全面試驗設計

❶ 設計完整的實驗方案應包括哪些內容

1明確設定實驗因子和反應因子
實驗因子是指實驗所操縱的因子，反應因子是指由操縱實驗因子所引起的變化（即實驗結果），它們的確定是進行方案設計的前提。如在「酸鹼度對酶催化作用的影響」的實驗中，實驗因子是溶液ph值的變化，反應因子是酶催化作用的強弱。
2有效控制無關因子
所謂的無關因子並不是與實驗效果無關，而是指除實驗因子外也影響實驗效果的因子，只是這些因子不是本實驗所要探究、關心的實驗因子。要考察實驗因子所產生的效果，就要對無關因子進行控制，這是實驗設計最顯著、最重要的特點，是實驗設計應遵循的基本准則。最常用的控制無關因子的方法主要有：
3成功操縱實驗因子
我們正是通過操縱實驗因子來觀察或測量反應因子的變化的，因此實驗因子的成功操縱是實驗的核心。如離子交換吸附實驗中的實驗因子是溶液中有無離子，因此能否確保對照組中的液體無離子（實驗因子的操縱）是實驗能否成功的關健。
4
科學觀察反應因子
實驗結果是否准確，也取決於確定的觀察或測量指標是否得當、是否合理、是否全面、是否清楚。如在上述「酸鹼度對酶催化作用的影響」實驗中，加入碘液以觀察溶液有否變藍及變藍的程度來確定澱粉酶是否起作用及催化作用的強弱。
5需要注意的基本原則
1、科學性原則：
2、可行性原則：
3、簡便性原則：
4、可重復性原則：重復、對照、隨機是保證實驗結果准確的三大原則。
5、單一變數原則：不論一個實驗有幾個實驗變數，都應確定一個實驗變數對應觀測一個反應變數，這就是單一變數原則，它是處理實驗中的復雜關系的准則之一。
6、對照性原則：實驗中的無關變數很多，必須嚴格控制，要平衡和消除無關變數對實驗結果的影響，對照實驗的設計是消除無關變數影響的有效方法。只有設置對照實驗，才能有效地排除其它因素干擾結果的可能性。
設置對照組有4種方法：
(1)空白對照：即不給對照組做任何處理；例如，在「唾液澱粉酶催化澱粉」的實驗中，實驗組滴加了唾液澱粉酶液，而對照組只加了等量的蒸餾水，起空白對照。
(2)條件對照：這種對照方法是指不論實驗組還是對照組的對象都作不同條件的處理，目的是通過得出兩種相對立的結論，以驗證實驗結論的正確性。
(3)自身對照:指對照組和實驗組都在同一研究對象上進行，不再另外設置對照組；例如，「質壁分離與復原」實驗，自身對照簡便，但關鍵要看清楚實驗處理前後的現象及變化差異。
(4)相互對照:不單獨設置對照組，而是幾個實驗相互為對照。這種方法常用於等組實驗中。「植物向光性」實驗中，利用若干組燕麥胚芽鞘的不同條件處理的實驗組之間的對照，說明了生長素與植物生長彎曲的關系。

❷ 什麼叫全因子試驗設計

... 時間來序列圖分析第三部分試驗設自計第一章什麼是試驗設計什麼是試驗設計試驗設計的
用途第二章試驗設計的相關因素試驗因素及 ... 章全因子試驗設計全因子試驗設計概述單
因素四水平試驗設計例三因素二水平試驗設計例二因素四水平試驗設計例第六章分部試驗 ...

http://www.soso.com/q?w=%CA%B2%C3%B4%CA%C7+%C8%AB%D2%F2%D7%D3%CA%D4%D1%E9%C9%E8%BC%C6&lr=chs&sc=web&ch=w.soso&uin=&pg=8

❸ 實驗設計(DOE)使用的基本步驟是什麼

DOE試驗設計培訓的步驟:

第一步：確定目標,我們通過控制圖、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的運用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關鍵的問題點，它反映了某個指標或參數不能滿足我們的需求，但是針對這樣的問題，我們可能運用一些簡單的方法根本就無法解決，這時候我們可能就會想到試驗設計。

