DOE实验设计概论知识
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基础知识概论
DOE基础知识概论
英国统计学家乔治·博克斯（George Box）是将统计数据运用于实验的首批推行者之一，发展了响应曲面方法（RSM）。
他在Technometrics杂志上说：“要了解你所干预的系统正在发生什么，你必须介入进去，而不是仅仅被动地观察”
在说到实验设计的重要性方面，博克斯更是呼吁要非常重视实验设计，而且要提高到国家振兴、增强企业核心竞争力的高度，他说：“在这个国家有成千上万的工程师，哪怕他们只会使用23实验设计方法，哪怕这是他们唯一掌握的数据驱动的分析方法，也将会极大提升实验的效率、创新的速率以及整个国家的竞争力！”
鉴于此，笔者参考了闵亚能先生的《实验设计（DOE）应用指南》和中国质量协会《六西格玛管理（第三版）》的相关内容，对DOE基础知识进行了汇总整理，供大家交流学习。
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
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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 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实验设计培训教材 经典完整版
DOE实验设计培训教材经典完整版实验设计是科学研究中至关重要的一环，它能够帮助研究者准确、有效地得出结论，并为进一步的实验提供可靠的依据。
为了提高实验设计的质量和效果，了解并应用正交试验设计(Design of Experiments, DOE)成为必要的技能。
本教材将介绍DOE的基本原理和方法，帮助读者达到熟练运用DOE设计实验的能力。
DOE简介DOE作为一种系统的实验设计方法，可以同时考虑多个因素对实验结果的影响，通过设计合理的实验方案，得出可靠的结论。
相比于传统的试错法，DOE具有高效、精确、经济的特点，适用于各种科研和工程实验。
1. 实验设计基础1.1 可变因素与响应变量在实验中，可变因素是指可以被科学研究者操纵的因素，而响应变量则是受这些可变因素影响的实验结果指标。
了解可变因素与响应变量的关系是进行实验设计的基础。
1.2 实验设计的目标实验设计的目标是寻找可变因素对响应变量的最佳组合，从而得到对研究问题有重要意义的结论。
常见的实验设计目标包括确定最优条件、寻找影响因素、找出因素间的相互作用等。
2. 正交试验设计2.1 正交试验设计的原理正交试验设计是一种基于统计学原理的实验设计方法，通过选定一组正交表，将试验因素进行组合，来实现对多个试验变量的全面考虑。
通过正交试验设计，可降低实验次数，并减少实验中因非试验因素带来的误差。
2.2 正交试验设计的步骤2.2.1 确定试验因素与水平在进行正交试验设计之前，需要明确研究中的试验因素及其各个水平。
试验因素可以是任何对响应变量产生影响的因素，而水平则是试验因素的具体取值。
2.2.2 构建正交表根据试验因素的水平个数，选择适当的正交表进行构建。
正交表的选择要满足试验因素个数和水平个数的要求，以保证实验设计的合理性。
2.2.3 设计实验方案根据所选正交表的要求，将试验因素与各个水平进行组合，得到实验的方案。
通过合理的组合，可以实现对多个试验因素的全面考虑。
《doe试验设计讲义》课件
本课件介绍了DOE试验设计的概念、重要性以及步骤和基本原则，同时还探讨 了DOE设计在不同类型的因子实验中的应用和常见的实验方法。此外，还讨论 了DOEs在产品优化中的作用和如何选择正确的设计方法。
I. 什么是DOE试验设计
介绍DOE试验设计的定义和原理，以及其在OE设计 方法
提供选择正确DOE设计方法的准则和决策流程，以帮助研究人员在实际应用中 做出合理的选择。
II. DOE设计的重要性
探讨为什么DOE设计在实验研究中至关重要，并介绍其在提高实验效率和减少 资源浪费方面的优势。
III. DOE的步骤和基本原则
详细解释DOE设计的步骤，包括确定目标、选择因子和水平、确定实验计划等，并介绍DOE设计中 的基本原则。
IV. 设计实验前的准备工作
介绍在进行DOE实验设计之前需要完成的准备工作，如对实验系统的了解、数据收集方法的确定 等。
V. 响应面法（RSM）的概念和 应用
介绍响应面法的基本概念和原理，并讨论其在DOE设计中的应用和优势。
VI. 设计三种不同类型的因子实 验
详细介绍完全随机设计、随机分组设计和区组设计这三种不同类型的因子实 验设计的特点和适用情况。
VII. 常见的DOE实验设计方法
概述常用的DOE实验设计方法，如二进制设计、Taguchi方法、韦伯设计等，并讨论其优缺点。
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2K 因子试验
2K: 中心点及分区试验 为 DOE选定样本尺寸 全因子试验 优化试验简介
完成阶段总结 结论, 问题和下阶段任务
Pg 3
试验 – 定义
试验是一个或一系列有目的地改变流程或系 统的输入变量以观察识别输出应变量随之改变的 实验
Douglas C. Montgomery
Y=f(x)
那些自变量X显著的影响着Y? 这些自变量X取什么值时将会使 Y达到最佳值?
