试验设计概述PPT课件
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教学课件PPT试验设计及数据分析PPT
P（x＝0）＝q
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22
《试验设计方法》课件
03
试验设计的方法
Chapter
单因素试验设计
简单易行，试验次数较少，适用 于探索性试验和初步试验。
当试验因素之间存在交互作用时 ，单因素试验设计可能无法得出 准确的结论。
定义 特点
适用范围 注意事项
单因素试验设计是指在试验中只 考虑一个试验因素变化，其他试 验因素保持不变的试验设计方法 。
适用于对试验因素影响较小时， 或者当试验因素之间相互独立时 。
总结词
通过单一变量的变化，探究其对试验 结果的影响。
详细描述
例如，研究温度对某化学反应速率的 影响，通过调整单一的温度变量，观 察反应速率的变化。
多因素试验设计案例
总结词
同时考虑多个因素对试验结果的影响，探究各因素之间的交互作用。
详细描述
例如，研究温度和压力对气体体积的影响，同时调整温度和压力两个因素，观察气体体积的变化。
农业政策制定
试验设计方法用于评估农业政策 的效果，为政策制定和调整提供 数据支持。
在工业领域的应用
新产品开发
试验设计方法用于工业新产品开发的早期阶段，通过试验找出关 键工艺参数和产品性能之间的关系。
工艺优化
试验设计用于工业生产过程中，优化工艺参数以提高产品质量和 生产效率。
可靠性工程
试验设计用于评估产品的可靠性和耐久性，预测产品在不同环境 下的性能表现。
Design-Expert具有强大的数据 分析和可视化功能，支持多种回 归模型和优化算法，可以帮助用 户深入分析试验数据并找到最优 解。
详细描述
Design-Expert还提供了多种输 出选项和报告生成工具，使得用 户可以轻松地分享和交流试验结 果。
DoE软件介绍
总结词
正交试验设计PPT课件
验设计方法提供依据。
03
扩展正交试验设计的应用领域
研究正交试验设计在其他领域的应用可能性，如社会科学、人文科学等。
谢谢
THANKS
正交表的选择与设计
根据试验目的和因素数量选择合 适的正交表。
确定水平数，即各因素的取值数 量。
确定试验次数，即正交表的行数。
试验方案的制定
根据正交表，确定每个因素的取值组合。 确定试验的顺序，以避免误差的积累。
制定详细的试验步骤和操作规程。
试验数据的收集与分析
按照试验步骤进行试验，并记 录每个试验的结果。
降低试验成本
通过优化试验次数，可以减少 人力、物力和时间的投入，从 而降低试验成本。
加速试验进程
较少的试验次数意味着更短的 时间和更快的反馈，有助于加
速产品研发和优化进程。
因素水平的优化
确定关键因素
在正交试验设计中，首先需要明确哪 些因素是关键因素，并针对这些因素 进行优化。
选择合适水平
针对每个关键因素，选择合适的水平 进行试验，以获得最佳的试验效果。
CHAPTER
人工智能与机器学习在正交试验设计中的应用
机器学习算法优化正交试验设计过程
01
通过机器学习算法，可以自动分析历史数据，预测最佳试验条
件，从而减少试验次数，提高试验效率。
数据挖掘与知识发现
02
利用机器学习技术对大量试验数据进行挖掘，发现隐藏的模式
和关系，为后续试验提供指导。
自动化与智能化
03
结合人工智能技术，实现正交试验设计的自动化和智能化，减
少人为干预，提高试验精度和可靠性。
多目标优化问题的正交试验设计研究
1 2 3
多目标决策理论的应用
《诊断试验设计》PPT课件
学依据。
流行病学调查试验设计实例
要点一
总结词
要点二
详细描述
流行病学调查试验是诊断试验设计在流行病学研究中的应 用，旨在探究疾病的发生、发展和分布规律。
