实验方案设计( Design of Experiment)
实验计划法
实验计划法实验计划法（Design of Experiment）是关于实验、研究实验的做法和实验数据的分析处理方法的学问。
自20世纪30年代，由R. A. Fisher创立以来，无论在理论和实际上都得到了较多的研究，有了较大的发展。
在今天，工业、农业方面的实验和所有其他方面的实验，应用实验计划法已取得了很多的成果。
实验计划法作为如何高效的设计开发产品、如何改善产品的质量、如何提高生产效率等的统计分析方法，在产业界已得到广泛的应用。
在这方面已有许多成功的事例并被发表在杂志上。
实验计划法的应用近年来越来越广，但应用的主流主要在两个阶段上，一是产品的设计开发阶段（主要限于研究所和设计开发部门），另一是产品的制造阶段（主要在工厂和生产流水线上等）。
例如，在产品的设计开发阶段，应用实验计划法可完成如何对各种参数进行适当选取、如何实现产品的安定性(robust)设计等。
在制造业方面，在研究、开发/设计、制造的各个阶段，一定会进行许许多多的实验，在自然科学方面，也会进行一些与研究相关联的各种实验，因此，对于一个技术者和研究者，有必要掌握研究如何做实验、如何分析处理实验数据的实验计划法的知识。
实验计划法的重点：1、它不仅仅是一个数据分析方法。
对于一个实验目的，它可以有许许多多的实验做法，重视实验计划阶段的讨论。
2、对于数据的分析处理方法，不是简单的只给出一个处理程序，而是尽可能进行数理上的说明。
实验计划法，是以数理统计学为基础的科学手法。
从数据分析处理的角度来看，它是数理统计学的应用，作为预备知识要求了解统计手法如推定和检定方面的知识。
主要内容实验计划法单一因子实验和要因实验一部实施法和直交表实验顺序的无作伪和实验环境的管理实验数据的处理和统计分析方法一个因子实验（Ⅰ）-----完全无作伪的场合2．1 实验的做法2．2 数据的构造模型2．3 分散分析2．4 分散分析表的画法2．5 最合适水准的选择2．6 各水准的重复数不同的情况一个因子实验（Ⅱ）-----乱块法实验的做法数据的构造模型分散分析最合适水准的选择4、一个因子实验（Ⅲ）-----拉丁方格法及其他配置法的情况拉丁方格法（Latin Square）实验数据的分析（拉丁方格法）格拉考-拉丁方格法（Graeco-Latin Square）5、3个实验配置法（完全无作伪法、乱块法、拉丁方格法）的比较3个实验配置法分散分析检定的精度完全无作伪法和乱块法的效率的比较6、两个因子的要因实验2元配置—有重复的完全无作伪法的情况2元配置—有重复的乱块法的情况无重复的2元配置7、3个以上因子的要因实验（多元配置）7．1 无重复的3元配置7．2 3元配置--有重复的乱块法的情况8、分割法分割法一段分割法分割实验的优点和缺点二段分割法其它的分割实验—有重复测定9、基于直交表的实验计划—2水准的情况2水准的直交表因子间无相互作用的情况因子间有相互作用的情况（Ⅰ）因子间有相互作用的情况（Ⅱ）有非2水准因子的情况块因子的引入10、基于直交表的实验计划—3水准的情况3水准的直交表因子间无相互作用的情况因子间有相互作用的情况有非2水准因子的情况块因子的引入11、基于直交表的实验的分割法2水准的情况3水准的情况12、实验计划法实施上的注意特性值的选取方法和数据处理因子的分类实验计划的实施顺序13、平方和的分解13．1 自由度为1的平方和的分解（一般理论）13．2 本质因子的平方和的分解13．3 数量因子的平方和的分解14、参数设计安定（Robust）设计因子的分类实验的分割解析特性值的信噪比（Ⅰ）--静特性的场合解析特性值的信噪比（Ⅱ）--动特性的场合最适合水准的选择方法直交表L12、L28、L36的利用。
体系仿真中doe实验设计方法
体系仿真中doe实验设计方法Design of experiments (DOE) is a critical method in system simulation that allows researchers to efficiently and effectively explore the effects of multiple variables on a system. DOE helps in uncovering the most influential factors affecting the system's behavior, enabling researchers to make informed decisions and optimize system performance. However, designing an effective DOE for system simulation requires careful planning, consideration of various factors, and understanding of the system under study.实验设计（DOE）是体系仿真中的一种重要方法，它允许研究人员有效地探索多个变量对体系的影响。