试验设计(Design of Experiments)简介
取得突破的蓝图
确定
6 Sigma 概论
测量
明确项目定义
分析
确认偏差来源: 探测性分析
改进
筛选关键 输入变量 (DOE)
控制
优化输出变量
项目管理
确认输入及 输出指标
确认偏差来源: 统计性分析
找寻交互作用 ( DOE)
控制 X 和 监控 Y
计算机应用
工业界最常用 程序 选择 “最佳估计” 的因子组合
Ping 牌球杆, Titleist 牌球, 开车, 四瓶啤酒
进行一次试验 (打一轮) 输出结果与预期值比较 (分数: 94 – 不太好) 如结果不理想, 将其中一个因子的水平改变 – 重新试验 如需要重复试验
缺点 如第一次估计错误, 需要更多次试验– 低效率且时间长 如第一次估计可以接受, 试验会停止下来, “最佳”方案可能永远 找不到
交互作用 – 在另一个因子的不同水平, 一个因子产生的效果 不相同
另一个缺点
OFAT 总是比统计 学试验设计效率差
Pg 12
解决方案-因子试验设计
处理多个因子的正确方法是进行因子 试验
即 DOE (Design Of Experiments)
因子试验
各因子一起改变其水平而不是一次一个 试验设计是进行一整套试验且所有试验完成后才进行 分析
Pg 13
因子试验 – 实例
考虑高球例子的两个因子: 啤酒 和 开车 一个因子试验会设置如下:
I如加上第三个因子, 球的类型 (Titleist 或 Pinnacle), 设计会变 成:
各因子在另一个因子的各水平 改变其水平
4 啤酒
0 w 车 r w 4 啤酒
0
车
r
?
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因子试验 – 练习
Pg 10
OFAT法– 每次一个因子(One-Factor-Ata-Time)
常用于对所研究流程了解 有限的情况 程序 选择一个因子水平的组 合作基线 在各因子的变化范围每 次改变一个因子的水平 选定各因子的最佳水平
对啤酒及走或开车的组合:
?
Pg 11
OFAT的缺点
主要缺点 OFAT 未能考虑交互作用
找出定义流程的公式 (y=f(x)) 以优化流程
Pg 6
试验设计中的基本术语
因子 (可控因子,非可控因子) X 水平: 为了研究因子对响应的影响,需要用到因子的两个或更多的不同 的取值,这些取值称为因子的水平(level)或设置(Setting). 处理: 按照设定因子水平的组合,我们就能进行一次试验,可以获得一次 响应变量的观测值,也可以称为一次“试验”(trial, experimental run), 也称为“一次运行”(run). 试验单元(experiment unit):对象,材料或制品等载体,处理(试验)应用其 上的最小单位 试验环境:以已知或未知的方式影响试验结果的周围环境 模型:可控因子(X1,X2,…Xn), 响应变量(Y) , f 某个确定的函数关系 Y= f ( X1, X2, X3,….. Xk) + Error (误差) 主效应: 某因子处于不同水平时响应变量的差异 交互效应: 如果因子A的效应依赖于因子B所处的水平时,我们称A与B 之间有交互作用. OFAT法（One-Factor-At-a-Time)：在各因子的变化范围每次改变一 个因子的水平以选定各因子的最佳水平。
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Pg 7
试验设计的基本原则
重复试验(replication) 一个处理施加于多个试验单元。我们一定要进 行不同单元的重复(replicate)，而不能仅进行同单元的重复 (repetition):要重做试验，而不能仅重复观测或重复取样。 随机化(randomization)：用完全随机的方式安排各次试验的顺序和／ 或所用的试验单元。防止那些试验者未知的但可能会对响应变量产生 的某种系统的影响。 划分区间(blocking)：按照某种方式把各个试验单元区分成组，每组内 保证差异较小，使他们具有同质齐性(homogeneous)，则我们可以在 很大程度上消除由于较大试验误差所带来的分析上的不利影响。如果 分区组有效，则这种方法在分析时，可以将区组内与区组间的差异分 离出来，这样就能大大减少可能存在的未知变量的系统影响。 能划分区组者则划分取组，不能划分区组者则随机化。 Block what you can and randomize what you cannot
Pg 8
设想打高尔夫球是一个试验
打一轮高尔夫球的输出变量是什么?
分数, 越低越好 (击球及推杆数少)
可控制的输入变量是什么?
球及球杆的类型 带着球杆步行或开车运送 玩球时喝掉的啤酒瓶数
击球的前后一致性 天气 – 风, 雨, 太阳, 温度
不可控制的输入变量是什么?
?
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“最佳猜测” 法
Pg 4
流程或系统的一般模型
噪音输入变量 (离散)
可控输入变量
流程
关键流程 输出指标
噪音输入变量 (连续)
?
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试验的目的
确定
那些输入对输出影响最大(确定关键输入变量) 什么样的输入设置能产生理想的输出结果 怎样设置影响最大的输入水平以减少输出变量的变化范围 怎样设置可控输入水平使得不能控制的输入变量对输出的影 响减到最小
分析测量系统
确认偏差来源: 方差分析
确定 Y=f (X)
确立长期 质量管理
基础统计学
确定工艺能力
规划试验设计
Pg 2
改进阶段: 可能取得的成果
项目回顾和第一,二次课程其余成果
筛选关键输入变量
设计一个试验 部分因子试验
找寻交互作用 (DOE) 及 定义 Y = f (X)