流行病学调查试验设计需要考虑调查范围、样本量、调查 方法和数据分析等多个方面。例如，针对某地区慢性病发 病情况，设计流行病学调查试验，通过随机抽样方法选取 调查对象，采用问卷调查和体检相结合的方式收集数据， 对慢性病发病情况进行评估，为制定疾病防控策略提供科 学依据。
04
诊断试验设计的评价与优化
试验设计的评价标准
诊断准确性
评估试验对目标疾病的诊断准确性， 包括敏感度、特异度和准确率等指标 。
可靠性
评估试验的一致性和稳定性，确保在 不同时间或条件下试验结果的一致性 。
实用性和可行性
考虑试验的简便性、可重复性和可推 广性，以及所需资源和时间的可行性 。
成本效益
评估试验的成本效益，包括试验所需 的人力、物力和财力，以及可能带来 的经济效益。
确定样本量
总结词
合理确定样本量
详细描述
样本量的大小对于诊断试验的结果和可靠性具有重要影响。需要根据研究目的、研究类型和预期效应 大小来确定样本量，以确保试验结果的准确性和可靠性。
确定试验指标
总结词
选择合适的试验指标
详细描述
试验指标是衡量试验效果和评价诊断 准确性的依据。需要根据研究目的和 研究领域选择具有代表性、稳定性、 可操作性的试验指标，以确保试验结 果的真实性和可靠性。
目的
提高诊断的准确性、可靠性、可重复性和可推广性，为临床医生提供科学、可 靠的诊断依据，帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。
试验设计的基本原则
科学性原则
流行病学调查试验设计实例
要点一
总结词
要点二
详细描述
流行病学调查试验是诊断试验设计在流行病学研究中的应 用，旨在探究疾病的发生、发展和分布规律。
流行病学调查试验设计需要考虑调查范围、样本量、调查 方法和数据分析等多个方面。例如，针对某地区慢性病发 病情况，设计流行病学调查试验，通过随机抽样方法选取 调查对象，采用问卷调查和体检相结合的方式收集数据， 对慢性病发病情况进行评估，为制定疾病防控策略提供科 学依据。
04
诊断试验设计的评价与优化
试验设计的评价标准
诊断准确性
评估试验对目标疾病的诊断准确性， 包括敏感度、特异度和准确率等指标 。
可靠性
评估试验的一致性和稳定性，确保在 不同时间或条件下试验结果的一致性 。
实用性和可行性
考虑试验的简便性、可重复性和可推 广性，以及所需资源和时间的可行性 。
成本效益
评估试验的成本效益，包括试验所需 的人力、物力和财力，以及可能带来 的经济效益。
确定样本量
总结词
合理确定样本量
详细描述
样本量的大小对于诊断试验的结果和可靠性具有重要影响。需要根据研究目的、研究类型和预期效应 大小来确定样本量，以确保试验结果的准确性和可靠性。
确定试验指标
总结词
选择合适的试验指标
详细描述
试验指标是衡量试验效果和评价诊断 准确性的依据。需要根据研究目的和 研究领域选择具有代表性、稳定性、 可操作性的试验指标，以确保试验结 果的真实性和可靠性。
目的
提高诊断的准确性、可靠性、可重复性和可推广性，为临床医生提供科学、可 靠的诊断依据，帮助医生做出正确的诊断和治疗决策。
试验设计的基本原则
科学性原则
《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。
《正交试验设计》PPT幻灯片PPT
或实体
➢ 在试验性研究中，感兴趣的变量是明确规定的， 因此，研究中的一个或多个因素可以被控制，使 得数据可以按照因素如何影响变量来获取
➢ 对完全随机化设计的数据采用单因素方差分析
4
完全随机化设计-例题分析
【例】一家种业开发股份公司研究出三个新的小 麦品种：品种1、品种2、品种3。为研究不同品 种对产量的影响，需要选择一些地块，在每个地 块种上不同的品种，然后获得产量数据进行分析 。这一过程就是试验设计的过程
