实验设计与田口方法
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
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。
实验设计DOE田口方法
1.2. 应用领域、目的、特点
二战之后，日本的田口玄一博士，将试验设计方法应用于改进产品和系统质 量，并研究开发出“田口品质工程方法”，简称田口方法。从而提升了日本产品 品质及日本产业界的研发设计能力，成为日本战后质量管理及设计开发的核心工 具。
田口方法具有很强的抗干扰能力，因此又称为“稳健参数设计”——通过 调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对Y的影响, 从而提高设计方案的抗干扰 能力.
田口方法的优势: 通过调整可控因子的水平,来降低或弱化噪音对Y的影响, 从而提高设计方案
的抗干扰能力.
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1.9. 田口方法中正交表的特点
试验观察值
实验次数成倍数增加: 9*8 = 72 次
一次游程（设置）重复了8次，在重复试验每一次对噪音a,b,c,d的水平有调整，—— 会造成 Nhomakorabea件间的变异。
对于噪音的识别分类，还可以有更多的分类，只要有益于改进，就应该做深入地分析！
噪音是量产过程“人、机、料、法、环”的非可控部分；它不是人为的破坏或不遵守，不 是硬件资源故障，不是违背管理要求的非批准供方物料，不是原材料的彻底不合格等。它 是过程要素在批准准备或批准（作为PPAP的前提条件或已经PPAP）条件下（即许可的量 产条件下）的非受控波动。如：资格（拟）认可的两个班次的操作者；（拟）批准两家合 格供应商供应的同一材料号或不同批号；（拟）批准的两种测量方法；（拟）批准的常规 生产环境；（拟）批准的协变量（非受控的连续变量）-如：环境温度等等
正交表具有正交性，导致对试验结果有“均衡分散，整齐可比”的特点，有 利于计算回归方程。因此，虽然是局部试验（使用了全部试验的一部分），但 仍有可靠的代表性。 ➢ 信噪比 —— 评价品质优劣的基础
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。
正交试验法与田口方法
正交试验法与田口方法咱就说正交试验法与田口方法这事儿吧，我一开始真是瞎摸索啊。
先说说正交试验法。
我刚开始接触的时候，根本不知道从哪下手。
就感觉像在一个特别杂乱的大仓库里找东西，没个头绪。
我试过一股脑地把所有因素都分析个遍，那可太傻了。
后来我才明白，正交试验法就像是从一堆菜里挑选出最重要的几样来做菜一样，先找出那些对结果可能有比较大影响的因素。
比如说我在做一个产品质量优化的事儿，有温度啊、压力啊、原料配比这些因素。
我一开始想把每个温度区间、不同压力值、多种原料配比都试验一遍，那得做到猴年马月啊。
然后我就开始学着挑那些可能影响比较大的几个水平值，像温度选个高、中、低，压力也选几个典型值，原料配比也挑几个特殊的比例。
这就好比从很多形状不同的积木里，选几个定型的样子开始搭积木。
可我在设计正交表的时候又迷糊了，这表格可不好搞。
我好几次都把因素和水平对应错了，结果试验数据乱七八糟的。
后来我就再三检查，就像检查自己穿的衣服有没有穿反一样，小心翼翼地做，慢慢就能正确设计出正交表来分析结果了。
再说说田口方法。
我刚接触的时候以为它和正交试验法差不多，就没太当回事。
结果我大错特错啊。
这个田口方法更强调质量的稳健性，就像是造一栋房子，不仅要造起来，还得在各种恶劣天气下都稳稳当当的。
我开始做一个小机械部件的优化实验的时候，用田口方法，发现它考虑的东西比我想的多很多。
它还讲究什么噪声因素，不像正交试验法可能只关注我们设定的那几个因素。
比如说外界的震动啊环境湿度啊在田口方法里都得考虑。
我一开始没把这些噪声因素考虑进去，做出来的部件在实验室表现挺好的，可拿到稍微有点不同环境的实际使用中就不行了。
这真让我恍然大悟啊。
从这些经历我就得出一个心得，在使用正交试验法的时候，一定要细心确定因素和水平，别搞混了，设计正交表要谨慎。
做田口方法的时候呢，可别小看那些噪声因素，多想想实际环境里可能有啥干扰。
虽然这两个方法都不是特别好理解和运用，但是只要多尝试多总结，就总能找到其中的门道。
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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（二）试验设计的实施程序
1.明确试验目的、确定试验指标； 2.选取试验因素及水平； 3.选定试验设计方法； 4.进行试验； 5.数据分析； 6.结论与建议。
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（三）试验设计方法的选择
试验设计方法类型：
单因素试验设计 双因素试验设计 多因素试验设计 正交试验设计 均匀试验设计 因子试验设计
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主要优点
合理安排试验，减少试验次数； 找出较好的试验方案； 找出质量指标与影响因素的关系； 找到进一步改进产品质量的试验方向等。
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（二）正交试验方法中的有关概念
1.试、拉力等 非数量指标：如颜色、外观等。 2.因素：对试验指标有影响的参数。 如热处理的淬火温度、淬火时间、回火温度、冷却
实验设计与田口方法
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第八章 实验设计与田口方法
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第一节 试验设计概述
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一、试验设计的发展及应用范围
试验设计起源于英国，最早应用于农业生产，20世纪30年代，由 于农业试验的需要，费歇(R. A. Fisher)在考察各种肥料及施肥 量对农作物产量的影响时，建立了试验设计的最初数学模型，在 试验设计和统计分析方面做出了一系列先驱工作，从此试验设计 成为统计科学的一个分支。
点，再根据两点试验结果，留下好点，去掉不好点所 在的一段范围，再在余下的范围内继续寻找好点，去 掉不好的点，如此继续地作下去，直到找到最优点为 止。
