实验设计与田口法介绍
实验计划法田口式实验法
案例二：电子产品研发中的优化设计
总结词
田口式实验法在电子产品研发中应用，有助于优化产品设计，提高产品性能和用户体验。
详细描述
电子产品研发过程中，设计优化是关键。田口式实验法通过设计合理的实验方案，对不同设计方案进 行对比和分析，以找出最优设计方案。同时，通过实验验证和数据分析，还可以对产品性能进行预测 和改进，提高产品的性能和用户体验。
02
田口式实验法的基本原理
田口式实验法的概念
田口式实验法是一种以正交表为基础，通过实验 设计、数据分析与优化来研究多因素多水平系统 的一种实验设计方法。
它是由日本学者田口玄一先生提出，被广泛应用 于工业工程、生产制造、品质管理等领域。
田口式实验法的优点
科学性强
田口式实验法采用正交表进行实验设计，能 够科学地安排实验因素和水平，减少实验次 数，提高实验效率。
06
田口式实验法的总结与展望
总结
田口式实验法是一种 以正交表为基础，通 过控制实验条件进行 多水平实验的方法。
田口式实验法广泛应 用于各种领域，如化 工、机械、电子等， 旨在提高产品质量和 性能。
田口式实验法的核心 思想是通过控制三个 因素（质量、成本和 交货期）的组合，实 现产品优化。
田口式实验法采用正 交表设计实验方案， 具有高效、经济、灵 活的特点。
部分因子设计
只考虑部分可能的因素组合，以减少实验次数并获得 有价值的结论。
随机设计
以随机顺序进行实验，以避免实验者偏差和系统误差 。
实验误差控制
01 重复实验
进行多次实验以增加结果的可靠性和稳定性。
02 盲法
消除实验者和被试者对实验目的和分组情况的知 晓，以避免主观影响。
03 对照实验
田口实验简介
田口法设计原理1.1田口法简介田口法是工程领域中一种求最佳产品品质的实验方法，是由田口玄一博士所创立，它的核心思想是以最少的实验次数确定最佳的参数组合,快速筛选出最优设计方案。
其设计策略是尽可能减少由于状态改变而引起的品质变化，此方法已在众多工程领域中大量应用。
它的设计观念在于：①认为品质是产品的固有特性，并且是由决定产品或系统品质好坏的因素(控制因素)的水准取值决定，因此可以通过对控制因素水准的设计来对产品或系统的品质进行设计。
②产品的品质需要从“与目标的差别”、“抵抗噪声的影响的能力”以及经济性三方面来综合衡量。
图 2.1 田口法设计流程Fig. 2.1 Flow chart of Taguchi design method它创新地将产品中“恰与规格相符者”视为“最佳的性能”，从工程的角度出发，将社会损失成本作为衡量产品品质的依据，首先通过实验求取特定的品质特性指标和鲁棒性指标来求得各控制因素对产品“与目标的差别”以及“抵抗噪声的影响的能力”两个方面特性的影响效应，然后根据效应指标，在设计过程中结合成本对产品进行设计，最大限度减少产品在不同噪声环境下品质的变异，从而把质量构建到产品当中，最终生产出低成本且性能稳定可靠的物美价廉的产品。
1.2 田口法设计流程在设计时，田口法首先根据设计问题的实际将设计所涉及到的各类因素分类，并确定它们可能的水准取值，然后根据这些因素和水准的情况通过正交表工具进行实验安排并进行实验，根据实验得出各指标并将各控制因素筛选分类进而为设计提供依据，最后采用两阶段最佳化程序对产品或者系统进行设计，提炼出最经济有效的方案。
田口法具体设计流程如图 2.1 所示。
2 田口法设计相关概念2.1 因素及水准在田口法中，因素表示的是一件事物中的几个要素，水准则是因素的取值。
类似自动控制理论的原理，在田口法中对于一个产品或系统所涉及到的因素可用如图产品/系统影响因素示意图来表示：图 2.2 产品/系统影响因素示意图Fig. 2.2 Product/system influence factors sketch map如上图所示，因素可以分为信号因素(M)、控制因素(Z)，以及噪声因素(X)：①信号因素是由产品或系统使用人或操作人设定的参数，用以表示对产品所期望的质量参数。
实验设计DOE田口方法
实验设计DOE田口方法田口方法（Taguchi Method）是一种实验设计（Design of Experiments, DOE）方法，旨在通过设计有限数量的实验来优化产品和过程。
这种方法是由日本工程师田口幸三在上世纪60年代提出的，已经在全球范围内应用广泛。
