DOE实验计划讲解
DOE-实验设计讲义
一.概述1.试验设计所要研究和解决的问题：如何以尽可能少的试验次数获得足够有效的数据，并分析得出比较可靠的结论。
2.20世纪20年代由英国R.A.Fisher等人最早提出试验设计技术，并首先应用于农业，以后逐渐被应用于生物学、遗传学等方面。
1935年，R.A.Fisher的专著《试验设计》的出版标志着一门新的学科的诞生。
20世纪30、40年代，该方法在欧美盛行，应用到工业领域。
二次大战后，该方法在日本得到进一步的发展和应用，特别是以田口玄一为首的一批人员，将试验设计方法应用于改进产品和系统的质量，成为战后推动质量管理的重要工具之一。
3.质量管理中，经常会遇到多因素、有误差、周期长的一类试验，希望通过试验解决以下几个问题：1）对质量指标的影响，哪些因素重要，哪些因素不重要？2）每个因素取什么水平为好？3）各个因素按什么样的水平搭配起来使指标较好？实践证明，正交试验设计是处理这类试验问题的一种简便易行、行之有效的方法。
4.田口方法介绍。
产品质量的形成贯穿于产品寿命周期的全过程，包括设计、制造和使用过程。
田口博士提出产品的三次设计思想：系统设计、参数设计和容差设计。
同时，他将正交试验设计方法应用于产品研制阶段对参数的合理选择，为提高产品的设计质量提供了一套理论和方法。
二.正交试验设计的基本方法1.正交表正交表是一种规格化的表格，各种各样的正交表都已构造出来了，对于解决实际问题的应用来说，只要掌握正交表的应用方法就达到目的了。
正交表上图是一张正交表，有4列，每列的数字代表水平符号；有9行，每一行的水平组合代表一个试验条件。
这张表简记为L9(34)。
L表示正交表，下标9表示试验次数，34表示应用这个表最多可以安排3水平4因子的试验。
这张表的性质（整齐可比性性质，或称正交性性质）：1）在任意一列中，各水平出现的次数相同，即水平1、2、3出现的次数相同；2）对任意列的任一水平，其他列的水平1、2、3与之在同行上相遇的次数相同。
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
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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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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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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
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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
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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
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DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
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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试验设计讲义》课件
ABCD
Hale Waihona Puke 重复性原则在相同条件下进行多次试验，以提高结果的稳定 性和可靠性。
盲法原则
在试验过程中，尽量减少人为因素对试验结果的 影响，保证结果的客观性和准确性。
02
试验设计的基本方法
完全随机化设计
总结词
将试验单位随机分配到不同处理组，每个处理组有相同数量的试验单位。
详细描述
完全随机化设计是一种简单而常用的试验设计方法，其基本思想是将试验单位随机分配到不同的处理 组中，每个处理组有相同数量的试验单位。这种方法适用于处理组数较少且试验单位之间差异较小的 试验。
提高研究效率
科学的试验设计能够提高研究的效率，减少 不必要的浪费和重复。
保证研究质量
合理的试验设计能够保证研究的质量，减少 误差和偏见对结果的影响。
试验设计的基本原则
随机性原则
确保每个样本都有同等的机会被选中，避免主观 偏见对试验结果的影响。
对照原则
设置对照组，以排除其他因素的干扰，明确研究 因素的作用。
05
试验设计的发展趋势和 展望
基于计算机的试验设计
自动化试验
利用计算机技术实现试验过程的自动化，提高 试验效率。
模拟与仿真
通过计算机模拟和仿真试验，减少实际试验的 次数和成本。
数据处理与统计分析
利用计算机进行数据处理、统计分析和可视化，提高数据利用效率和准确性。
基于人工智能的试验设计
1 2
机器学习与优化算法
通过试验设计，探索农业可持续发展的路径和 方法，推动农业绿色发展，保护生态环境。
案例二：医学研究
总结词
验证新药的有效性和安全性
详细描述
通过试验设计，对新药的有效性和安全性进行 验证，为新药的研发和应用提供科学依据。
DOE的实际实验计划