DOE有助于揭示影响体系行为的最具影响力因素，使研究人员能够做出明智决策并优化体系性能。
然而，为系统仿真设计有效的DOE需要仔细规划、考虑各种因素以及对所研究的系统有深入的了解。
When designing a DOE for system simulation, researchers must first clearly define the objectives of the experiment. This includes determining the specific variables to be studied, setting the desired outcomes, and establishing the criteria for success. By clearlyoutlining the goals of the experiment, researchers can ensure that the DOE is focused and will provide valuable insights into the system's behavior.在为系统仿真设计DOE时，研究人员首先必须明确定义实验的目标。
3 Design of Experiment
DOE Techniques
全析因试验设计（Full Factorial Design）
因素：在试验设计中，系统的输入变量； 水平：输入变量在样本点处的值； 全析因试验设计：指一次完全试验中，系统的所有因素的所有水平可能的 组合都要被研究到的一种试验设计。 优点：能够分析因素对系统影响的大小和分析因素间的交互作用。 缺点：试验的次数较多。
Factors
选择 sfc
Main Effect Plots
随着sfc的增加 Aircraft of Range 减小
Main Effect Plots
Pareto Plots
红色：随着该参数 的值增加，目标值 降低； 蓝色：随着该参数 值的增加，目标值 增加；
Interaction
1）对于航程而言 机翼面积和巡航速 度有交互作用 2）机翼面积大、 巡航速度小 机翼面积小、巡航 速度大时 航程大
因素： A、B、C 水平： 1、2 共计： 32＝9
DOE Techniques
参数研究试验设计（Parameter Study）
一个因素的不同水平在一次试验设计被研究，而其它因素保持基准值。
Base value
DOE Techniques
数据文件试验设计（Data File）
由用户自己安排试验设计的一种方式。
No Interaction
1）对于失速速度 而言 机翼面积和载荷重 量没有交互作用 2）机翼面积增加 失速速度减小 3）载荷重量增加 失速速度增加
Factors
1）横坐标代表试 验的次数
2）纵坐标代表每 次试验的水平
代理模型(Surrogate Models)回顾
代理模型:是指计算量小、但其计算结果与高精度模型的计 算结果相近的分析模型。 代理模型的构造方法： 用某种方法产生设计变量的样本点； 用高精度分析模型对这些样本点进行分析，获得一组输入/ 输出的数据； 用某种拟合方法来拟合这些输入/输出的样本数据，构造出 近似模型，并对该近似模型的可信度进行评估。
最经典的DOE培训资料(两篇)
引言：DesignofExperiment（DOE）是一种用于优化和改进产品、过程和系统的统计方法。
它通过系统地变化和操纵设计因素，以确定它们对响应变量的影响，并揭示最优的设计参数或条件组合。
本文将介绍一些最经典的DOE培训资料，为读者提供有关DOE实施和应用的详细指南。
概述：DOE培训资料是以指导操作者学习和掌握DOE方法和技巧的一种教育材料。
这些培训资料通常被用于工程和科学领域，旨在培养学习者掌握实验设计的基本概念和技能。
在这些资料中，包括了从理论知识到案例分析的全方位教学内容，可帮助学员理解和应用DOE原则，并在实践中取得成功。
正文：1.DOE的基本原则和概念：介绍DOE的概念和原则，包括因素、水平、响应变量等基本术语的定义和意义；详细讲解完全随机设计、随机区组设计、区组设计等常用的DOE方法；引导读者理解DOE的核心思想，即控制变量的变化以评估因素的影响，并用统计分析方法进行数据的解读和验证。
2.DOE的实施步骤和工具：提供DOE实施的详细步骤，包括确定目标、选择合适的设计方法、设定因素和水平、设计实验方案、实施实验等；介绍常用的DOE工具，如方差分析、回归分析等，解释其在DOE中的应用和解读。