第二步：剖析流程,關注流程，使我們應該具備的習慣，就像我們的很多企業做水平對比一樣，經常會有一個誤區，就是只講關注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎之上,任何一個問題的產生，都有它的原因，事物的好壞、參數的變異、特性的欠缺等等都有這個特點，而諸多原因一般就存在於產生問題的流程當中。

第三步：篩選因素,流程的充分分析，是我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關注指標的因素，但是到底哪個是重要的呢？我們知道，對一些根本就不或微小影響因素的全面試驗分析，其實就是一種浪費，而且還可能導致試驗的誤差。

第四步：快速接近,我們通過篩選試驗找到了關鍵的因素，同時篩選試驗還包含一些很重要的信息，那就是主要因素對指標的影響趨勢，這是我們必須充分利用的信息，它可以幫助我們快速的找到試驗目的的可能區域，雖然不是很確定，但我們縮小了包圍圈。

第五步：析因試驗,在篩選試驗時我們沒有強調因素間的交互作用等的影響，但給出了主要的影響因素，而且快速接近的方法，使我們確定了主要因素的大致取值水平，這時我們就可以進一步的度量因素的主效應、交互作用以及高階效應，這些試驗是在快速接近的水平區間內選取得，所以對於最終的優化有顯著的成效。

第六步：回歸試驗,我們在析因試驗中，確定了所有因素與指標間的主要影響項，但是考慮到功效問題，我們需要進一步的安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平，這時的試驗只是一個對析因試驗的試驗點的補充，也就是還可以利用析因試驗的試驗數據，只是為了最終能夠優化我們的指標，或者說有效全面的構建因素與水平的相應曲面和等高線，我們增加一些試驗點來完成這個任務。

第七步：穩健設計,我們知道，試驗設計的目的就是希望通過設置我們可以調控的一些關鍵因素來達到控制指標的目的，因為對於指標來講我們是無法直接控制的，試驗設計提供了這種可能和途徑，但是在現實中卻還存在一類這樣的因素，它對指標影響同樣的顯著，但是它很難通過人為的控制來確保其影響最優。

❹ 如何設計全面的臨床試驗crf 表

臨床試驗的CRF表的根據來源於臨床試驗方案。根據臨床試驗方案上的規定，專把全部需要進行的檢查屬按照時間窗設計CRF表，並註明必填項和選填項。CRF表一定要和臨床試驗方案完全對應，而完整的實現方案的CRF表也一定是全面的。

❺ DOE試驗設計培訓的7大步驟分別是什麼

DOE試驗設計培訓的7大步驟

第一步：確定目標

我們通過控制圖、故障分析、因果分析、失效分析、能力分析等工具的運用，或者是直接實際工作的反映，會得出一些關鍵的問題點，它反映了某個指標或參數不能滿足我們的需求，但是針對這樣的問題，我們可能運用一些簡單的方法根本就無法解決，這時候我們可能就會想到試驗設計。對於運用試驗設計解決的問題，我們首先要定義好試驗的目的，也就是解決一個什麼樣的問題，問題給我們帶來了什麼樣的危害，是否有足夠的理由支持試驗設計方法的運作，我們知道試驗設計必須花費較多的資源才能進行，而且對於生產型企業，試驗設計的進行會打亂原有的生產穩定次序，所以確定試驗目的和試驗必要性是首要的任務。隨著試驗目標的確定，我們還必須定義試驗的指標和接受的規格，這樣我們的試驗才有方向和檢驗試驗成功的度量指標。這里的指標和規格是試驗目的的延伸和具體化，也就是對問題解決的著眼點，指標的達成就能夠意味著問題的解決。

第二步：剖析流程

關注流程，使我們應該具備的習慣，就像我們的很多企業做水平對比一樣，經常會有一個誤區，就是只講關注點放在利益點上，而忽略了對流程特色的對比，試驗設計的展開同樣必須建立在流程的深層剖析基礎之上。任何一個問題的產生，都有它的原因，事物的好壞、參數的變異、特性的欠缺等等都有這個特點，而諸多原因一般就存在於產生問題的流程當中。流程的定義非常的關鍵，過短的流程可能會拋棄掉顯著的原因，過長的流程必將導致資源的浪費。我們有很多的方式來展開流程，但有一點必須做到，那就是盡可能詳盡的列出可能的因素，詳盡的因素來自於對每個步驟地詳細分解，確認其輸入和輸出。其實對於流程的剖析和認識，就是改善人員了解問題的開始，因為並不是每個人都能掌握好我們所關注的問題。這一步的輸出，使我們的改善人員能夠了解問題的可能因素在哪裡，雖然不能確定哪個是重要的，但我們至少確定一個總的方向。

