DOE分析步骤及2水平2因子实验设计讲座2

实验设计DOE部分因子设计实验在进行DOE实验设计时，首先需要确定影响结果的关键因素。

然后，这些因素需要被分为两个或更多的水平，以便在实验中进行变化。

最后，采用特定的实验设计方法来确定最佳的因素组合，以达到期望的结果。

DOE实验设计通常包括三个步骤：确定因素，选择实验设计和分析结果。

1.确定因素：首先，需要确定影响结果的关键因素。

这可以通过经验知识、文献研究或先前的实验来获取。

因素可以是控制变量、处理变量或随机变量。

确定因素将帮助实验者确定实验的范围和复杂性。

2.选择实验设计：选择合适的实验设计是进行DOE的关键步骤之一、常用的DOE方法包括完全随机设计、随机区组设计、方差分析、回归分析等。

根据实验的目标和因素的数量，选择适当的实验设计对于预测结果和找出最佳因素组合都非常重要。

3.分析结果：在DOE实验中，分析结果是确定最佳因素组合的关键步骤。

通过分析统计数据，可以确定哪些因素对结果有着显著影响，以及不同因素之间是否存在交互作用。

这些信息将有助于确定最佳的工艺条件或优化实验结果。

DOE实验设计的一个例子是进行药物配方的优化。

假设有三个关键因素：药物浓度、药物配比和反应时间。

每个因素都有两个水平：药物浓度可以是高或低，药物配比可以是1：1或1：2，反应时间可以是短或长。

根据这些因素和水平构建的实验矩阵如下：实验编号，药物浓度，药物配比，反应时间---------，---------，---------，---------1，高，1:1，短2，低，1:1，短3，高，1:2，短4，低，1:2，短5，高，1:1，长6，低，1:1，长7，高，1:2，长8，低，1:2，长通过对这些实验进行多次迭代和数据收集，可以分析结果来确定哪些因素对药物配方有显著影响。

例如，通过方差分析可以确定药物浓度和反应时间对药物效果具有显著影响，而药物配比则对结果没有显著性影响。

这将有助于找出最佳的药物配方。

总结起来，DOE实验设计是一种强大的方法，可以帮助研究人员系统地研究和优化实验的关键因素。

二水平全因子doe试验设计试验设计试验设计通过有目得地改变一个过程(或活动)得输入变量(因子),以观察输出变量(响应变量)得相应变化。

试验设计就是识别关键输入因子得最有效方法。

试验设计就是帮助我们了解输入因子与响应变量关系得最有效途径。

试验设计就是建立响应变量与输入因子之间得数学关系模型得方法。

试验设计就是确定优化输出并减少成本得输入设定值得途径。

试验设计就是设定公差得科学方法。

响应变量:所关注得可测量得输出结果,如良率、强度等。

因子:可控得变量,通过有意义得变动,可确定其对响应变量得影响,温度、时间等。

水平:因子得取值或设定。

处理:某次实验得整套因子。

重复:指在不重新组合实验设定得情况下,连续进行实验并收集数据。

复制:意谓每个数据值在重新设定测试组合之后收集。

随机化:适当安排实验次序,使每个实施被选出得机会都相等。

实验设计步骤1、陈述问题(通过实验设计解决得问题就是什么)2、设立目标3、确定输出变量4、识别输入因子(可控因子/噪声因子)5、选定每个因子得水平6、选择实验设计得类型7、计划并为实施实验做准备8、实施实验并记录数据9、分析数据并得出结论10、必要时进行确认实验。

可控(控制)因子就是我们在工序得正常操作时能设定维持在期望水平得因子。

噪音因子就是在正常得操作期间变化得因子,而且我们不能够控制它们:或者我们宁愿不控制它们,因为这么做会很昂贵。

全因子实验:组合所有因子与每个所有水平得实验一个因子得主效果定义为一个因子在多水平下得变化导致输出变量得平均变化。

参考下表,其中两个因子,浓度与催化剂。

输出变量就是良率。

主效果图能够判定出因子对输出变量影响得大小。

主效果图得斜率越大反应出因子对输出变量得影响越大,但不能说明该因子就是对输出变量得显著因子。

点击统计—因子—创建因子设计,在因子数自选框内选上因子数得到下图:瞧这些点离线得远近,点越显著,则效应越明显红色线就是参考线,如果柱子就是超过了参考红线,则说明效应显著主效应、交互作用效应值,可以瞧出交互作用得效应比较大残差得标准偏差(在DOE 里面叫做流程得随机偏差),由于没有复制,没有办法估计流程得随机偏差,所以这里没有随机偏差回归方程得系数由于没有做复制,因此P 值与F 为缺省值,其分析结果不可靠。