得3个产量的数据，也就是对应于每个处理的样本 容量为1；为获得每个品种的更多数据，必须重复 基本试验步骤。假定不是抽取3个地块，而是12个 地块，然后将每个品种之一随机地指派给其中的4 个地块，这就相当于重复做了4次试验。
6
完全随机化设计-例题分析
试验数据：
7
完全随机化设计-例题分析
方差分析：
➢ 二水平正交表: L4(23) ， L8(27) L16(215) ，L32(231)…
➢ 三水平正交表: L9(34) ， L27(313)… ➢ 四水平正交表: L16(45)， L64(421)… ➢ 五水平正交表: L25(56)…
这类正交表的一般代号：Ln(m k )，且满足：
n mk , m 2,3,4, k n1
12
11 12 13 21 22 23 31 32 33
34
11 22 33 23 31 12 32 13 21
➢ L:正交表记号
➢ 9:该表有9行，可以做九个不同条件的试验
➢ 4:该表有4列，最多只能考虑四个因子
➢ 3:这张表的主体中仅有三个不同的数字，每个因子取三个水平
➢
一个正交表中也可以各列的水平一种设计方法，并进 一步分析对所研究对象的指标的影响程度
➢ 在试验性研究中，感兴趣的变量是明确规定的， 因此，研究中的一个或多个因素可以被控制，使 得数据可以按照因素如何影响变量来获取
➢ 对完全随机化设计的数据采用单因素方差分析
4
完全随机化设计-例题分析
【例】一家种业开发股份公司研究出三个新的小 麦品种：品种1、品种2、品种3。为研究不同品 种对产量的影响，需要选择一些地块，在每个地 块种上不同的品种，然后获得产量数据进行分析 。这一过程就是试验设计的过程
得3个产量的数据，也就是对应于每个处理的样本 容量为1；为获得每个品种的更多数据，必须重复 基本试验步骤。假定不是抽取3个地块，而是12个 地块，然后将每个品种之一随机地指派给其中的4 个地块，这就相当于重复做了4次试验。
6
完全随机化设计-例题分析
试验数据：
7
完全随机化设计-例题分析
方差分析：
➢ 二水平正交表: L4(23) ， L8(27) L16(215) ，L32(231)…
➢ 三水平正交表: L9(34) ， L27(313)… ➢ 四水平正交表: L16(45)， L64(421)… ➢ 五水平正交表: L25(56)…
这类正交表的一般代号：Ln(m k )，且满足：
n mk , m 2,3,4, k n1
12
11 12 13 21 22 23 31 32 33
34
11 22 33 23 31 12 32 13 21
➢ L:正交表记号
➢ 9:该表有9行，可以做九个不同条件的试验
➢ 4:该表有4列，最多只能考虑四个因子
➢ 3:这张表的主体中仅有三个不同的数字，每个因子取三个水平
➢
一个正交表中也可以各列的水平一种设计方法，并进 一步分析对所研究对象的指标的影响程度
试验设计的基本概念 优秀课件
方差分析：单因素方差分析
包装作用问题：SUMM组ARY
罐头 玻璃 塑料
计数 4 4 4
求和 112 176 120
平均
方差
28
88
44 26.66667
30 98.66667
方差分析 差异源
组间 组内
SS 608 640
df
MS
2
304
9 71.11111
F
P-value F crit
4.275 0.049527 4.256492
试验设计的基本概 念
如何安排试验
不好的试验设计方法，即使做了 大量的试验，也未必能达到预期 的目的；
一个好的试验设计方法，既可以减少实验次数， 缩短试验时间和避免盲目性，又能迅速得到有 效的结果。
试验设计是应用统计手法进行解决问题的方法， 它在19世纪产生于英国.