3.数据分析技巧和误差处理：引导读者学习如何处理实验数据，包括数据整理、异常值处理、数据平滑等；介绍常见的数据分析技巧，如样本量估计、假设检验、置信区间估计等，帮助读者合理解读实验结果；讨论实验误差来源及其对结果的影响，讲解如何减小误差并提高实验的可靠性。
4.DOE在产品优化和质量改进中的应用：探讨DOE在产品设计和工艺改进中的应用，如变量选择、参数优化等；通过丰富的案例研究，展示DOE在提高产品质量和降低成本方面的潜力和效果；提供实用的步骤和方法，帮助读者将DOE应用到实际项目中，并获得可观的结果。
5.DOE的局限性和扩展应用：分析DOE的局限性，包括实验设计的代表性、实验条件的限制等方面；探讨基于DOE的进一步改进和扩展，如优化设计、鲁棒设计等；引导读者思考如何在特定领域中应用DOE方法，实现更加精确和高效的研究或生产过程。
DOE试验设计
(2)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使响应达
到或尽可能靠近希望值(On target)；
(3)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使响应的
分散度(或方差)尽可能减小。
(4)确定应把有影响的参数设定在什么水平，以使不可控
参数（噪声参数）对响应的影响尽可能减小。
标。但能按不连续分级尺度分类，常依主观而判定，如好、
更好、最好、合格、不合格等。(计数特性/离散型数据)
为便于对实验结果进行分析，通常会将定性数据进行量
化，转化为定量数据。
-13-
三、 DOE基本概念
1.试验指标（响应）
定量指标的种类
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、 间隙、粘度等。
4.其他基本术语
主因子作用示意图
交互作用示意图
-18-
四、 DOE的基本原则
试验设计中，为了尽量减少试验误差，就必须严格控制
试验干扰。
试验干扰是指那些可能对试验结果产生影响，但在试验
x1 x2
···
xp
···
资
源
Output
Input
Process
y
产
品
···
z1
z2
···
zq
Uncontrollable input factors
(噪声因子)
过程模型（产品开发/生产过程）
-5-
一、 DOE是什么?
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研
究, Dr. Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后
课程目标
掌握试验设计的方法，原理和应用；
design exp回归试验因子设计
design exp回归试验因子设计试验设计(Design Of Experiment,简称DOE)，是研究和处理多因子与响应变量关系的一种方法。
它通过合理地挑选试验条件，安排试验，并通过对试验数据的分析，从而建立响应与因子之间的函数关系，或者找出总体最优的改进方案。
最基本的试验设计方法是全因子试验法，需要的试验次数最多，其它试验设计方法均以“减少试验次数”为目的，例如部分因子试验、正交试验、均匀试验等。
从上个世纪20年代育种科学家费雪(RonaldFisher)在农业试验中首次提出DOE的概念，DOE已经历了90多年的发展历程，在学术界和企业界均获得了崇高的声誉。
然而，由于专业统计分析的复杂性和各行各业的差异性，DOE在很多人眼中逐渐演变为可望而不可及的空中楼阁。
其实，DOE绝不是少数统计学家的专属工具，它很容易成为各类工程技术人员的好朋友、好帮手。
一、为何要进行试验设计在进行6西格玛项目的改进阶段时，我们经常需要面对的一个问题是：在相当多的可能影响输出Y的自变量X中，确定哪些自变量确实显著地影响着输出，如何改变或设置这些自变量的取值会使输出达到最佳值?我们传统使用的方法：将影响输出的众多输入变量在同一次试验中只变化一个变量，其他变量固定。
传统方法的缺点：试验周期长，浪费时间，试验成本高;试验方法粗糙，不能有效评估输入间的相互影响。
可以有效克服上述缺点的试验方法是：DOE试验策划时，研究如何以最有效的方式安排试验，能有效识别多个输入因素对输出的影响；试验进行时，通过对选定的输入因素进行精确、系统的人为调整来观察输出的变化情况；试验后通过对试验结果的分析以获取最多的信息，得出“哪些自变量X显著地影响着输出Y，这些X取什么值时会使Y达到最佳值”的结论。
我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。