田口方法的主要目标是确定控制因素对产品或过程的性能目标的影响，并找到一组最优的控制因素设置，以实现这些性能目标。
田口方法通过以下三个步骤来实现这一目标：1.识别关键因素：首先，需要确定影响产品或过程性能的关键因素。
这些因素可能包括材料特性、工艺参数、环境条件等。
田口方法通过对影响因素进行分析和筛选，确定出最终需要考虑的关键因素。
2. 设计实验矩阵：在确定了关键因素后，需要设计一组实验来评估这些因素的影响。
田口方法采用正交实验设计（Orthogonal Array Design，OAD）来构建实验矩阵，以尽量减少实验数量同时保证数据的准确性。
正交实验设计可以在有限的实验次数情况下获得全面而有效的数据。
3. 分析实验数据：实验数据的分析是田口方法的核心。
不同的性能目标可能需要不同的统计分析方法。
常用的分析方法包括方差分析（Analysis of Variance，ANOVA）、信号/噪声比（Signal-to-Noise Ratio，S/N Ratio）分析等。
通过对实验数据的分析，可以确定关键因素的最佳设置，以达到性能目标的最优值。
田口方法的优点在于它可以在实验次数有限的情况下获得准确的数据，并最小化因素相互影响的效应。
此外，田口方法还可以有效地提高产品和过程的稳健性，使其对外部变化具有较强的抗干扰能力。
田口方法的应用非常广泛，适用于各种不同的工业领域。
它可以用于优化产品设计、改进工艺参数、减少能源和资源消耗等方面。
田口方法已经得到了许多企业的认可，并在实践中取得了显著的效果。
总结起来，田口方法是一种有效的实验设计方法，通过有限的实验次数来确定关键因素对产品或过程性能的影响，并找到最佳的因素设置来实现优化。
田口方法简介
田口方法简介引言田口方法，又称作田口设计，是一种应用于实验设计和质量管理中的统计技术。
它是由日本统计学家田口玄一郎（Genichi Taguchi）于20世纪50年代初提出的。
田口方法通过减少质量波动性，提高产品和服务的质量，从而降低成本并增加客户满意度。
本文将介绍田口方法的由来、基本原理以及应用领域。
田口方法的由来田口方法的提出源于田口玄一郎对质量管理的思考和实践。
田口玄一郎为了解决当时日本制造业中存在的质量问题和高成本，开始寻求一种新的方法来改善产品和服务的质量。
他意识到，传统的质量管理方法仅关注产品在特定条件下的质量，无法应对生产过程中存在的随机变动因素。
于是，他提出了田口方法，通过优化产品和服务的设计以及控制生产过程，来减少质量波动性，提高整体质量水平。
田口方法的基本原理田口方法的核心原理是通过三个步骤：参数设计、参数优化和参数控制，来实现质量的持续改进。
参数设计参数设计是田口方法的第一个步骤，其目标是确定影响产品或服务质量的关键参数。
在传统的实验设计中，只关注少数几个重要参数，而忽略了其他可能影响质量的参数。
田口方法则采用了正交表的方法，通过设计一组相对独立和均匀分布的试验条件，覆盖了尽可能多的参数组合情况，从而更全面地了解参数对质量的影响。
参数优化参数优化是田口方法的第二个步骤，其目标是找到最佳的参数组合，以最大化产品或服务的质量。
田口方法使用信号-噪声比（S/N比）作为质量评估指标，通过优化S/N比来确定最佳参数组合。
在田口方法中，S/N比根据具体的质量特征可以选择不同的计算方法，如最小化方差、最大化平均值等。
参数控制参数控制是田口方法的第三个步骤，其目标是通过控制生产过程中的关键参数，实现质量的稳定控制。
田口方法常用的控制方法包括平均值控制、离散程度控制和参数偏移控制。
通过监控和调整关键参数，可以减少生产过程中的波动性，实现质量的稳定控制。
田口方法的应用领域田口方法广泛应用于各个领域的质量管理和实验设计中，包括制造业、服务业以及科研领域的实验设计等。
田口方法导入与配置实验设计
田口方法导入与配置实验设计田口方法，又称为田口质量管理方法，是一种通过合理设计实验来寻找最佳工艺参数的方法。
它是由日本科学家田口玄一在20世纪60年代提出的，旨在通过少量的实验次数找到最佳条件。
田口方法在工业实验设计以及优化工程中被广泛应用，具有经济、高效、科学的特点。
田口方法的核心思想是通过有限的实验次数，尽量获取到最多的信息。
在实验设计中，首先明确要研究的因素和水平，然后设计试验矩阵，并进行试验。
最后，通过分析试验结果，找到最佳的工艺条件。