试验设计试验设计通过有目得地改变一个过程(或活动)得输入变量(因子),以观察输出变量(响应变量)得相应变化。

试验设计就是识别关键输入因子得最有效方法。

试验设计就是帮助我们了解输入因子与响应变量关系得最有效途径。

试验设计就是建立响应变量与输入因子之间得数学关系模型得方法。

试验设计就是确定优化输出并减少成本得输入设定值得途径。

试验设计就是设定公差得科学方法。

响应变量:所关注得可测量得输出结果,如良率、强度等。

因子:可控得变量,通过有意义得变动,可确定其对响应变量得影响,温度、时间等。

水平:因子得取值或设定。

处理:某次实验得整套因子。

重复:指在不重新组合实验设定得情况下,连续进行实验并收集数据。

复制:意谓每个数据值在重新设定测试组合之后收集。

随机化:适当安排实验次序,使每个实施被选出得机会都相等。

实验设计步骤1、陈述问题(通过实验设计解决得问题就是什么)2、设立目标3、确定输出变量4、识别输入因子(可控因子/噪声因子)5、选定每个因子得水平6、选择实验设计得类型7、计划并为实施实验做准备8、实施实验并记录数据9、分析数据并得出结论10、必要时进行确认实验。

可控(控制)因子就是我们在工序得正常操作时能设定维持在期望水平得因子。

噪音因子就是在正常得操作期间变化得因子,而且我们不能够控制它们:或者我们宁愿不控制它们,因为这么做会很昂贵。

全因子实验:组合所有因子与每个所有水平得实验一个因子得主效果定义为一个因子在多水平下得变化导致输出变量得平均变化。

参考下表,其中两个因子,浓度与催化剂。

输出变量就是良率。

主效果图能够判定出因子对输出变量影响得大小。

主效果图得斜率越大反应出因子对输出变量得影响越大,但不能说明该因子就是对输出变量得显著因子。

点击统计—因子—创建因子设计,在因子数自选框内选上因子数得到下图:瞧这些点离线得远近,点越显著,则效应越明显红色线就是参考线,如果柱子就是超过了参考红线,则说明效应显著主效应、交互作用效应值,可以瞧出交互作用得效应比较大 残差得标准偏差 (在DOE 里面叫做流程得随机偏差),由于没有复制,没有办法估计流程得随机偏差,所以这里没有随机偏差回归方程得系数由于没有做复制,因此P 值与F 为缺省值,其分析结果不可靠。

二因子二水平的实验设计1. 什么是二因子二水平实验设计？嘿，大家好！今天我们要聊一个听上去可能有点儿复杂但其实并不难的东西——二因子二水平实验设计。

别被这名字吓到，其实它就是一种在实验中用来分析两个因素对结果影响的方法。

简单点儿说，就是我们在实验里用两个“开关”，每个“开关”有两个位置（开和关），然后看看这些“开关”的不同组合对实验结果有啥影响。

1.1 二因子的意思二因子就是有两个不同的因素（或者说变量）。

比如说，我们想研究水温和浇水量对植物生长的影响。

这里水温和浇水量就是两个因素。

1.2 二水平的意思二水平意思是每个因素有两个水平。

再回到刚才的例子，水温可以是“高”和“低”，浇水量可以是“多”和“少”。

这样就有了四种组合：高温多水、高温少水、低温多水、低温少水。

2. 为什么用这种设计？那这玩意儿有啥用呢？好吧，让我们来解开谜底。

这种设计的主要好处是能更全面地了解两个因素对结果的综合影响。

相较于只研究一个因素，二因子二水平设计能帮你更好地找到因素之间的互动关系。

2.1 看得更清楚用这种设计，你能看到每一个因素单独的影响，也能看到它们两个一起工作的效果。

这就像是你能看到单独的食材味道，也能尝到它们混合后的风味。

2.2 节省时间要是你一次只研究一个因素，那得做不少实验才行。

二因子二水平设计可以在同一轮实验中测试多个因素，省时省力，又能提供更多有用的信息。

3. 怎么做这个实验？好吧，说了那么多理论，我们来看看实际操作中该咋办。

其实，也没什么特别难的，跟做饭一样，只要按照步骤来就好。

3.1 制定实验计划首先，你得制定实验计划。

这一步就像是做饭前要准备好食材。

你得决定好要研究的两个因素是什么，每个因素的两个水平是什么。

这时候，别忘了写下所有可能的组合，比如水温和浇水量的四种组合。

3.2 实施实验接下来，就是实施实验。

按照之前制定的计划，逐一测试每个组合。

像做菜一样，你得按顺序搞定每一项。

记住要仔细记录每次实验的结果，因为这可是分析的关键。