但这种关系的获得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什么”的状况。
DOE试验设计化繁为简七步搞定
DOE试验设计化繁为简七步搞定DOE试验设计的名气很大，大到做质量，做生产，做开发的大多数朋友都听说过。
DOE试验设计又很难，难到很少有人完全说得清楚它。
DOE试验设计 (Design Of Experiment, 统称 DOE) ，是科研和处理多因子与初始化失败自变量关系的这类方法。
DOE试验设计依据合理地挑选试验规范，分派试验，并依据对试验数据统计的分析，从而建立初始化失败与指数正中间的涵数关系，或者寻找总体最优控制的改进方案。
DOE试验设计第一步：确定指导思想大家依据控制图、机械故障分析、因果报应分析、失效分析、专业能力分析等工具的运用，或者是马上事实上工作上的反映，会计算一些关键的难点点，它最能体现某一指标值或基本参数不能考虑到大家的规定，但是针对那么的难点，大家将会运用一些简单的方法实质就无法解决，此时大家将会就会想到实验设计方案。
对于运用实验设计方案解决的难点，大家最开始要定义好试验的目的，除此之外解决1个什么的难点，难点我们一起造成了什么的损害，是否有一切的缘故可用实验设计方案方法的运作，大家知道实验设计方案必不可少开销较多的资源可以进行，而且对于机械制造业企业，实验设计方案的进行会乱掉原先的生产加工稳定次序，因而确定试验目的和试验必要性是关键的日常任务。
随着试验指导思想的确定，大家还必不可少定义试验的指标值和接受的型号规格，那么大家的试验才有方向和检验试验获得成功的度量指标值。
DOE试验设计第二步：剖析流程关注流程，使大家理应具备的下意识，好似大家的很多企业做水平对比同样，经常会有一个错误观点，就是只讲着重点放进利益点上，而忽略了对流程特性的对比，实验设计方案的展开相同必不可少建立在流程的多方面剖析基础当中。
任何1个难点的导致，经常出现它的原因，事儿的好坏、基本参数的基因变异、特性的欠缺等等等经常出现这一特点，而诸多原因一般就装有于导致难点的流程当中。
流程的定义非常的关键，过短的流程将还会扔下掉显著的原因，过长的流程终究会导致资源的铺张浪费。
DOE(Design of Experiment,试验设计)
DOE出自 MBA智库百科(/)DOE（Design of Experiment,试验设计）目录[隐藏]∙ 1 什么是DOE∙ 2 为什么需要DOE∙ 3 DOE的基本原理∙ 4 DOE实验的基本策略∙ 5 DOE的步骤∙ 6 DOE的作用∙7 DOE的方法[编辑]什么是DOEDOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
试验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher 是大家一致公认的此方法策略的创始者, 但后续努力集其大成, 而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者, 则非Dr. Taguchi (田口玄一博士) 莫属。
[编辑]为什么需要DOE∙要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；∙要对生产过程选择最合理的工艺参数时；∙要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；∙要缩短新产品之开发周期时；∙要提高现有产品的产量和质量时；∙要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
[编辑]DOE的基本原理试验设计的三个基本原理是重复，随机化，以及区组化。
所谓重复，意思是基本试验的重复进行。
重复有两条重要的性质。
第一，允许试验者得到试验误差的一个估计量。
这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基本度量单位。
第二，如果样本均值用作为试验中一个因素的效应的估计量，则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的估计量。
如s2是数据的方差，而有n次重复，则样本均值的方差是。
基于JMP的DOE知识
DOE知识介绍一、什么是DOE：DOE（Design of Experiment）试验设计，一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法；试验设计主要对试验进行合理安排，以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和较低的试验成本，得理想的试验结果以及得出科学的结论。