田口方法的导入与配置实验设计主要包括以下几个步骤：1. 确定研究因素和水平：首先明确需要研究的因素和水平。
因素是影响实验结果的各个变量，而水平是每个因素的不同取值。
通常情况下，因素的水平数目不宜过多，一般控制在3-5个，以保证实验的可控性和可行性。
2. 构建田口试验矩阵：根据因素和水平确定田口试验矩阵。
田口试验矩阵是通过对各个因素在不同水平下的组合进行排列组合，生成实验方案。
田口试验矩阵采用正交设计，可以最大程度地减少试验次数，提高实验效率。
3. 进行试验：根据田口试验矩阵，进行实验。
在试验过程中，需要严格按照设计方案进行操作，确保实验的可靠性和可重复性。
同时，要收集实验数据，并及时记录。
4. 分析试验结果：通过对实验数据的分析，找到最佳的工艺条件。
可以利用统计方法，如方差分析、回归分析等来分析实验数据，确定各个因素对实验结果的影响程度，找到最佳的因素水平组合。
田口方法的导入与配置实验设计需要考虑以下几个因素：1. 确定目标：在实验设计之前，需要明确实验的目标。
是寻找最佳的工艺参数、优化产品性能、提高生产效率还是解决某个问题。
只有明确目标，才能有针对性地设计实验方案。
2. 确定因素和水平数目：在确定因素和水平时，需要考虑到实际情况。
因素的选择应该与实际生产密切相关，并且水平数目不宜过多。
太多的水平数目会增加实验的难度和成本，同时也会降低实验的可行性。
3. 控制实验误差：在进行实验时，需要严格按照设计方案进行操作，确保实验的可靠性和可重复性。
田口式实验计划法工程应用分析
田口式实验计划法工程应用分析引言田口式实验计划法是一种用于实验设计和优化的方法，由日本质量专家田口玄一于20世纪60年代提出。
该方法以极少的实验次数获得最大的信息，并且能够确定最佳条件下参数之间的相互关系。
本文将分析田口式实验计划法在工程领域的应用，并评估其在工程实践中的效果。
田口式实验计划法概述田口式实验计划法是一种基于统计学原理的实验设计方法。
它通过系统地变化和调节多个因素，以寻找最优条件和确定参数之间的关系。
田口式实验计划法可以将多个因素的不同水平进行组合，从而实现最小的实验次数。
田口式实验计划法的主要步骤包括：1.选择关键因素：确定影响实验结果的主要因素。
这些因素可以是材料、工艺参数、环境条件等。
2.确定因素水平：对于每个关键因素，确定几个不同的水平。
水平的选择应覆盖整个实验范围，以便得到全面的数据。
3.建立正交表：利用正交表设计实验矩阵，将因素水平组合在一起，以满足均匀设计要求。
4.进行实验：根据正交表的设计，依次进行实验，并记录实验结果。
5.分析结果：通过分析实验结果，找出最佳条件和参数之间的关系，以达到优化的目的。
工程应用分析田口式实验计划法在工程领域有广泛的应用，特别是在产品开发、工艺改进和质量优化方面。
产品开发产品开发过程通常需要对多个因素进行调整和优化。
田口式实验计划法可以帮助工程师确定最佳的产品设计参数，以提高产品质量和性能。
通过对关键因素的系统变化和调节，可以通过最少的实验次数确定最佳的参数组合，从而节省时间和资源。
工艺改进田口式实验计划法也可以应用于工艺改进。
通过对工艺参数的变化和调整，可以确定最佳的工艺条件，以提高生产效率和降低成本。
例如，在制药工艺中，可以利用田口式实验计划法确定最佳的温度、湿度和反应时间等工艺参数，以获得优质的产品。
质量优化质量优化是每个工程项目的关键目标之一。
田口式实验计划法可以帮助工程师找出最佳的质量控制参数，以最大程度地减少产品的变异性。
通过对关键因素的变化和调控，可以确定最佳的参数设置，从而实现产品尺寸、强度、耐用性等质量指标的要求。
实验设计─田口方法
实验设计─田口方法实验设计是科学研究中非常重要的一环，能够确保实验结果可靠、有效。
田口方法（Taguchi method）是一种常用的实验设计方法，采用统计学原理和数学模型，能够在较少的实验次数下得到较准确的实验结果。
下面将详细介绍田口方法的原理和实施步骤。
田口方法的原理基于“变动因子设计”的思想，即通过有选择性地改变实验因素，观察其对实验结果的影响，从而找到对结果最敏感的因素。
田口方法的核心原则是尽量降低实验次数，同时保持实验可靠性和有效性。
以下是田口方法的实施步骤：1.确定实验目标和结果指标：首先明确实验的目标和所要考察的结果指标。
结果指标应具体、可量化并符合实验目的。