最早是在农地进行试验。如“最佳肥料”的依据。
目的是使各组非实验因素的条件均衡一致，以消 除对实验结果的影响。
Ⅱ.重复的原则
重复(replication)是指各处理组与对照组要有 一定样本容量。
无限地增加样本含量，将加大实验规模，延长实验 时间，浪费人力物力。
样本含量不足，检验效能偏低，导致总体中本来具 有的差异无法检验出来。
Ⅲ.局部控制的原则
3.试验设计的基本原则
• 随机化原则（Randomization) • 重复的原则（Replication) • 局部控制原则（Local Control)
采用这三个基本原则进行设计，配合适当的分 析，就能从试验结果中提取可靠的结论。
Ⅰ.随机化原则
随机化原则：随机≠“随便”, 指每个受试对象以 机会均等的原则随机地分配到试验组和对照组。
DOE(试验设计)培训课件
正交设计
利用正交表安排多因素多水平的 试验，寻找最优组合。
均匀设计
在一定范围内均匀选取试验点， 进行多因素多水平的试验，寻找 最优组合。
03
试验设计的应用
试验设计在产品研发中的应用
80%
确定产品性能指标
通过试验设计，确定产品的性能 指标，确保产品能够满足用户需 求。
100%
优化产品设计
试验设计可以帮助优化产品设计 ，提高产品的性能、可靠性和安 全性。
DOE的重要性
• 试验设计在生产或制造过程中具有非常重要的意义。通过试验设计，可以有效地确定影响产品或过程的关键因素，提高产品质量和生效率 。此外，试验设计还可以帮助企业优化资源配置，降低生产成本，提高市场竞争力。
DOE的发展历程
试验设计作为一种科学方法，最初起源于20世纪20年代的农业科 学研究。随着工业革命的推进，试验设计逐渐被应用于工业制造 领域。在20世纪60年代，美国通用电气公司成功应用试验设计方 法优化了其生产过程，取得了显著的经济效益。此后，试验设计 逐渐受到全球各行各业的关注和应用。
DOE（试验设计）培训课件
汇报人:
2023-12-05
目
CONTENCT
录
• DOE简介 • DOE基本原理 • 试验设计的应用 • DOE案例分析 • DOE实践建议 • 相关工具介绍
01
DOE简介
什么是DOE
• DOE（Design of Experiments）是试验设计的英文缩写，它是一种系统性的方法，用于确定和优化在生产或制造过程中影 响关键输出的因素。试验设计通过合理地选择试验因子和水平，以及科学地安排试验顺序，来揭示影响关键输出的因素， 并为优化关键输出提供依据。
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-
10
在试验的过程中,难免会遇到诸如土壤肥力梯度的不同、 风力走向和原料批次等环境因素的影响。
依据试验中环境控制因子的数目，可分为单方向控制、 双方向控制和多方向控制试验，如随机区组设计、拉丁方 设计、双向随机区组设计、希腊拉丁方设计、系统分组设 计等。根据区组中包括处理数目分为完全区组设计和不完 全区组设计。
…
…
…
坡底
处理a
处理1
处理1
区组Ⅰ
区组Ⅱ
区组Ⅲ
图1—1 橡胶品系产量比较试验错误的区组设计
-
15
图1—2所示的区组设计是正确的区组设计
坡 顶 处理1 处理2 … 处理a 区组Ⅰ 处理2 处理a … 处理1 区组Ⅱ
坡 底 处理a 处理1 … 处理2 区组Ⅲ
图1—2 橡胶品系产量比较试验正确的区组设计
该试验就会有六种水平组合（处理）：
A1B1、A1B2、 A2B1、A2B2、 A3B1、A3B2
在单因素试中，每一个水平就是一个处理。
在多因素试验中，每一 个水平组合(处理组合）
是一个处理。
-
9
单、复因子试验作用区别:
单因子试验，解决该因子水平间的比较问题。
复因子试验不仅要了解各个因子自身水平间的比 较问题，还要了解因子之间的相互作用问题，找 出最有效的措施，且精度较高的优点。
教学内容
第一章 试验设计概述
第二章 SAS软件简介及应用
第三章 单、复因素试验设计及统计分析
第四章 正交设计及统计分析
第五章 相关分析和回归分析
第六章 回归设计及统计分析
第七章 均匀设计及统计分析
第八章 协方差分析
第九章 多元统计分析案例
-
1
第一章 试验设计概述
第一节 试验设计的基本概念 第二节 试验设计的基本原理 第三节 试验设计的程序与试验计划的制定
此外，有针对因子和水平数较多的正交设计、回归设计、 优化设计和均匀设计等试验设计方法。
-
11
第二节 试验设计的基本原理
一、重复（replication) (1)重复:指每一个处理有两个或两个以上试验单元。 (2)重复数:指试验中同一个处理所占的小区数。
(3)重复的作用： a.估计试验误差。 当因子诸水平或若干因子的诸水 平组合的效应之间的差异超过误差时,才能对它们的 优劣做出比较和选择。 b.减少试验误差。
-
7
试验设计 指对试验因素作合理的、有效的安排,最大 限度地减少试验误差,使之达到高效、快速、准确、可 靠和经济的目的。
试验设计可根据试验中因子的个数分为单因子试验和 复因子试验.