第三步：篩選因素

流程的充分分析，是我們有了非常寶貴的資料，那就是可能影響我們關注指標的因素，但是到底哪個是重要的呢？我們知道，對一些根本就不或微小影響因素的全面試驗分析，其實就是一種浪費，而且還可能導致試驗的誤差。因此將可能的因素的篩選就有必要性，這時，我們不需要確認交互作用、高階效應等問題，我們的目的是確認哪個因素的影響是顯著的。我們可以使用一些低解析度的兩水平試驗或者專門的篩選試驗來完成這個任務，這時的試驗成本也將最小處理。而且對於這一步任務的完成，我們可以應用一些歷史數據，或者完全可靠的經驗理論分析，來減少我們的試驗因子，當然要注意一點就是，只要對這些數據或分析有很小的懷疑，為了試驗結果的可靠，你可以放棄。篩選因素的結果，使得我們掌握了影響指標的主要因素，這一步尤為關鍵，往往我們在現實中是通過完全的經驗分析得出，甚至抱著可能是的態度。

第四步：快速接近

我們通過篩選試驗找到了關鍵的因素，同時篩選試驗還包含一些很重要的信息，那就是主要因素對指標的影響趨勢，這是我們必須充分利用的信息，它可以幫助我們快速的找到試驗目的的可能區域，雖然不是很確定，但我們縮小了包圍圈。這時我們一般使用試驗設計中的快速上升（下降）方法，它是根據篩選試驗所揭示的主要因素的影響趨勢來確定一些水平，進行試驗，試驗的目的就像我們在尋找罪犯一樣的縮小嫌疑范圍，我們得出的一個結論就是，我們的改善最優點就在因素的最終反映的水平范圍內，我們離成功更近了一步。

第五步：析因試驗

在篩選試驗時我們沒有強調因素間的交互作用等的影響，但給出了主要的影響因素，而且快速接近的方法，使我們確定了主要因素的大致取值水平，這時我們就可以進一步的度量因素的主效應、交互作用以及高階效應，這些試驗是在快速接近的水平區間內選取得，所以對於最終的優化有顯著的成效，析因試驗主要選擇各因素構造的幾何體的頂點以及中心點來完成，這樣的試驗構造，可以幫助我們確定對於指標的影響，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高階效應或者哪些高階效應，試驗的最終是通過方差分析來檢定這些效應是否顯著，同時對以往的篩選、快速接近試驗也是一個驗證，但我們不宜就在這樣的試驗基礎上就來描述指標與諸主效應的詳細關系，因為對於3個水平點的選取，試驗功效會有不足的可能性。

第六步：回歸試驗

我們在析因試驗中，確定了所有因素與指標間的主要影響項，但是考慮到功效問題，我們需要進一步的安排一些試驗來最終確定因素的最佳影響水平，這時的試驗只是一個對析因試驗的試驗點的補充，也就是還可以利用析因試驗的試驗數據，只是為了最終能夠優化我們的指標，或者說有效全面的構建因素與水平的相應曲面和等高線，我們增加一些試驗點來完成這個任務。試驗點一般根據回歸試驗的旋轉性來選取，而且它的水平應該根據功效、因子數、中心點數等方面的合理設置，以確保回歸模型的可靠性和有效性。這些試驗的完成，我們就可以分析和建立起因素和指標間的回歸模型，而且可以通過優化的手段來確定最終的因子水平設定。當然為了保險起見，我們最後在得到最佳參數水平組合後進行一些驗證試驗來檢驗我們的結果。

