实验设计与分析读书报告

实验设计与分析读书报告
[摘要]实验设计与分析是用于经济地、科学地安排试验的一项技术。

《试验设计与分析》是实验设计与分析领域的名著，全书内容广泛，实例丰富。

可作为自然科学研究人员、工程技术人员、管理人员进行科学实验设计与分析的参考书，是产品设计和开发、工序设计和改进等方面非常实用的工具。

本文首先讲述了实验设计分析的原理、方法、特点、步骤以及实验设计及统计分析的注意事项，然后介绍了几种常用的实验设计方法的原理、特点及用法，最后总结了学习《实验设计与分析》后的一些心得体会。

[关键词]：实验设计与分析；正交实验；稳健设计；统计设计；响应变量；统计设计
目录
1.引言 (1)
2.实验设计与分析简介 (1)
2.1 什么是实验设计 (1)
2.2 发展历史及分类 (2)
2.3. 实验设计的目的 (2)
2.4. 基本原理 (2)
2.5. 实验设计实施的方法与步骤 (3)
2.6. 实验设计的应用 (3)
2.7. 注意事项 (3)
3.实验设计方法介绍 (4)
3.1 全面实验 (4)
3.2 正交实验 (4)
3.2.1 正交实验的特点： (4)
3.2.2 正交实验的类型和分析方法 (4)
3.2.3 实施正交实验的基本步骤和方法 (5)
3.3 稳健设计 (5)
3.3.1 稳健设计的优点 (5)
3.3.2 稳健设计的实施步骤 (5)
结束语 (6)
参考文献 (6)
1.引言
现代科技的发展离不开实验分析，现代实验不单是通过观察现象和测试数据来验证假设，更重要的是现代科技创新和发明的重要手段。

所有理论分析不能解决的问题均可利用实验的手段去摸索，特别是在工程领域内。

科研是很注重实际应用效果，无论是对零件、部件和整机的结构、性能研究，还是对新配方、新工艺的探索，实验都是必须的手段。

几乎没有一项应用研究成果是不需要实验分析和实验论证的。

如果要最有效地进行科学实验，必须用科学方法来设计。

所谓实验的统计设计，就是设计实验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。

如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法作实验设计是必要的。

当问题涉及到受实验误差影响的数据时，只有统计方法才是客观的分析方法。

这样一来，任一实验问题就存在两个方面：实验的设计和数据的统计分析。

这两个课题是紧密相连的，因为分析方法直接依赖于所用的设计。

实验设计方法已在很多学科中得到广泛的应用。

《实验设计与分析》作为实验设计与分析领域的名著，是作者在亚利桑那州立大学、华盛顿大学和佐治亚理工学院三所大学近40年实验设计教学经验的基础上编写的。

全书内容广泛，包括实验设计与分析的基本原理、特点、方法、发展及应用等，而且实例丰富，简单比较实验、析因设计、分式析因设计、拟合回归模型、响应曲面方法和正交设计、稳健参数设计和过程稳健性研究、含随机因子的实验、嵌套设计和裂区设计等。

通过本书的学习让我对实验设计与分析有了更深入的了解，对设计实验与分析的有了科学和系统的认识，明确了设计思路、方向，学习了多种实验设计与分析方法，为以后科研实验提供了极大的参考及指导作用。

2.实验设计与分析简介
2.1 什么是实验设计
实验是研究者实际上在各个研究领域进行的，通常是发现关于一个特定过程或系统的某些事情。

一个实验是一个试验，一个设计的实验是一个试验或一系列试验，它对一个过程或系统的输入变量(人、机、料、法、环)作一些有目的的改变，以使能够观察到和识别出引起输出响应变化的缘由。

通常形象地将过程看作是人，机，料，法，环的一种组合，它把一些输入转变为有一个或多个可观察的响应的一种输出，过程的一些变量x1,x2, ... Xn是可控制的，.过程的另一些变量z1,z2, ... Zn是不可控制的，响应是可以观察或测量的一个或多个的输出。

2.2 发展历史及分类
早期的实验设计与分析法(ANOVA)于1920由英国生物统计学家、数学家费歇(RA Fisher)提出，Fisher首先开发并应用了方差分析作为实验设计中的统计分析基本方法，最初主要应用农业、生物学、遗传学等方面的研究。

随后英、美、苏对之进行研究推广到工业生产领域。

传统的正交实验(Orthogonal array)于1950由日本田口玄一(Taguchi)等创造，随后迅速推广到日本工农业生产的各个领域，成为日本工商企业管理界人员必备的技术。

稳健设计法(Robustness)于1970由日本田口玄一(Taguchi)等创造，稳健设计是对传统正交实验的改进，最初主要应用于二战之后的日本，随后在日本，美国等国家的许多公司得到成功的应用和发展。