实验设计源于1920年代研究育种的科学家Dr.Fisher的研究,Dr.Fisher是大家一致公认的此方法策略的创始者,但后续努力集其大成,而使DOE在工业界得以普及且发扬光大者,则非Dr.Taguchi(田口玄一博士)莫属。
二、为什么需要DOE：要为原料选择最合理的配方时（原料及其含量）；要对生产过程选择最合理的工艺参数时；要解决那些久经未决的“顽固”品质问题时；要缩短新产品之开发周期时；要提高现有产品的产量和质量时；要为新或现有生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。
另一方面，过程通过数据表现出来的变异，实际上来源于二部分：一部分来源于过程本身的变异，一部分来源于测量过程中产生的变差，如何知道过程表现出来的变异有多接近过程本身真实的变异呢？这就需要进行MSA测量系统分析。
三、DOE实验的基本策略：策略一：筛选主要因子（X型问题化成A型问题）实验成功的标志：在ANOVA分析中出现了1~4个显着因子；这些显着因子的累积贡献率在70%以上。
策略二：找出最佳之生产条件（A型问题化成T型问题）实验成功的标志：在第二阶段的实验中主要的误差都是随机因素造成的。
因为各因子皆不显着，因此，每一因子之各项水准均可使用,在此情况下岂不是达到了成本低廉且又容易控制之目的。
策略三：证实最佳生产条件有再现性。
试验设计方法及其在国内的应用随着改革开放的深入，以市场经济为代表的西方先进文明及其方法论越来越多被国内企业界所接纳。
在质量管理、产品（医药，化工产品，食品，高科技产品，国防等）研发、流程改进等领域，统计方法越来越多成为企业运营的标准配置。
试验设计作为质量管理领域相对复杂、高级的统计方法应用，也开始在国内被逐渐接受，推广。
试验设计(Design of Experiments)简介
定义 1. 陈述实际问题 2. 陈述试验目的 3. 陈述因变量(Y) 4. 选择输入变量 5. 选择输入因子的水平
实施 6. 选择试验设计方案及样
本尺寸 7. 进行试验并采集数据 8. 分析数据 9. 得到统计学及实际答案 10. 把结论转化为实际问题
的方案
Pg 16
试验目的
试验目的和项目目的不同
DOE通常涉及多人且耗费大量资源 大多数人希望在项目结束前了解得到的结果怎样 报告/汇报DOE结果能帮助教导更多人关于DOE 的原理. 记
住有关临界数量及文化变革的教诲
DOEOutline.doc能帮助你作DOE总结报告的大纲
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
球
Top Flite Titleist
球杆
Ping Peerless
87
84
86
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
82
计算主效果
主效果 – 因变量由于改变因子的水平所引起的平均变化.
主效球 果 因变T量 itleist因变T量 opFlite
868287841.5
2
2
主效球果 杆 因变量 因 Peerless 变量 Ping
848287863.5
4 4
啤酒 啤酒
0
w
车
r
0
w
车
r
?
Pg 14
因子试验 – 练习
把前例的试验设计方案填如表 中
车
低水平:
走
实验设计DOE必备基础知识理解
优点：可以通过代表性很强的少数次试验，摸清各个因素对试验指标的影响情况 ，确定出因素的主次顺序，找出较好的生产条件或最佳参数组合。
过改变过程的输入变量，获得新数据，然后对之进行分析，获得我 们所需要的信息，从而得出科学的结论，并据此作出合理有效的决 策。
3
DOE基础知识
4
实验设计DOE的发展过程:
DOE发 展过程
早期因子 设计法/ 方差分析
1920…
实验设计技 术最早是由 英国统计学 大师费歇尔
（R.A.Fisher）
所创立，首 先应用在农 业
美国著名 可靠性/ 质量工程 专家道 林·夏宁 （Dorian
Shainin ）
发展夏宁 方法，其 思路思路 与通常/ 传统的方 法不同， 它采用逆 向式的搜 索方法
Scheffe,单 纯形格子 点混料设 计被提出。 至1990年 Cornell， Johnson 不断开发 该类试验 设计工具。
残差分析， 多元回归分析， 分式析因实验， 曲面相应和调优运算
PPAP 爬 坡 稳定受控 一致可靠
市场M
策划
设计和开发D
产品设计开发
过程设计开发
产品过程确认
反馈、评定、问题解决
批量生产P
服
务
工
工
工
工
序1 序2 序3 序4
S
监
监
监
监
视
视
视
视
持续改进
顾客项目委托
SOP量产启动 被认可的产品 和制造系统
DOE详细讲解ppt课件
实现最优化
第37页
