的障碍
问题不清 目的不清 脑力风暴不足 试验结果不清 DOE 太贵 DOE 时间太长 对 DOE策略了解不够 对 DOE工具了解不够 初期信心不足 缺乏管理层支持 要即时看到结果 缺乏适当指导/支持
Pg 26
全因子试验
高球例子 – 一个简单的 2x2 因子试验
一位高球手试验两个球杆制造商和两种球的性能. 他用每套 球杆和每种球进行练习并记下了杆数. 我们称此为全因子设计, 所 有因子的每个水平与所有其 它因子的所有水平组合进行 试验. 本实验中, 因子, 因子的水平 及因变量都是什么? 球杆
.
Pg 7
试验设计的基本原则
重复试验(replication) 一个处理施加于多个试验单元。我们一定要进 行不同单元的重复(replicate)，而不能仅进行同单元的重复 (repetition):要重做试验，而不能仅重复观测或重复取样。 随机化(randomization)：用完全随机的方式安排各次试验的顺序和／ 或所用的试验单元。防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生 的某种系统的影响。 划分区间(blocking)：按照某种方式把各个试验单元区分成组，每组内 保证差异较小，使他们具有同质齐性(homogeneous)，则我们可以在 很大程度上消除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。如果 分区组有效，则这种方法在分析时，可以将区组内与区组间的差异分 离出来，这样就能大大减少可能存在的未知变量的系统影响。 能划分区组者则划分取组，不能划分区组者则随机化。 Block what you can and randomize what you cannot
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)
通过相对少的实验获取因子的全部资料并掌握因子的特性和符合最适合化
分析相对简单
DOE基础知识
完全要因实验的特性
实验因子的所有组合 可以对主效果和交互作用效果全部评价 在定义的实验领域内所有可能点上可以推断输出（反应）
值 实验的误差（偏差）可在反复中获取
（Screening DOE） （Fractional
（Full factorial
Factorial Design） Dssign）
反应表面实验
（Response Surface
Methodology）
因子（X）数
6以上
4-10
1-5
2-3
目的
重要因子的识别
局部交互作用
因子之间关系 因子间最适条件 的设定
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段1 实际问题记述 阶段2 记述关心的要因和水准,使用MINITAB来制订实验数据表,尽
可能把所有的反应值在一列中记录,所有的输入变量(要因)的水准记入 记录已知道的值的列中。
Stat/DOE/Create Factorial Design
阶段3 决定适当的标本的大小
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
DOE试验设计(初阶)课程
–
试验方法粗糙，因为在试验其中一个因子时，其他因子保持不变，这样得出的结 论可能和实际不符；而且试验的结果我们只知道每个参数的主效应情况，参数与
参数之间的影响一无所知！
DOE的目的
• • • • 确定哪些x对y的影响最大； 确定应把有影响的x设定在什么水平，以使y达到或尽可能靠近希望值； 确定应把有影响的x设定在什么水平，以使y的分散度（或方差）尽可能减小； 确定应把有影响的x设定在什么水平，以使不可控x(噪音因子)对y的影响尽可能减小；
1.方差分析 a. 模型是否有效； b.有无失拟； C.有无弯曲
a. 模型总效果 （H0：模型无效 H1：模型有效） 所以“主效应”和“2因子交互作用”中至少一项P值<0.05，才能说明模型有效； b. 失拟现象 （H0：无失拟 H1：有失拟 ） P值>0.05,则表明无法拒绝原假设 c. 弯曲现象 （H0：无弯曲 H1：有弯曲 ）
5
10
15
20
25
试验顺序
DOE的基本术语-2
处理：是指试验中不同因子的不同水平的一个组合 一个全因子试验中中处理组合的个数通常是等于各因子水平数的乘积； 处理1： 时间=5秒，温度=1000度 处理2： 时间=10秒，温度=1500度 重复(Repetition ): 一个处理要是与多个单元（揭示短期有效性） 再现(replication): 在一个时间序列上重复做整个试验（揭示长期有效性）
• • • 重复和再现主要是为试验系统中的自然散布提供估计 在同一试验中可以两个都使用 在试验中两个都直接与样品数相关
压力: 温度:
130
第1次再现
第2次再现
+1+1+1+1 -1 -1 -1 -1 +1+1+1+1 -1 -1- 1-1 +1+1+1+1 -1-1-1-1 +1+1-1 -1 +1+1-1-1 +1+1- 1 -1 +1+1-1-1 +1+1 -1 -1 +1+1-1-1
DOE实验设计基础 ppt课件
PPT课件
8
实驗設計在生產/制造過程中的位置：
可控制因素
生產/ 制造 過程
不可控制因素
PPT课件
9
通過實驗 進行优化設計
統計技術在
生產/制造過程
中的應用是對
過程中輸入
的變量
(人,机,料,法,環)
進行有目的地优化,
使輸出的結果更加理想.
