实验设计课程论文

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1、实验设计(DOE)DOEDOE(DesignofExperiment)试验设计是数理统计学的一个分支。它是一种安排实验和分析实验数据的数理统计方法;试验设计主要对试验进行合理安排,以较小的试验规模(试验次数)、较短的试验周期和鮫低的试验成本,来缩小随机误差的影响,并使实验结果能有效地进行统计分析的理论与方法。起源试验设计源于1920年代研究育种的科学家罗纳德・费舍尔的研究,他在罗萨姆斯蒂德试验站主要工作是植物播殖实验的设计,希望透过尽量少的时间、成木与工作量,得到尽量多的有用资讯,由此形成实验设计的基木方法和理论。但示续努力和集其人成者则是田口玄一,他使得DOE在工业界得

2、得以普及。应用DOE的应用广泛,主要可以用于以下儿个方面:一、耍为原料选择最合理的配方吋(原料及其含量);二、要对生产过程选择最合理的工艺参数时;三、耍解决那些久经未决的“顽固”品质问题时;四、要缩短新产品之开发周期吋;五、要提高现冇产品的产量和质量时;六、要为新或现侑生产设备或检测设备选择最合理的参数时等。此外,过程通过数据表现出來的变异,既口J能來源于过程木身的变异,又可能來源于测量过程屮产牛的变差。如何知道过程表现出來的变异有多接近过程本身真实的变异呢?这就需要进行MSA测量系统分析。基本原则试验设计的三个基本原则:重复、随机化、区组化。重复,意思是基本试验的重复进

3、行。重复冇两条重要的性质。笫一,允许试验者得到试验蟆差的一个估计量。这个误差的估计量成为确定数据的观察差是否是统计上的试验差的基木度蜃单位。第二,如果样木均值用作为试验屮一个因素的效应的估计量,则重复允许试验者求得这一效应的更为精确的佔计虽。如亠是数据的方差,而冇n次重复,则样本均值的方差是五。这一点的实际含义是,如果"1,如果2个处理的/=145,和乃二147,这时我们可能不能作出2个处理Z间有没有差界的推断,也就是说,观察差147-145=2可能是试验误差的结果。但如果n合理的大,试验误差足够小,则当我们观察得莎随机化是试验设计使用统计方法的基石。随机化,是指试验材料

4、的分配和试验的各个试验进行的次序,都是随机地确定的。统计方法要求观察值(或谋差)是独立分布的随机变量。随机化通常能使这一假定有效。把试验进行适当的随机化亦冇助于“均匀”可能出现的外来因索的效应。区组化是用来提高试验的精确度的一种方法。一个区组就是试验材料的-个部分,相比于试验材料全体它们本身的性质应该更为类似。区组化牵涉到在每个区组内部对感兴趣的试验条件进行比较。基本要素实验设计的三大棊本要索:受试对象、处理因素、实验效应。实验对象,实验所用的材料即为实验对象。如用小鼠做实验,小鼠就是本次实验的实验对彖,或称为受试对彖。实验对彖选择的合适与否直接关系到实验实施的难度,以及

5、别人对实验新颖性和创新性的评价。一个完整的实验设计屮所需实验材料的总数称为样本含量。最好根据特定的设计类型估计出綾合适的样木含量。样木过人或过小都有弊端。实验因素,所冇影响实验结果的条件都称为影响因索,实验研究的冃的不同,对实验的要求也不同。影响因素冇客观与主观,主要与次要因素之分。研究者希望通过研究设计进行有计划的安排,从而能够科学地考察其作用大小的因素称为实验因素(如药物的种类、剂量、浓度、作用时间等);对评价实验因索作用人小有一定干扰性且研究者并不想考察的因索称为区纟R因素或称重要的非实验因素(如动物的窝别、体重等);其他未加控制的许多因素的综介作用统称为实验误差。

6、最好通过一些预实验,初步筛选实验因索并确定取哪些水平较合适,以免实验设计过于复杂,实验难以完成。实验效应,实验因素取不同水平时在实验单位上所产生的反应称为实验效应。实验效应是反映实验因素作用强弱的标志,它必须通过具体的指标來体现。要结合专业知识,尽可能多地选用客观性强的指标,在仪器和试剂允许的条件下,应尽可能多选用特开性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观(比如读pH试纸上的数值)或主观指标(对一些定性指标的判断上),一定耍事先规定读取数值的严格标准,只有这样才能准确地分析口己的实验结果,从而也大大提高了自己实验结果的可信度。第一步确定目标我们通过控制图、故障分

7、析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的运用,或者是直接实际工作的反映,会得出i些关键的问题点,它反映了某个指标或参数不能满足我们的需求,但是针对这样的问题,我们可能运用一些简单的方法根本就无法解决,这时候我们可能就会想到试验设计。对于运丿IJ试验设计解决的问题,我们首先要定义好试验的目的,也就是解决一个什么样的问题,问题给我们带来了什么样的危害,是否有足够的理由支持试验设计方法的运作,我们知道试验设计必须花费较多的资源才能进行,而对于生产型企业,试验设计的进行会打乱原有的生产稳定次序,所以确定试验冃的和试验必耍性是首耍的任务

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