实现最优化
第38页
结果验证
第39页
实现最优化
第40页
部分因子实验
第41页
部分因子实验
第42页
第43页
第44页
第45页
第10页
利用Minitab中设计DOE
实验案例
改进热处理工艺提高钢板断裂强度问题。合金钢板经 热处理后将提高其抗断裂性能，但工艺参数的选择是个 复杂问题。影响断裂强度有4个因子，确认哪些因子影响 确实是显著地，进而确定出最佳的工艺条件，这几个因 子及实验水平如下：
A：加热温度，低水平：820，高水平：860（摄氏度） B: 加热时间，低水平：2，高水平：3（分钟） C：转换时间，低水平：1.4，高水平：1.6（分钟） D：保温时间，低水平：50，高水平：60（分钟）
第4页
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。
第5页
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
考核指标可以是一个，也可以是多个。前者称为单 指标试验设计，后者称为多指标试验设计。在多指标试 验设计中，一般根据指标的重要程度予以加权，确定为 一个综合性考核指标，以便进行计算。
第8页
4、完全因素位级组合
完全因素位级组合指参与试验的全部因素与全部位 级相互之间的全部组合次数，即全部的试验次数。
C1
实验设计（DOE）
• Design of Experiment • 为什么要进行试验设计？
DOE详细讲解
理论上认为只有经过全部试验（完全因素位级组合） 后才能准确找出最佳的因素位级组合（最佳的试验方 案）。但是，当因素位级数比较多时，实现完全因素位 级组合又是不可能的。
实验设计（DOE）
• Design of Experiment • 为什么要进行试验设计？
==> 让我们先看一个例子
这里有27个球， 其中有且只有一个球质量为 9克, 其它26个都为10克。给你一架天平，请找 出重为9克的那个球。
请问，你至少要称几次？
实验设计的意义:
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。在工程学领域是改进制造过程性能的非常重 要的手段。在开发新工序中亦有着广泛的应用。
C1
C2 C1
A2
B1 B2
C1 C2 C1
C2
C2
图1—1 三因素两位组的完全因素位级组合
若试验中共有i个因素，每个因素各有j个位级，则其 完全因素位级组合数（全部试验的次数）应有N=ji次。如， 对于一个具有3个因素（A，B，C），每个因素各有两个 位级（A1，A2，B1，B2，C1，C2），其完全因素位级组合 数为N=23=8次，其实际组合情况如图5—1所示。
设计模型型
输入结果
拟合选定模型
拟合选定模型
拟合选定模型
拟合选定模型
拟合选定模型
P＜0.001特别显著 P＜0.05显著 P＞0.05不显著
拟合选定模型
各效应显著性分析
各效应显著性分析
DOE
什么是因子设计？
1、全因子设计
把所有因子之间，其水平组 合的所有可能都当作实验条 件。例如：有三个因子，每 个因子设有两个条件，那所 有可能的组合就会有8种 2、部分因子设计
在实验因子不变的情况下，利用更 少的实验次数「部分」组合，来达 到相同，甚至更好的结果
DOE的步骤
试验目的及试验过程说明
年资:2年(Y-)
B2
A1 A2
A1
A2
a. 无交互作用
b. 有（正向）交互作用
c. 有（反向）交互作用
如何估算效应?
BC:-1 *-1
水準 -1 50 10 QQ 1 90 30 GG 因子 A:溫度 B:時間 C:麵粉種類 Y:蛋糕口感
ABC -1 1 1 -1 1 -1 -1 1
115.75 117.25 -1.5
试验数据分析结果
厚度( mm ) 主效应图
数据平均值
5.5 5.0 4.5 4.0 铸造温度(C) 浇铸时间(S)
平均值
3.5 300 5.5 5.0 4.5 4.0 3.5 1 2 放置时间(M) 350 1 3
实验结论： 铸造温度和浇铸时间 对涡轮叶片的厚度有 比较显著的影响，而 放置时间则几乎没有 任何影响。
主效应
Std Order 1 2 3 4 5 6 7 8
AVG + AVG Effect (AVG + - AVG -)
交互作用效应
C -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 AB 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1
82.25
A -1 1 -1 1 -1 1 -1 1
126.75 106.25 20.5
浇铸时 间(S) 1 3
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3） 实验效应。