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0.618法要求试验结果目标函数f(x)是单峰函数，见图 所示，即在试验范围(a，b)内只有一个最优点d，其效 果f(d)最好，比d大或小的点都差，且距最优点d越远 的试验效果越差。
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（五）试验结果分析
对试验结果的分析有两种方法：
直观分析法：直观比较试验方案的试验结果。 极差分析法：要求通过计算同一因素不同水平试验指标的极差，了解试验结果的 波动情况，然后比较不同因素的极差值，以便找到效果更好的试验方案。
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极差分析法分析问题的步骤
1.计算数据。
（1）计算各因素不同水平的指标和用I、Ⅱ、Ⅲ 分别表示对应各因素1，2，3水平的指标和。
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二、均分法
均分法是单因素试验设计方法，它是在试验范围(a，b) 内，根据精度要求和实际情况，均匀地排开试验点， 在每一个试验点上进行试验，并相互比较，以求得最 优点的方法。
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三、0.618法
0.618法是单因素试验设计法，又叫黄金分割法。 这种方法是在试验范围内(a，b)，首先安排两个试验
第二节 单因素试验设计
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优选法是一种指导我们用较少的试验次数寻找最优方 案的科学方法，以达到优质、高产、低耗的效果。
当试验中只考察一个因素时，可选用单因素优选法。
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一、对分法
对分法也叫平分法，是单因素试验设计方法，适用于 试验范围[a，b]内，目标函数为单调（连续或间断） 的情况下，求最优点的方法。即如果每做一次试验， 根据结果可以决定下次试验的方向时，就可以应用对 分法。
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第三节 多因素试验设计
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如果试验安排得当，就能使试验的次数少，各种因素 状态之间的关系考虑周全，取得事半功倍的效果。当 试验中考察两个以上因素时，则可选用多因素试验设 计方法 。
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一、正交试验的基本方法
正交试验是一种科学安排和分析试验的方法。它是利 用“均衡分散性”和“整齐可比性”正交性原理，从 大量的试验点中挑出适量的、具有代表性、典型的试 验点以解决多因素问题的试验方法。
随后，Yates，R. C. Bose，O. Kempthome，W. G. Cochran，D. R. Cox和G. E. P. Box对试验设计都做出了杰出的贡献，使该分 支在理论上日趋完善，在应用上日趋广泛。
20世纪60年代，日本质量管理和统计学家田口玄一将试验设计中 应用最广的正交设计表格化，为试验设计的更广泛使用做出了巨 大贡献。于是试验设计方法成为提高产品质量的重要手段，在质 量管理中发挥了很大的作用。
介质成分等。 3.水平：因素在试验中所处的状态和条件的变化可能
引起指标的波动，把因素变化的各种状态和条件称 为因素的水平。 一个因素往往要考察几个水平，如采用不同的淬火 温度、不同的冷却速度等。
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（三）正交表的格式与特点
正交表记号涵义
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（四）正交表安排试验的步骤
1.明确试验目的，确定指标。 2.制定因素水平表。 3.选正交表、排表头。 4.排列试验条件。 5.按试验方案进行试验。
这个要求在大多数实际问题中都能满足。但也有不能 满足的情况，此时不能用0.618法。
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单峰函数图
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四、分数法
分数法是单因素试验设计方法。基本原理与0.618相同， 适用于试验范围(a，b)内目标函数为单峰的情况。
与0.618法不同之处在于要求预先给出试验总数，或者 可由已确定的试验范围和精确度计算出试验总数的情 况。如当试验点只能安排在一些高散点上时，如机床 的转速有若干档次，采用分数法比0.618法更为方便。
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在质量管理中使用试验设计主要有下面两个目的： 第一，确定影响质量或生产过程的主要原因； 第二，选择满足设计质量或产品质量的操作条件。
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二、试验设计的原则、程序与方法
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（一）试验设计的原则
重复原则
重复是为了估计误差，提高试验的精度和增强统计推断能力。用标准差来度量误 差的大小和描述该项试验的精度。
随机化原则
随机化原则是对数据进行统计分析的基础，只有随机化后的数据才服从一定的统 计分布规律，而统计分析则是建立在一定的统计分布的理论之上。 随机化的方法有：抽签、查随机数表等。
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局部控制原则
局部控制原则是指在一项试验中，除了对选定的因素进行考 察外，在必要时，还可以对实验结果产生的影响和对实验产 生干扰的其他因素，按某些标准将试验对象和试验环境等试 验条件（如日期、地区、生产装置和原料批次等）分成若干 部分或区组进行试验，以实现局部控制。 实施局部控制的目的在于使各部分内或各区组内的实验环境 比较一致或相对稳定，使其差异尽量表现或局限在各部分之 间或各区组之间，而不致影响对考察因素的比较和分析。