-
8
【例如】 研究 A1、A2、A3、 A4、 A5 不同品种的 产量表现。
【例如】 研究不同品种在不同氮肥施用量下的产 量表现： 品种： A1、A2、A3 施氮等级： B1、B2
无穷个样本
二、 试验指标、因素、水平、处理
1. 试验指标：衡量试验处理效果的指示性状。
2. 试验因素：指试验中对试验指标有影响，在试验 中需要加以考察的各种条件，简称为因素或因子。
3.水平： 因素内的不同状态或者数量等级称为水平。
4.试验处理：指事先设计好的实施在试验单位上的一 种具体措施或试验中的具体比较项目叫做处理。 5.试验单位：提供一个处理所用的具有随机误差的一 个观察值的独立单位或施加处理的材料单位，称为一 个试验单元（或小区）。
-
16
试 验
判断下面2设计图，？正确
的 目
处理1
处理a
处理2
的
处理2
处理2
处理a
要
…
…
…
比 较
处理a
处理1
处理1
不
风向
区组Ⅰ
区组Ⅱ 区组Ⅲ
同
图1—3 橡胶品系抗风性比较试验的区组设计
橡
胶
处理1 处理2 … 处理a
-
12
二、随机化（randomization）
（1）随机化：是指试验中每一个处理都有同等的机会实 施安排在任何一个试验单元上，即试验所用的仪器、 试验材料、试验操作人员以及试验单元等的执行顺 序都要随机地确定。
随机化是试验设计所得数据使用统计方法进行分析的基石
(2) 随机排列的作用:在于正确估计试验误差。
-
2
&1.1 试验的基本概念
一、总体和样本
1.总体：据研究目的确定的研究对象的全体． 个体：总体中的一个研究单位称个体。 总体分：有限总体和无限总体。
２.样本：总体的一部分称为样本。 样本容量：样本中所包含的个体数目叫样本容量（记为n）
样本是集团的缩影，但不等于集团，抽样是一种手段。 2 3 4
试验指标（响应变量）
试验的结果往往是以数据的形式表达的，我们将衡量 试验结果好坏的指标或性状称为响应变量。
其中能够以数值表示的性状称为定量的响应变量,如橡胶 树的株高、茎围、胶乳量、干胶含量等。
当试验的结果呈现属性变化，不能用测量或称量的方法表 示，而只能分门别类处理所得的数据称为定性数据,如橡胶 树死皮的级别、风害程度等。
-
13
三、局部控制
局部控制（local control）亦称区组化（blocking）：是 将试验单元按环境控制因子进行区组划分，实行局部控制， 使同一区组内的试验单元间环境因子保持一致，以保证同 一区组中局部范围内单元间误差的同质性。
试验材料的不同批次、不同地点、不同时间以及不同的操作人员等 都可以看成是区组。局部控制能排除试验材料间等非处理引起的变异， 同时可减少试验误差，增加处理效应估计的精度。
作用：进一步减少试验误差
区组化原则：要求同一区组内环境条件一致，即同质 性；不同区组允许有异质的差异。
-
14
局部控制根据试验的地点和试验的目的而有所变化
如在坡岭地带进行橡胶试验，如果试验的目的是比较不同 品系的产量，则图1—1所示的区组设计是错误的区组设计.
坡顶
处理1
处理a
处理2
处理2
处理2
处理a
只有一个响应变量的统计分析称为单变元统计分析，含有 两个以上响应变量的统计分析方法称为多元统计分析。
-
6
试验因子（因素）
如橡胶树抗风性试验中，品种是试验的因子。同样在橡 胶苗圃肥料试验中，肥料是试验的因子，如果考虑施用氮、 磷、钾三种不同的肥料，则试验的因子有三个。
注 意 影响试验结果的因子往往很多，但在试验时仅 能挑选少数的几个可控因子进行试验。试验因子的挑选， 一是可以借鉴已有试验的结果；其次可依据专业知识背景； 三是把试验分为不同的阶段进行，在试验的初始阶段可进 行探索性试验（如正交试验），从中挑选出主要的因子，然 后再做进一步的试验。