例如，如果实验目标是改进产品的质量，结果指标可以是产品的尺寸、外观等。
2.选择实验因素和水平：在确定了实验目标和结果指标后，选择对结果指标有潜在影响的因素和其水平。
实验因素可以是材料的组成、工艺参数等。
每个因素应有两个或多个不同的取值水平。
3.构建田口表：田口表是田口方法的核心工具，用于设计实验矩阵。
根据实验因素和水平的选择，使用田口表，可以确定实验的设计，以达到尽量少的实验次数。
田口表是一个n×k的矩阵，其中n表示实验次数，k表示实验因素的个数。
4.进行实验并记录结果：按照田口表中的设计，在每一次实验中使用对应的实验参数，在相同条件下进行实验。
记录每次实验的条件设定和所得的结果。
5.分析实验结果：通过对实验结果的统计分析，寻找对结果产生最大影响的因素和最佳水平组合。
可以使用图形分析、假设检验等方法进行分析。
6.优化实验条件：根据实验结果的分析，调整实验因素的水平，以达到最佳的实验结果。
通过最优化实验条件，可以找到最佳的因素组合，提高产品的质量或性能。
田口方法的优点在于它能够在较少的实验次数下获得比较准确和可靠的结果。
由于实验设计是经过统计学原理和数学模型导出的，因此可以避免大量的试验和浪费资源。
此外，田口方法还可以降低环境因素的干扰，提高实验的稳定性。
实验设计─田口方法
实验设计─田口方法实验设计是科学研究中非常重要的一环，能够有效地提高实验效率和准确性。
田口方法是一种常用的实验设计方法，可以帮助研究人员在有限的资源和时间下，确定最优的因素组合，提高产品质量和工艺效率。
本文将以田口方法为基础，设计一个关于某化工工艺优化的实验。
1. 实验目的：通过田口方法，优化某化工工艺的反应条件和操作参数，以提高产品产率和纯度。
2. 实验因素：(1)温度：低温（20℃）、常温（25℃）、高温（30℃）(2)反应时间：短时（5min）、适中（10min）、长时（15min）(3)催化剂用量：低量（0.1mol%）、适量（0.3mol%）、高量（0.5mol%）3. 响应变量：(1)产品产率：所需产品的产量百分比(2)产品纯度：目标产品的纯度百分比4. 实验设计：(1)确定实验水平：根据实验目的和工艺要求，确定每个因素的实验水平数。
在本实验中，温度有3个水平，反应时间有3个水平，催化剂用量有3个水平，因此总共有27个实验条件。
(2)随机排列实验顺序：为了避免实验结果受到顺序影响，需要随机排列实验顺序，保证每个实验条件的出现概率相等。
(3)进行实验：按照设计好的实验顺序，依次进行每个实验条件。
记录每个实验条件下的产量和纯度数据。
(4)数据分析：根据实验结果，进行数据分析，找出最佳的因素组合。
可以借助田口方法中的正交表进行实验效果的评价和因素优化。
(5)确定最佳因素组合：综合考虑产量和纯度两个响应变量，确定最佳的因素组合，以达到实验目的和工艺要求。
5. 预期结果：通过田口方法进行实验设计和数据分析，我们可以得到最佳的因素组合，从而优化某化工工艺的反应条件和操作参数。
预期结果是提高产品产率和纯度，降低生产成本和工艺风险。
总之，田口方法是一种有效的实验设计方法，可以帮助研究人员在有限的资源和时间下，确定最优的因素组合。
本文以某化工工艺的优化为例，详细介绍了田口方法的实验设计步骤和预期结果。
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品牌)
啡量)
時間)
時間)
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小)
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RaymondV'asriaPblreeNsaemnetation
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2.3 Set Level of Xs
因素(輸入變數 X)
Coffee Type(咖啡品牌) Amt. of Coffee(咖啡量) Grind Time(研磨時間) Water Temp.(水的溫度) Cook Type(煮法) Cup Size(杯子大小) Brew Time(烹調時間)
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1.3 DOE 的進行方式