现代还出现了多元化的实验方法，包括：残差分析(Residual analysis)、应用回归分析(Regression)、分式析因实验(Fractional factorial design)、曲面响应和调优运算(RSM & EVOT)等。

2.3. 实验设计的目的
1)确定哪些变量对响应输出Y最有影响，即找出最显著因素；
2)确定有影响的变量x设置在何处可使响应输出Y几乎总是接近所期望的额定值；
3)确定有影响的变量x设置在何处可使响应输出Y的变异性较小；
4)确定有影响的变量x设置在何处使得不可控的变量z的效应最小。

2.4. 基本原理
一种实验要最有效地实行的话，必须用科学方法来设计实验。

所谓实验的统计设计，就是设计实验的过程，使得收集的数据适合于用统计方法分析，得出有效的和客观的结论。

如果想从数据作出有意义的结论，用统计方法做实验设计是必要的。

实设计有三个基本原理：重复，随机化和区组化。

1)重复即基本实验的重复进行，它有两条重要的性质：第一，允许实验者得到实验
误差的一个估计量；这个误差的估量值成为确定数据的观察差是否是统计上的实
际差的基本度量单位。

第二，如果用样本均值作为实验中一个因素的效应的估计
量，则重复允许实验者求得这一效应的更为精确的估计量。

2)随机化是实验设计使用统计方法的基石，所谓随机化即实验材料的分配和实验进
行的次序都是随机地确定的，统计方法要求观察值（或误差）是独立分布的随机
变量，有助于“平均出“可能出现的外来因素的效应。

3)区组化是用来提高实验精确度的一种方法。

一个区组是实验材料的一个部分，相
比于实验材料的全体，它们本身的性质应该更为类似。

对实验进行区组，有助于
提高实验的精确度。

2.5. 实验设计实施的方法与步骤
在设计和分析一个实验时要使用统计方法的话，和实验有关的每个人必须预先对所研究的问题究竟是什么，如何收集数据，要有清晰的认识，至少对如何分析这些数据要有定性的了解，推荐的实验设计实施的方法与步骤如下：
1)问题的识别和问题的提法；
2)因素和水平的选择；
3)响应变量的选择；
4)实验的设计的选择；
5)进行实验；
6)数据的分析；
7)结论和建议。

2.6. 实验设计的应用
实验设计方法可以应用在很多领域中。

实际上我们可以把实验本身看作为科学方法的一部分，看作是探索系统或过程如何工作的一种途径。

将实验设计应用在工序的早期开发中，可以提高产量；可以减少变异性，与目标值更为一致；减少工序的开发时间；减少工序开发的总成本。

将实验设计应用在开发新产品和改进老产品的工程设计活动中，使产品较容易制造；提高产品适应现场条件的性能；提高产品的可靠性；降低产品的成本；缩短产品设计和开发的时间。

2.7. 注意事项
在工程、科学和工业中大多的研究工作都是以经验为根据的，并且广泛使用实验方法。

统计方法大大提高了这些实验的效率并经常强化了由此得出的结论。

在实验方法中要明智的使用统计方法就要求实验者在思想上牢记下列各点：
1)必需对所研究的问题非常熟悉，需要有丰富的实践经验和扎实的理论知识；
2)使实验和分析尽可能的简单；
3)正确评价实际的显著性和统计的显著性之间的差别；
4)通过序贯迭代的方法进行安排实验。

3.实验设计方法介绍
实验设计是影响研究成功与否最关键的一个环节，是提高实验质量的重要基础。

目前，已建立起许多实验设计方法。

前面已经介绍了实验设计方法的发展历史，下面简单介绍几种具体的实验设计方法。

3.1 全面实验
所谓全面实验，就是对影响响应输出的各个因素的所有的可能的水平组合进行实验。

全面实验的优点：实验数据充分全面。

全面实验的缺点：实验次数太多；处理数据麻烦；浪费人力、物力；根本无法进行多因素，多水平的复杂实验。

基于上述特点全面实验只实用于少因素、少水平的简单实验。

为此，人们创造了正交实验方法，用正交实验方法来安排实验会使实验次数大大减少，而且统计分析的计算也变得非常简单。

3.2 正交实验
正交实验设计法是研究与处理多因素实验的一种科学方法。

它利用一种规格化的表格—正交表，挑选实验条件，安排实验计划和进行实验，并通过较少次数的实验，找出较好的生产条件，即最优或较优的实验方案。

3.2.1 正交实验的特点
1)合理安排实验，简少实验次数；
2)找出较好的实验方案；
3)找出质量指标与影响因素之间的关系；
4)找到进一步改进产品品质的实验方向；
5)减少人力，物力的支出；
6)简化实验数据分析的计算。