1.应用于df
3.不可应用于V
2.应用于SS
B-10 三因子以上必须用直交表
一、将A因子做「大小二分法」
1.大者为”+”,小者为”-”,或用1/2区别
2.同理,可用于B因子,C因子
3.直交表形式
A
B
C 结果Outcome
一
1
1
1
68
二
1
1
2
73
三
1
2
1
92
四
1
2
2
65
五
2
1
1
71
六
2
1
2
82
七
2
2
二、LX（YK）符號的意義
1、 L8(23) 为例 2、L8 是指有八组实验
3、 L8 (2 ) 指有二个水准 4、 L8 (23 ) 指有三个「座位」
三、简易范例介绍(現場示範)
（一） （二） （三） （四） （五） （六） （七） （八）
A 1 1 1 1 2 2 2 2
B 1 1 2 2 1 1 2 2
1
91
八
2
2
2
98
二、三因子法则 1.T=A+B+AB+C+AC+BC+ABC+W
2.同理可用于df与SS上
三、三因子必须由Y表才能解
C-1 DOE实验计划
一、应称实验设计 Design of Experiment
二、功能是找出关键成功因素做改善 KSF-Key Success Factor
三、将数据整理（PC重要/T培训重要）
3、結論二：××25歲的女生，有培訓則較佳 ×
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实验设计》课件
DOE实验设计的典型方案
1 单因素实验设计
通过只改变一个因素的水平，观察其对结果 的影响，常用于初步筛选和优化。
2 方阵实验设计
通过选择一组特定的因素水平组合，在较少 的实验次数内获得较为全面的结果，常用于 因素交互作用研究。
3 中心组合实验设计
在方阵实验设计的基础上加入中心点实验， 更好地评估因素对结果的线性和二次影响， 常用于响应曲面建模。
DOE实验设计能够系统性地 分析因素对结果的影响，帮 助提高实验效率和准确性。
适用于不同的研究问题
不同的实验设计方案可以适 用于不同的研究问题，灵活 应用有助于得到准确的研究 结论。
数据分析方法的选择
选择适合的数据分析方法是 根据实验设计方案和具体情 况来确定，确保结果的可信 度和解释性。
《DOE实验设计》PPT课 件
欢迎来到《DOE实验设计》的PPT课件。本课件将带您深入了解DOE实验设计 的概念、步骤、典型方案、数据分析方法以及实际应用案例。
什么是DOE实验设计？
DOE，即设计实验设计，是一种用于研究和优化工艺或产品的实验方法。它 通过系统性地变动和控制因素来分析其对结果的影响，以获得最佳解决方 案。
实际应用案例
水泥掺合料最佳配比
通过DOE实验设计，确定水泥掺 合料的最佳配比，提高混凝土强 度和性能。
电影票房预测
利用DOE实验设计和回归分析， 分析影响电影票房的因素，预测 和优化票房收入。
电池寿命优化
通过DOE实验设计，研究电池寿 命与因素之间的关系，优化电池 设计和制造过程。
总结
提高实验效率和准确性
步骤3：进行实验
根据设计方案，进行实际实验，记录相 关数据和观察结果。
因素的分类
《DOE试验计划法》课件
02
CHAPTER
DOE试验计划法的实施步骤
确定试验要解决的问题和目标，确保试验计划与实际需求相符合。
明确试验目的
为确保试验效果可衡量，需要设定明确的度量指标，以便评估试验结果。
设定可度量指标
根据试验目标，设计多种可能的试验方案，并预测可能的结果。
为每个试验方案制定详细的时间表，包括试验准备、执行和数据收集等阶段。
建立完善的数据管理制度，确保数据的准确性和可靠性，为DOE试验计划法的结果提供可靠依据。
03
02
01
04
CHAPTER
DOE试验计划法在实践中的应用案例
VS
提升产品质量，减少质量缺陷
详细描述
在质量改进过程中，通过DOE试验计划法对质量管理体系进行试验和分析，确定最佳的质量控制参数和流程，从而提升产品质量，减少质量缺陷。
预测性
DOE试验计划法可以帮助优化产品或过程，提高其性能和效率，降低成本。
优化性
通过DOE试验计划法，可以对产品或过程进行可靠性评估，确保其满足预期要求。
可靠性
DOE试验计划法需要大量的试验和数据分析，因此成本较高。
试验成本高
由于需要进行多次试验和数据分析，DOE试验计划法的试验周期较长。
试验周期长
解释
DOE试验计划法是一种统计方法，它使用试验设计技术来系统地确定和优化影响产品、过程或系统性能的因素。这种方法通过精心设计的试验来收集数据，并使用统计工具来分析和解释这些数据，以确定哪些因素对性能有显著影响，以及这些因素的影响程度。
目的：DOE试验计划法的目的是通过优化产品、过程或系统的性能来提高生产效率、降低成本、提高质量、减少变异和缩短研发周期。
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DOE實驗計劃講解
顏玉順
一、Design of Expen ment —
DOE — 實驗計劃 二、實驗計劃—偷工加料法 偷工—減少試驗次數
加料—收集多個的試驗因子
三、DOE成功的三個條件:
直文配列表
變異數分析 電腦程式集（軟体）
四、選用直交表的四個要點: 決定因子
明确 明确 QC手法管制 圖層別法
十、使DOE實驗之策略:
1.選擇主要的因子 2.找出最佳之生產條件
3.證實最佳生產Βιβλιοθήκη 件有再現性十一、第一階段實驗
影響某一品質特點的原因很多，
但不同因素影響之程度是不會相同 的，因此運用DOE實驗的第一步就 是找出每一因素影響的貢獻率.第
一階段實驗篩選因子是首要目的.
