全面试验设计

❶ 设计完整的实验方案应包括哪些内容

1明确设定实验因子和反应因子
实验因子是指实验所操纵的因子，反应因子是指由操纵实验因子所引起的变化（即实验结果），它们的确定是进行方案设计的前提。如在“酸碱度对酶催化作用的影响”的实验中，实验因子是溶液ph值的变化，反应因子是酶催化作用的强弱。
2有效控制无关因子
所谓的无关因子并不是与实验效果无关，而是指除实验因子外也影响实验效果的因子，只是这些因子不是本实验所要探究、关心的实验因子。要考察实验因子所产生的效果，就要对无关因子进行控制，这是实验设计最显著、最重要的特点，是实验设计应遵循的基本准则。最常用的控制无关因子的方法主要有：
3成功操纵实验因子
我们正是通过操纵实验因子来观察或测量反应因子的变化的，因此实验因子的成功操纵是实验的核心。如离子交换吸附实验中的实验因子是溶液中有无离子，因此能否确保对照组中的液体无离子（实验因子的操纵）是实验能否成功的关健。
4
科学观察反应因子
实验结果是否准确，也取决于确定的观察或测量指标是否得当、是否合理、是否全面、是否清楚。如在上述“酸碱度对酶催化作用的影响”实验中，加入碘液以观察溶液有否变蓝及变蓝的程度来确定淀粉酶是否起作用及催化作用的强弱。
5需要注意的基本原则
1、科学性原则：
2、可行性原则：
3、简便性原则：
4、可重复性原则：重复、对照、随机是保证实验结果准确的三大原则。
5、单一变量原则：不论一个实验有几个实验变量，都应确定一个实验变量对应观测一个反应变量，这就是单一变量原则，它是处理实验中的复杂关系的准则之一。
6、对照性原则：实验中的无关变量很多，必须严格控制，要平衡和消除无关变量对实验结果的影响，对照实验的设计是消除无关变量影响的有效方法。只有设置对照实验，才能有效地排除其它因素干扰结果的可能性。
设置对照组有4种方法：
(1)空白对照：即不给对照组做任何处理；例如，在“唾液淀粉酶催化淀粉”的实验中，实验组滴加了唾液淀粉酶液，而对照组只加了等量的蒸馏水，起空白对照。
(2)条件对照：这种对照方法是指不论实验组还是对照组的对象都作不同条件的处理，目的是通过得出两种相对立的结论，以验证实验结论的正确性。
(3)自身对照:指对照组和实验组都在同一研究对象上进行，不再另外设置对照组；例如，“质壁分离与复原”实验，自身对照简便，但关键要看清楚实验处理前后的现象及变化差异。
(4)相互对照:不单独设置对照组，而是几个实验相互为对照。这种方法常用于等组实验中。“植物向光性”实验中，利用若干组燕麦胚芽鞘的不同条件处理的实验组之间的对照，说明了生长素与植物生长弯曲的关系。

❷ 什么叫全因子试验设计

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用途第二章试验设计的相关因素试验因素及 ... 章全因子试验设计全因子试验设计概述单
因素四水平试验设计例三因素二水平试验设计例二因素四水平试验设计例第六章分部试验 ...

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❸ 实验设计(DOE)使用的基本步骤是什么

DOE试验设计培训的步骤:

第一步：确定目标,我们通过控制图、故障分析、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，会得出一些关键的问题点，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。

第二步：剖析流程,关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上,任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。

第三步：筛选因素,流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。

第四步：快速接近,我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。

第五步：析因试验,在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得，所以对于最终的优化有显著的成效。

第六步：回归试验,我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据，只是为了最终能够优化我们的指标，或者说有效全面的构建因素与水平的相应曲面和等高线，我们增加一些试验点来完成这个任务。

第七步：稳健设计,我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著，但是它很难通过人为的控制来确保其影响最优。

❹ 如何设计全面的临床试验crf 表

临床试验的CRF表的根据来源于临床试验方案。根据临床试验方案上的规定，专把全部需要进行的检查属按照时间窗设计CRF表，并注明必填项和选填项。CRF表一定要和临床试验方案完全对应，而完整的实现方案的CRF表也一定是全面的。