实驗設計 是其中較為有效的一种
工程工具.
PPT课件
通過實驗,控制其不良 的影響程度
因素的水平改变时对试验指标的影响最大，那个因素就是我们要考虑的主要因素.
通过分析可以得出：各因素对试验指标(铁水温度)的影响按大小次序应当是C (底 焦高度) A (焦比) B (风压)；最好的方案应当是C2A3B2。与此结果比较接近的是
第9 号试验。
为了最终确定上面找出的试验方案是不是最好的，可以按这个方案再试验一次，
最后较好的试验方案是B3CP1PAT课2 件
25
第二节：正交试验、正交表及其用法
例3：(多指标的分析方法---- 综合评分法)
某厂生产一种化工产品，需要检验两下指标：核酸统一纯度和 回收率，这两个指标都是越大越好。有影响的因素有4个，各 有3个水平。试通过试验分析找出较好的方案
解：这是4因素3水平的试验，可以选用正交表L9(34)。试验结
果如表。
PPT课件
26
第二节：正交试验、正交表及其用法
总分 = 4 x 纯度 + 1 x 回收PP率T课件
27
第二节：正交试验、正交表及其用法
分析：
1) 根据综合评分的结果，直观上第1号试验的分数最高，应进一步 分
析它是不是最好的试验方案；
2) 通过直观分析法可以得知，最好的试验方案是A1B3C2D1。A，D 两个因素的极差都很大，是对试验影响较大的两个因素；
DOE实验设计及实例操作教学课件讲议
课程大纲
第一章 实验方法 田口式实验计划法的经典案例
第二章、利用正交表进行实验设计 第三章、实验数据分析 第四章、参数设计
一、为什么需要实验设计
同样在生产同规格的产品，为什么有些厂商的良品率就 是比较高。
同样是在生产同类型的产品，为什么有些人的产品性能 以及寿命就是比较好，而成本又比较低呢？
A(64) B(32) C(16) D(8) E(4) F(2) G(1) 结果
1
1
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…..
127 2
2
2
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2
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128 2
直交表(正交表) 直交表用于实验计划，它的建构，允许每一个因素的效
果，可以在数学上，独立予以评估。 可以有效降低实验次数，进而节省时间、金钱而且又
DoE 基础篇-非常好的入门教程
A
B Data-2
Low Low
3
Low High
5
High Low
6
High High
4
B-Low B-High
B-Low B-High
A-Low 3
5
A-high 6
4
A-Low A-High
第二节 实验设计的术语与正交表
1. 基本术语-交互作用表
交互作用表（以正交表L8(27)为例）： 用正交表安排有交互作用的试验时，我们把两个因素的交互作 用当成一个新的因素来看，让它占有一列，叫交互作用列。
低A
高A 低B
高B 低C
高C 某一因子的效应计算公
式：
4.90
A的负面影响B的正面影响 C的正面影响 主效应＝ {某水平所有
4.75
观测值的最大平均值}{某水平所有观测值的
最小平均值} 4.60
总体平均值 4.45
4.30
温度
压力
容量
响应
第二节 实验设计的术语与正交表
1. 基本术语-交互作用
交互作用 (Interaction) ：如果A在因子B所处的不同水平时产生的效应不同，我们称因 子A与B有交互作用。 3个因子及以上的交互作用，技术分析不太容易，因此一般不考 虑
请问，你至少要称几次？
学习内容
第一节 实验设计的概述
1.什么是实验设计？
实验设计（Design of Experiments)：简称 DOE， 是一种应用数理统计学的基本 知识，讨论如何合理地安排试验、取得数据，然后进行综合科学分析，从而尽快 获得最优组合方案的方法。实验设计主要对实验进行合理安排，以较少的实验次数、 较短的实验周期和较小的实验成本，获得理想的实验结果和正确的结果。 实验设计是研究因子X与关键质量特性CTQ’s之间的关系.