• Try-and-error (試誤法) • One Factor a time (一次一因子法) • Full factorial experiment (全因子法) • Taguchi’s orthogonal arrays(田口法)
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1.3.1 One Factor a time
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1.3.2 二因子實驗設計之模式
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– 不可控因子(Uncontrollable) : Ex: 如環境溫度、濕度。
– 信號因子(Signal) : Ex:人的血壓隨年齡的不同而改變，
• Level：水準
– 考量某個 X所處之定量或定性的狀態或條件 – E中x、. 溫晚度班(X1)：以 80℃、90℃、100℃, 人員(X2)：早、
• Treatment (實驗組數)
• 發展縮小變異方法的新名稱，配合直交表使用 • 田口品質工程不以傳統實驗設計的概念為主軸。
– S/N ratio處理資料與數據
• 田口法可在短期間產出最優值的實驗結果 • 田口品值觀點：
– 品質定義 – 損失函數 – 穩健設計的觀念
• 美國: 統計學基礎的DOE, 日本: 田口法的DOE
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全因子 4 (22) 8 (23) 16 (24) 128 (27) 32768(215) 81 (34)
直交表 4 4 8 8 16 9
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1.6 資料分析方法
• 資料分析
– 數據檢定：t test, F test, pair t, ANOVA – 圖形分析：Box plot, QC chart, etc
10
1.3.3 2k因子階層設計
• k個因子，每個因子2個水準(+,-) ，共2k次 實驗（當 n = 1 時）
• 在因子數不多的狀況下，常用於實驗初期， 來了解因子對反應變數之可能影響。
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1.4 Taguchi Method
y
m–Δ0́ m
m +Δ0
Asymmetric 不對稱型
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1.4.4 S/N Ratio
• 平均品質損失可以直接做為一批產品的品 質指標
• 田口博士將平均品質損失排除係數k後, 以 對數轉換、乘以10、並取反號, 並將它們稱 為S/N比, 做為品質的同義字
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3
1.1 DOE的專門術語
• Response:實驗結果, Y
– 如純度, 濃度, 長度, 重量, 強度, 壽命, 磨耗率, 縮收率, 噪音, 硬度, 收率, 電壓, 電阻, 電流, 不良率, 缺點數
• Factor: 因子, Xs
– 可控因子( Controllable) : Ex: 溫度、壓力、配方成份。
3
2
2
144 11.0%
Cook Type(煮法)
2
4
4
2
104 7.9%
Cup Size(杯子大小)
2
4
5
1
112 8.5%
Brew Time(烹調時間)
9
6
2
2
174 13.3%
評分分數 = (X1 x Y1) + (X1 x Y2) + (X1 x Y3) + (X1 x Y4)
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2.1 Define Y (煮咖啡為例)
輸入變數 X Coffee Type(咖啡品牌) Amt. of Coffee(咖啡量) Grind Time(研磨時間) Water Temp.(水的溫度) Cook Type(煮法) Cup Size(杯子大小) Brew Time(烹調時間)