❺ DOE试验设计培训的7大步骤分别是什么

DOE试验设计培训的7大步骤

第一步：确定目标

我们通过控制图、故障分析、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，会得出一些关键的问题点，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。对于运用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，而且对于生产型企业，试验设计的进行会打乱原有的生产稳定次序，所以确定试验目的和试验必要性是首要的任务。随着试验目标的确定，我们还必须定义试验的指标和接受的规格，这样我们的试验才有方向和检验试验成功的度量指标。这里的指标和规格是试验目的的延伸和具体化，也就是对问题解决的着眼点，指标的达成就能够意味着问题的解决。

第二步：剖析流程

关注流程，使我们应该具备的习惯，就像我们的很多企业做水平对比一样，经常会有一个误区，就是只讲关注点放在利益点上，而忽略了对流程特色的对比，试验设计的展开同样必须建立在流程的深层剖析基础之上。任何一个问题的产生，都有它的原因，事物的好坏、参数的变异、特性的欠缺等等都有这个特点，而诸多原因一般就存在于产生问题的流程当中。流程的定义非常的关键，过短的流程可能会抛弃掉显著的原因，过长的流程必将导致资源的浪费。我们有很多的方式来展开流程，但有一点必须做到，那就是尽可能详尽的列出可能的因素，详尽的因素来自于对每个步骤地详细分解，确认其输入和输出。其实对于流程的剖析和认识，就是改善人员了解问题的开始，因为并不是每个人都能掌握好我们所关注的问题。这一步的输出，使我们的改善人员能够了解问题的可能因素在哪里，虽然不能确定哪个是重要的，但我们至少确定一个总的方向。

第三步：筛选因素

流程的充分分析，是我们有了非常宝贵的资料，那就是可能影响我们关注指标的因素，但是到底哪个是重要的呢？我们知道，对一些根本就不或微小影响因素的全面试验分析，其实就是一种浪费，而且还可能导致试验的误差。因此将可能的因素的筛选就有必要性，这时，我们不需要确认交互作用、高阶效应等问题，我们的目的是确认哪个因素的影响是显著的。我们可以使用一些低解析度的两水平试验或者专门的筛选试验来完成这个任务，这时的试验成本也将最小处理。而且对于这一步任务的完成，我们可以应用一些历史数据，或者完全可靠的经验理论分析，来减少我们的试验因子，当然要注意一点就是，只要对这些数据或分析有很小的怀疑，为了试验结果的可靠，你可以放弃。筛选因素的结果，使得我们掌握了影响指标的主要因素，这一步尤为关键，往往我们在现实中是通过完全的经验分析得出，甚至抱着可能是的态度。

第四步：快速接近

我们通过筛选试验找到了关键的因素，同时筛选试验还包含一些很重要的信息，那就是主要因素对指标的影响趋势，这是我们必须充分利用的信息，它可以帮助我们快速的找到试验目的的可能区域，虽然不是很确定，但我们缩小了包围圈。这时我们一般使用试验设计中的快速上升（下降）方法，它是根据筛选试验所揭示的主要因素的影响趋势来确定一些水平，进行试验，试验的目的就像我们在寻找罪犯一样的缩小嫌疑范围，我们得出的一个结论就是，我们的改善最优点就在因素的最终反映的水平范围内，我们离成功更近了一步。

第五步：析因试验

在筛选试验时我们没有强调因素间的交互作用等的影响，但给出了主要的影响因素，而且快速接近的方法，使我们确定了主要因素的大致取值水平，这时我们就可以进一步的度量因素的主效应、交互作用以及高阶效应，这些试验是在快速接近的水平区间内选取得，所以对于最终的优化有显著的成效，析因试验主要选择各因素构造的几何体的顶点以及中心点来完成，这样的试验构造，可以帮助我们确定对于指标的影响，是否存在交互作用或者那些交互作用，是否存在高阶效应或者哪些高阶效应，试验的最终是通过方差分析来检定这些效应是否显著，同时对以往的筛选、快速接近试验也是一个验证，但我们不宜就在这样的试验基础上就来描述指标与诸主效应的详细关系，因为对于3个水平点的选取，试验功效会有不足的可能性。