DOE培训教材经典版 ppt课件
A +1
-1
+1 A +1
B=+1 B=-1
B=+1 B=-1
B=-1 B=+1
22
如何选择和确定因Βιβλιοθήκη 及水平如何正确的选择因子及水平，完全依赖于工程 师的经验以及他对过程的理解。
在头脑风暴/鱼骨图分析的基础上，选择所有 主要的因子，而放弃哪些显然不重要的因素。
因子水平取值应尽可能地分散，但不要过于分 散，以便对分析造成不利影响。
Design of Experiments
2021/3/26
DOE培训教材经典版 ppt课件
1
著名DOE专家乔治·博克斯说：
“如果能使我们的工程师开始学习运行一个简 单的实验，将会极大地刺激他们的胃口。哪怕 这是他们唯一掌握的数据驱动的方法，也将极 大提升实验的效率、创新的速率以及整个国家 的竞争力。”
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-- A因子 +
-- B因子 +
-- C因子 +
术语：主效应与交互作用
交互作用： 两种或以
无交互作用 +1
-1
上的因素共
-1
同对输出响 有交互作用
应值的影响。
+1
-1
反向 作用
-1 +1
-1 因2021子/3/2A6 与B的交互作用示意图 DOE培训教材经典版 ppt课件
-1
+1
-1
A +1 +1
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“3σ”与“6σ”的统计定义
3σ质量 66800 ppm
CP = 1 CPK = 0.5
2021/3/26
DOE培训教材经典版 ppt课件
《DOE详细讲解》课件
6) 分析实验结果：将实验结果进行方差分析，确定实验因 子的重要性及各因子对实验结果的影响程度。
7) 重复性实验：将重要因子或影响实验的主要因素进行评 估，重新进行DOE实验，以确定其实验的真实性。
8) 作出结论：对实验结果进行分析后作出结论。
《DOE详细讲解》
名词介绍
• 1、试验因素 试验因素指当试验条件变化，试验考核指标也发生变化
《DOE详细讲解》
3、考核指标 考核指标是在试验设计中，根据试验目的而选定的
用来衡量试验效果的量值（指标）。 考核指标可以是定量的，也可以是定性的。定量指
标如硬度、强度、寿命、成本、几何尺寸、各种特性等。 定量指标根据试验结果的预期要求，又可分为望目值、 望小值、望大值三种类型。定性指标不是按数而是按质 区分，如质量的好与坏，天气的晴与阴，指标可以用加 权的方法量化为不同等级。
《DOE详细讲解》
DOE实验计划：
在进行DOE实验之前，要充分考虑Y=f（x1、x2……xn) 因变量Y和自变量x的关系。确定实验因子的人数，据此可 确定实验因子表进行实验，一般实验计划包括如下内容。 1) 确定实验目的：要有一个明确的实验目的，以此才能达到 需要的目标。 2) 确定实验因子：要分析影响因变量变化的因子个数，进行 全因子的DOE实验。 3) 确定实验因子水平：不同的实验因子水平会影响实验结果。 4) 选定DOE实验表格：根据因子数和因子水平确定DOE实验表 格。 5) 安排实验时间：根据DOE进行次数确定实验时间。考虑过程 的连续性，尽量安排在同一阶段进行实验为好。
P＜0.001特别显著 P＜0.05显著 P＞0.05不显著
《DOE详细讲解》
拟合选定模型
《DOE详细讲解》
系统分析DOE的实验设计原理与操作方法
系统分析DOE的实验设计原理与操作方法实验设计原理与操作方法在许多领域中都是至关重要的。
设计良好的实验可以确保数据的准确性和可靠性，同时节省时间和资源。
这篇文章将介绍系统分析DOE（Design of Experiments）的实验设计原理与操作方法。
DOE是一种统计学方法，用于设计、分析和解释实验数据。
它的主要目标是通过最小化误差和变异性，以找出影响实验结果的主要因素，并确定最佳的操作条件。
DOE的实验设计原理基于以下几个关键概念：1. 目标设定：首先，需要明确实验的目标和所要研究的因素。
确定这些因素后，可以根据实验目标选择适当的实验设计方法。
2. 因素的选择：根据实验目标，选择能够影响实验结果的重要因素。
需要考虑因素的数量和水平，以及它们之间的相互作用。
3. 实验设计方法：根据因素的数量和水平，选择适当的实验设计方法。
常见的实验设计方法包括完全随机设计、随机区组设计和系统区组设计等。
4. 样本量确定：确定实验样本的数量，以保证结果的统计显著性和可靠性。
样本量的确定通常需要进行统计分析和功效分析。
实验设计方法的选择取决于实验因素的数量和水平。
以下是几种常见的实验设计方法：1. 完全随机设计：最简单的实验设计方法，每个实验条件的实验对照组是随机选择的。
这种设计方法适用于只有一个因素和两个水平的实验。
2. 随机区组设计：用于考虑不同实验因素和水平之间相互作用的情况。
实验条件被分为若干组，每组包含相同数量的实验，以减少误差来源。
3. 系统区组设计：结合了完全随机设计和随机区组设计的优点，使得实验条件之间的差异分布均匀。
这种设计方法适用于多因素和多水平的实验。
在操作方法上，DOE的实验设计需要经过以下几个步骤：1. 确定实验目标：明确实验的目标和所要研究的因素。
2. 选择适当的实验设计方法：根据实验目标和因素数量选择适当的实验设计方法。
3. 设计实验方案：确定实验因素的水平和实验条件的组合，并进行随机分配。