望目特性 望小特性 望大特性
計件 計點
視覺, 聽覺, 嗅覺, 味覺, 觸覺, 偏好
5
1.1.2 Factors, Xs
• 對Y有影響的一系列原因中，稱為X
– 如品質問題中影響產品品質特性的原因，數學關係式 的自變數(Independent Variables)
– X1,X2,…,Xk； Y=f(X1,X2,…,Xk)
• Taguchi Method: 田口法
– 1950年代，G.Taguchi利用實驗設計方法，以規格化的 直交表，進行直交實驗設計，使得工業界使用實驗設 計的可行性增高
– 以工程觀念的產品研發過程；系統設計，參數設計及 公差設計等所謂的『三次設計』，進行有系統的實驗 設計。
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Price 價格
Acidity 酸度
輸入變數 X
評比
10 10 10
2 評比分數 評比%
Coffee Type(咖啡品牌)
10
10
10
10
320 24.4%
Amt. of Coffee(咖啡量)
9
7
10
10
280 21.4%
Grind Time(研磨時間)
9
6
2
3
176 13.4%
Water Temp.(水的溫度) 相關程度 9
量測干擾因子
使用環境（溫度、濕度）、使用者 材料磨耗、材料老化
製造環境（溫度、濕度）、製造者 材料變異、製程參數變異 量測的位置、量測的時間
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1.5 實驗次數比較
因子數 2 3 4 7 15 4
水準數 2 2 2 2 2 3
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23
2.2 Find Critical Xs
Pareto Chart of Key Input Variables
350
300
250
評分分數
200
150
100
50
0
Coffee Type(咖啡 Amt. of Coffee(咖 Grind Time(研磨 Brew Time(烹調 Water Temp.(水 Cup Size(杯子大 Cook Type(煮法)
實驗設計與田口法介紹 DOE & Taguchi Method
Reporter: Raymond Chang Date: April 24, 2006 Professor:
Agenda
1. What is DOE & Taguchi Method 2. How to do DOE? 3. How to use Taguchi Method? 4. Summary
最佳品質
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y T
損失
損失
變異最小
14
1.4.3 損失函數種類
L(y) A0
L(y) A0
m–Δ0
m
y m +Δ0
Nominal the best 望目型
L(y)
y
0
Δ0
Smaller the better 望小型
L(y) A0
A0 y
0
Δ0
Larger the better 望大型
• 軟體應用
– Minitab, SPSS, SAS等等
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1.7 田口方法
• 直交表的使用 • 沒有討論干擾因子仍是傳統實驗設計，並
非田口方法
• 損失函數 • 非線性關係的利用 • S/N比
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• X可以是定性或定量
– 例如定量以 ℃ 來表示溫度，rpm表示轉速； – 定性以 A、B、C表示不同供應商，以早、中、晚班表
示不同班別的人員。 – 一個實驗中可以只考慮一個因素或同時考慮多個因素。
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6
Y=f(X1,X2,…,Xk)
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1.4.1 直交表
• Ln(tk)