第七步：穩健設計

我們知道，試驗設計的目的就是希望通過設置我們可以調控的一些關鍵因素來達到控制指標的目的，因為對於指標來講我們是無法直接控制的，試驗設計提供了這種可能和途徑，但是在現實中卻還存在一類這樣的因素，它對指標影響同樣的顯著，但是它很難通過人為的控制來確保其影響最優，這類因素我們一般稱為雜訊因素，它的存在往往會使我們的試驗成果功虧一簣，所以對待它的方法，除了盡量的控制之外可以選用穩健設計的方法，目的是這些因素的影響降低至最小，從而保證指標的高優性能。事實上這些因素是普遍存在的，例如我們的汽車行駛的路面，不可能保證都是在高級公路上，那麼對於一些差的路面，我們怎樣來設計出高性能呢？這時我們會選擇出一些抗干擾的因素來緩解干擾因素的影響，這就是穩健設計的意圖和途徑。通常我們會經常使用在設計和研發階段，但有時也會隨著問題的產生而暴露出來，但我們會提出一個問題了，重新選定主要因素的水平會不會帶來指標的振盪和劣化，這是完全有可能的，但我們可以通過EVOP等途徑來重新設定以保證因素更改後的輸出效果。

小結：

1.試驗設計需要成本的投入，我們必須確定試驗進行的必要性，以及選取最優的設計方案。

2.水平的選取可能直接影響試驗設計的結果，要謹慎的選取，最後有專業知識和歷史數據的支持。

3.盡可能的利用一些歷史數據，在確認可靠後提取對我們試驗有用的信息，來盡量減少試驗投資和縮短試驗周期。

4.試驗設計並不能提供解決所有問題的途徑，現實當中的局限驗證了這一點，我們要全面考慮解決問題的方式，選取最有效、最經濟的解決途徑。

5.注意充分的分析流程，不要遺漏關鍵的因素，不要被一些經驗論的不可能結論左右。

6.除了試驗設計涉及的因素外，要盡量確定所有的環境因素是穩定和符合現實的，往往會做不到這一點，我們可以用隨機化、區組化來盡量避免。

7.注意結果的驗證和控制，不要輕信結果。

8.盡量保證試驗的模擬性，避免一些理想的試驗環境，比如試驗室，理想不現實的環境是的試驗可能根本就沒有作用。

9.試驗設計者要關注試驗過程，保證試驗意圖和方案的徹底執行。

10.如果實現一步到位的試驗設計是可能的，那就不要猶豫的開展吧，上面的七步只是針對普通的情況。

❻ 簡述試驗設計的目的。

通俗點講：研究一個科學問題（或是任何現實問題），研究的是關系問題，版最深層次的就是權定量的函數關系，就是變數和自變數的問題！ 過去此類問題在統計領域屬於回歸分析的問題，後來因為現實世界中還涉及定性變數，和求取函數關系的最優值問題，有時不需要這種函數關系，只想取得最值，這樣試驗設計應運而生，它的數學原理其實就是近似分析！作回歸分析涉及到全面試驗，而試驗設計只需要一半甚至更少（指數級減少），所謂試驗設計，實際就是試驗次數的安排，和相應的後續數學分析！
所以設計試驗的目的就是，花最少的試驗次數（都是需要錢的）取得最理想的試驗結果，當然做全面試驗取得的信息最大，但是成本最高，而且我們並需要那麼多得信息！所以等於是浪費資源，時間 ！
所以試驗需要設計，設計成最高性價比的試驗

❼ 試驗設計方法的內容簡介

《試驗設計方法》全面介紹了試驗設計的原理、方法及應用。內容包括試驗設計回簡介、方差分析、回歸答分析、正交設計、參數設計、均勻設計和響應曲面分析法，《試驗設計方法》的特點是在介紹常用試驗設計方法的同時，突出試驗設計技術在工業生產與工程實際中的應用，《試驗設計方法》章後附有適量習題，以供學生在學習、復習中使用。

❽ 多因素試驗試驗設計常採用的全面設計法,簡單比較法和正交試驗法各有何優缺點.

正交實驗設計抄 當析因設計要求的實驗次數太多時，一個非常自然的想法就是從析因設計的水平組合中，選擇一部分有代表性水平組合進行試驗。因此就出現了分式析因設計(fractional factorial designs)，但是對於試驗設計知識較少的實際工作者來說