• 实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应 称为实验效应。实验效应是反映实验因素作用强弱 的标志，它必须通过具体的指标来体现。要结合专 业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器 和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、 灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观 （比如读pH试纸上的数值）或主观指标（对一些定 性指标的判断上），一定要事先规定读取数值的严 格标准，只有这样才能准确地分析自己的实验结果， 从而也大大提高了自己实验结果的可信度。
2） 实验因素
• 所有影响实验结果的条件都称为影响因素，实验研 究的目的不同，对实验的要求也不同。影响因素有 客观与主观，主要与次要因素之分。研究者希望通 过研究设计进行有计划的安排，从而能够科学地考 察其作用大小的因素称为实验因素（如药物的种类、 剂量、浓度、作用时间等）；对评价实验因素作用 大小有一定干扰性且研究者并不想考察的因素称为 区组因素或称重要的非实验因素（如动物的窝别、 体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统 称为实验误差。最好通过一些预实验，初步筛选实 验因素并确定取哪些水平较合适，以免实验设计过 于复杂，实验难以完成。
川芎嗪Ⅰ组：
结扎左颈总动脉，并缺氧2小时。于缺氧前 30分钟腹腔注射川芎嗪注射液100mg/Kg。
川芎嗪Ⅱ组
于HI后即刻腹腔注射川芎嗪注射液100mg/Kg。
统计分析方法
采用随机区组实验设计方差分析及X2检验
四、误差和偏倚
误 差(error)
误差的概念及分类
误差(error)
泛指实测值与真值之差
3）重复原则
• 所谓重复原则，就是在相同实验条件下必须做多次独立重复实验。 一般认为重复5次以上的实验才具有较高的可信度。
4） 平衡原则：
• 一个实验设计方案的均衡性好坏，关系到实验研究的成败。应充 分发挥具有各种知识结构和背景的人的作用， 群策群力，方可有 效地提高实验设计方案的均衡性。在实验设计的过程中要注意时 间上的分配，只有在时间上分配好了，才不会出现一段时间特别 忙而一段时间特别闲的情况。
排除标准 Exclusion criteria
三、实验设计的基本要素
实验效应
实验效应的概念及选择指标的要求
实验效应 主要指处理因素作用于实验对象的反应，
这种效应通过观察指标显示出来。
关联性
客观性 灵敏性 特异性 精确性 准确度(accuracy) 精密度( precision)
选择指标的要求
稳定性
二、实验设计的基本原则
对照的原则
对照的意义
排除或控制自然变化和非处理因素对观察结果的影响 消除或减少实验误差
找出综合因素中的主要有效因素
验证实验方法的可靠性 其它作用 修正实验数据 找出实验的最适条件 分析实验中的问题或差错原因
常见对照形式
空白对照 安慰剂对照 实验对照
对照形式
标准对照
自身对照
2）对照原则：
• 空白对照组的设立——只有通过对照的设立我们才能清楚地看出 实验因素在当中所起的作用。当某些处理本身夹杂着重要的非处 理因素时，还需设立仅含该非处理因素的实验组为实验对照组； 历史或中外对照组的设立一一这种对照形式应慎用， 其对比的结 果仅供参考，不能作为推理的依据；多种对照形式同时并存。
常 见 因 素
依从(compliance)和非依从(noncompliance)
失访：失访率＜20%
检查结果和诊断结果的不一致（disagreement) 可采用Kappa检验进行一致性判断 观察记录的失误 规定记录的方式、时间、记录本、 记录人员、定期检查可避免 心理因素的干扰
测量性偏倚的防止措施
历史对照
潜在对照
二、实验设计的基本原则
重复的原则
重复的意义及样本含量的确定方法
意义
验证实验结果的真实可靠性 消除非处理因素影响的另一重要手段 重复程度表现为样本含量的大小和重复次数的多少 查表法
确定样本含量的方法
公式计算法
三、实验设计的基本要素
处理因素
基本要素
受试对象 实验效应
三、实验设计的基本要素
实验研究的分类
a.基础实验 (basic experiment)
实验研究
b.临床试验 (clinical trial) c.现场试验 (field trial)
现场试验又称社区干预试验（community intervention trial)
一、实验设计的“三要素”
• 1） 实验对象 • 2） 实验因素 • 3） 实验效应