正因为用正交表安排实验具有“均匀分散性”与“整齐可比性”这两个特点，所以它能大大的减少实验的次数，甚至比简单地比较全面实验结果有可能提供更多的信息。

3.2.2 正交实验的类型和分析方法
正交实验类型包括下面几种：单指标的正交实验、多指标的正交实验、水平数相同的正交实验、混水平的正交实验、有交互作用的正交实验和带重复实验的正交实验。

可以用直观分析法、方差分析法和综合评分法等不同的方法进行分析。

3.2.3 实施正交实验的基本步骤和方法
1)明确实验目的，确定考察的指标；
2)挑选因素，选水平，制定因素水平表；
3)选择合适的正交表，进行表头设计；
4)明确实验方案，进行实验，测定实验结果；
5)对实验结果进行统计分析，得出因素的主次顺序，确定最优方案；
6)进行验证实验，作进一步分析。

3.3 稳健设计
为了尽量降低误差因素的作用，使实验响应输出因误差因素变化而变化的敏感性最小，即使实验响应输出对误差因素具有稳健性，基于这种指导思想来进行的设计叫做稳健设计。

稳健设计的两个主要工具是信噪比（信号功率/ 噪声功率(Signal/Noise)）和正交表。

用信噪比作为特征数来衡量质量，用正交表合理安排实验来选择最佳的参数组合。

所以从某种意义上说，稳健设计就是信噪比的正交实验。

3.3.1 稳健设计的优点
1)使产品性能对原材料的改变不敏感，从而可以使用价钱便宜的原材料；
2)使产品性能对制造上的变差不敏感，从而降低加工成本；
3)使产品性能对环境的变差不敏感，从而降低操作成本。

3.3.2 稳健设计的实施步骤
1)确定主要功能，边缘效果和失效的样式；
2)识别噪声因子，确定估算质量损失的实验条件，并做到对噪声因子的灵敏度最小
化；
3)根据具体问题确定质量特征数和优化的目标函数；
4)确定可控因子和它们的可选水平；
5)进行正交实验设计；
6)进行实验，收集实验数据；
7)进行数据分析，确定可控因子的最适当水平；
8)进行核实实验，并计划进一步的工作。

结束语
通过对书本的学习，我们能有效的掌握各种实验设计与分析的方法步骤，能够应用到不同的场合解决各种问题。

在今后的科研工作中，为了提高实验质量，就要确保实验设计实现如下指标：
第一是明确衡量产品质量的指标，这个质量指标必须是能够量化的指标，在实验设计中称为实验指标，也称为响应变量(response variable）或输出变量。

第二是寻找影响实验指标的可能因素（factor)，也称为影响因子和输入变量。

因素变化的各种状态称为水平，要求根据专业知识初步确定因素水平的范围。

第三是根据实际问题，选择适用的实验设计方法。

实验设计的方法有很多，每种方法都有不同的适用条件，选择了适用的方法就可以事半而功倍，选择的方法不正确或者根本没有进行有效的实验设计就会事倍而功半。

第四是科学地分析实验结果，包括对数据的直观分析、方差分析、回归分析等多种统计分析方法。

但是，没有一种“放之四海而皆准”的问题解决方案，实验设计同样不能提供解决所有问题的途径，要全面考虑解决问题的方式，选取最有效、最经济的解决途径。

即使决定采用实验设计，也不能生搬硬套地使用书本上的“实验设计步骤”。

跟据实际情况和要求，有时可以省去其中的某几步，有时还会在同一个项目中重复循环地跳几轮；除了实验设计涉及的因素外，要尽量确保所有的环境因素是稳定和符合现实的。

如果条件所限，如果做不到这一点，不妨可以用随机化、区组化、仿行等方法来尽量避免；保证实验的仿真性，避免一些理想的实验环境，比如实验室；不要一味地排斥实验设计执行之前的历史数据。

相反，适当地利用企业信息化的成果，从ERP、MES中的海量数据中进行“数据挖掘”，很可能会减少实验投资，细化因素水平的选取。

这也是当前实验设计应用领域中的新趋势之一；为了保险起见，在得到最终的最佳参数水平组合后，还要进行一些验证实验来检验结果，实在没有条件实施验证实验的，也要通过模型的“模拟仿真”来完成这个工作。

工欲善其事，必先利其器。

为了提高实验设计的效率和解决问题的成功率，设计者自身也应加强相关知识学习，增加实验设计经验积累，提高自身素质水平。

参考文献
[1]Douglas C. Montgomery. 译著.傅珏生，张健，王振羽，解燕.实验设计与分析. 人民邮电出版社，
2009.10.
[2]苏均和.试验设计.上海财经大学出版社，2005:98-118.。