變量因子無法指定其水准
可經過加工使其變為 可控制的因子.
不可將原始的變量做為實驗因子.
15.4 假母數不能選為實驗因子:
假母數的特色就是水准 雖可指定，但實驗者
都沒有指定水准的自主權.
十六、DOE适用組決問題的類型:
T型 造成問題的 原因 操作參數 解決工具 A型 X型
明确
明确 QC七大手法
明确
2.變異數分析（ANOVA）
八、實驗計劃的三個注意點: 1.問題的類型是什么?
2.實驗的目的是什么? 3.選擇實驗工具是否與問題的類
型相符合
九、什麼實驗可用DOE:
T型(技術完 備型) H型 明确 不明 經相關推定 后回歸到DOE X型(未知型) 不明 不明 DOE
造成問題的 原因
操作個數 解決工具
果好. DOE實驗成功的方法— 想好實驗策略，仔細規劃實驗.
十五、因子選擇方法:
15.1 追根究底，尋找真因— 選擇因子的象征原則.
與〝Why〞— 丰田原則.
15.2 選拔要因，配置實驗: 選擇可控制之要因 （水准可否自主控制）.
選擇技術性要因— 淘汰技術力較弱的因子.
15.3 變量不能做為實驗因子:
不明 經過相關推 定再用DOE
不明
不明 DOE
十七、直交配列表的認識與運用:
實驗計劃法（DOE）， 與傳統實驗最大的不同點 在於對驗樣本配置的法，
傳統的兩因子，兩水准配置方式:
A1 B1 1 A2 2 產生 1、2、3、4 四個試驗
B2
3
4
同時不要收集各种可能的因子，
不能遺漏. 為了減少實驗成本，第一階段應以
〝多因子，少水准〞來進行. 水准選定:MAX、MIN.
十二、第一階段實驗成功的標准 經分析后，出現1-4個顯著因子.
這些顯著因子的累 計貢獻率在70%以上.
如果這兩個標准來出現， 須對實驗數据再分析一次.
如果再分析還未得到
這兩個條件，就必須 再檢討要因分析及實驗
配置方法， 現一次進行第一階段實驗.
十三、第二階段實驗: 找出最佳之生產條件: 1.生產成本更低 2.產品品質更好
根据第一階段實驗中所顯示成果 最佳之一端進行多水准實驗
第二階段實驗成功的標准: 沒有出現顯著因子
十四、現現性實驗:
當找到了最佳生產條件后，必 須將這些最佳生產條件放到生產之
中去，看其結果是否比舊方法之結
決定交互作用 將因子與交互作用繪成點或圖
利用點線圖選擇合理的直交表
五、實驗的特點:
1.影響結果的因子愈來愈多 2.交互作用比比皆是
3.時間緊迫
六、何謂交互作用
某些因子對結果之影 響具有〝不可相加性〞.
A因子的最佳條件加上B 因子的緊佳條件， 未必產生最佳結果.
七、實驗計劃（DOE）的
兩大理論工具. 1.直交配列表