5） 弹性原则
• 指的是在时间分配图上留有空缺。适当的空缺是非常必要的，只 有这样才能富有弹性的实施实验计划，并不断地调整好自己的实 验进度。
6） 最经济原则：
• 不论什么实验，都有它的最优选择方案，这包括在资金的使用上， 也包括人力时间的损耗上，必要时可以预测一下自己实验的产出 和投入的比值，这个比值越大越好，当然是以你所拥有的实验条 件作基础的。
一、医学科研方法分类 二、实验设计的基本原则 三、实验设计的基本要素 五、常用的实验设计方法
一、生物医学科研方法分类
生物医学科研方法分类
实验研究
Experiment
调查研究
Survey
实验研究与调查研究的主要区别 实验研究与调查研究的主要区别 实验研究 调查研究
主动加以干预措施
未加任何干预措施
严格实验设计，精选研究对象
贯彻随机原则
分层分析
多因素分析
六、常用的估计样本含量的方法
①样本均数与总体均数比较（或配对比较）
u u s u
2
例：用某药治疗矽肺患者，估计可增加 尿的排出量，标准差89.0mmol/L,要求以 α=0.05，β=0.10的概率，能够辨别出尿的 排出量平均增加35.6mmol/L，需观察多机化原则
基本原则
对照原则
重复的原则
二、实验设计的基本原则
随机化的原则
随机化的意义、应用及方法
意义
提 高 组 间 均 衡 性 得 到 随 机 变 量
应用
随 机 抽 样
随 机 分 组 随 机 确 定 实 验 顺 序 抽 签 法
方法
随 机 数 字 表 法 随 机 排 列 表 法 其 它 法
处理因素
处理因素的概念及注意事项 处理因素
根据研究目的而施加的特定实验措施
注意以下几点
抓住实验中的主要因素 分清处理因素和非处理因素 处理因素应当标准化，如处理因素是指药品，应确定药品 的名称、性质、成份、作用、用法，明确生产厂家、药品 批号、出厂日期及保存方法等。
三、实验设计的基本要素
受试对象
对照及分组情况
按随机区组设计如下：假手术组、HI组、川芎嗪Ⅰ组 和川芎嗪Ⅱ组共四组，每窝4只鼠为一区组，共10窝，每窝 随机分配至各处理组。 假手术组
分组
HI组 川芎嗪Ⅰ组 川芎嗪Ⅱ组
假手术组
为对照组。只切开皮肤游离左颈总动脉，不 进行缺氧处理。于缺氧前30分钟腹腔注射等量生 理盐水。
HI组
结扎左颈总动脉，并缺氧2小时。于缺氧 前30分钟腹腔注射等量生理盐水。
受试对象的概念及分类
受试对象
接受实验的被研究对象。
微生物、寄生虫、细胞等：门、纲、目、科、属、 群、株
分类
动物：种属、品系、年龄、性别、窝别、毛色、体 重、健康状况
病人
人
正常人
受试对象的选入标准
选入标准应用条文明确规定，成为书面形式！
纳入标准 Inclusion criteria
选入标准
Eligibility criteria
单盲法
盲法（blind method)
签订实验合同
检查实验对象的依从性情况
双盲法
三盲法
防止措施
注意医德 定期检查研究记录
提高诊断一致性
严格实验设计和实验操作
混杂性偏倚的概念及其防止与控制措施
混杂性偏倚
在总结分析阶段，由于某些非实验因素与实验因素同时 并存的作用影响到观察结果，造成混杂性偏倚
防 止 与 控 制 措 施
1） 实验对象
• 实验所用的材料即为实验对象。如用小鼠做实验， 小鼠就是本次实验的实验对象，或称为受试对象。 实验对象选择的合适与否直接关系到实验实施的难 度，以及别人对实验新颖性和创新性的评价。一个 完整的实验设计中所需实验材料的总数称为样本含 量。最好根据特定的设计类型估计出较合适的样本 含量。样本过大或过小都有弊端。
随机误差
误差的分类
非随机误差
非系统误差
系统误差
四、误差和偏倚
偏 倚（bias）
偏倚的概念及种类
偏倚
在实验过程中由于某些非实验因素的干扰 所形成的系统误差。 选择性偏倚（selection bias)
种类
测量性偏倚（measurement bias)
混杂性偏倚（confounding bias)
选择性偏倚的概念及其防止措施
二、实验设计的“六原则”
• 1）随机原则 • 2）对照原则 • 3）重复原则 • 4） 平衡原则 • 5） 弹性原则 • 6） 最经济原则
1.随机原则
• 即运用“随机数字表”实现随机化；运用“随机排列表”实现随 机化；运用计算机产生“伪随机数”实现随机化。 尽量运用统计 学知识来设计自己的实验，减少外在因素和人为因素的干扰。
例1
川芎嗪对新生大鼠缺氧 缺血性脑损伤的保护作用
研究目标和研究对象
研究目标
通过对各实验组动物脑组织MDA、SOD、NO生化 指标的比较，进一步阐明氧自由基及NO损伤在新生 儿HIE的发病机制中的重要作用及川芎嗪抗新生儿 HIE的作用机制。
研究对象
江西医学院实验动物部提供7日龄SD新生大鼠，雌 雄各半。数量共40只