第六步：回归试验

我们在析因试验中，确定了所有因素与指标间的主要影响项，但是考虑到功效问题，我们需要进一步的安排一些试验来最终确定因素的最佳影响水平，这时的试验只是一个对析因试验的试验点的补充，也就是还可以利用析因试验的试验数据，只是为了最终能够优化我们的指标，或者说有效全面的构建因素与水平的相应曲面和等高线，我们增加一些试验点来完成这个任务。试验点一般根据回归试验的旋转性来选取，而且它的水平应该根据功效、因子数、中心点数等方面的合理设置，以确保回归模型的可靠性和有效性。这些试验的完成，我们就可以分析和建立起因素和指标间的回归模型，而且可以通过优化的手段来确定最终的因子水平设定。当然为了保险起见，我们最后在得到最佳参数水平组合后进行一些验证试验来检验我们的结果。

第七步：稳健设计

我们知道，试验设计的目的就是希望通过设置我们可以调控的一些关键因素来达到控制指标的目的，因为对于指标来讲我们是无法直接控制的，试验设计提供了这种可能和途径，但是在现实中却还存在一类这样的因素，它对指标影响同样的显著，但是它很难通过人为的控制来确保其影响最优，这类因素我们一般称为噪声因素，它的存在往往会使我们的试验成果功亏一篑，所以对待它的方法，除了尽量的控制之外可以选用稳健设计的方法，目的是这些因素的影响降低至最小，从而保证指标的高优性能。事实上这些因素是普遍存在的，例如我们的汽车行驶的路面，不可能保证都是在高级公路上，那么对于一些差的路面，我们怎样来设计出高性能呢？这时我们会选择出一些抗干扰的因素来缓解干扰因素的影响，这就是稳健设计的意图和途径。通常我们会经常使用在设计和研发阶段，但有时也会随着问题的产生而暴露出来，但我们会提出一个问题了，重新选定主要因素的水平会不会带来指标的振荡和劣化，这是完全有可能的，但我们可以通过EVOP等途径来重新设定以保证因素更改后的输出效果。

小结：

1.试验设计需要成本的投入，我们必须确定试验进行的必要性，以及选取最优的设计方案。

2.水平的选取可能直接影响试验设计的结果，要谨慎的选取，最后有专业知识和历史数据的支持。

3.尽可能的利用一些历史数据，在确认可靠后提取对我们试验有用的信息，来尽量减少试验投资和缩短试验周期。

4.试验设计并不能提供解决所有问题的途径，现实当中的局限验证了这一点，我们要全面考虑解决问题的方式，选取最有效、最经济的解决途径。

5.注意充分的分析流程，不要遗漏关键的因素，不要被一些经验论的不可能结论左右。

6.除了试验设计涉及的因素外，要尽量确定所有的环境因素是稳定和符合现实的，往往会做不到这一点，我们可以用随机化、区组化来尽量避免。

7.注意结果的验证和控制，不要轻信结果。

8.尽量保证试验的仿真性，避免一些理想的试验环境，比如试验室，理想不现实的环境是的试验可能根本就没有作用。

9.试验设计者要关注试验过程，保证试验意图和方案的彻底执行。

10.如果实现一步到位的试验设计是可能的，那就不要犹豫的开展吧，上面的七步只是针对普通的情况。

❻ 简述试验设计的目的。

通俗点讲：研究一个科学问题（或是任何现实问题），研究的是关系问题，版最深层次的就是权定量的函数关系，就是变量和自变量的问题！ 过去此类问题在统计领域属于回归分析的问题，后来因为现实世界中还涉及定性变量，和求取函数关系的最优值问题，有时不需要这种函数关系，只想取得最值，这样试验设计应运而生，它的数学原理其实就是近似分析！作回归分析涉及到全面试验，而试验设计只需要一半甚至更少（指数级减少），所谓试验设计，实际就是试验次数的安排，和相应的后续数学分析！
所以设计试验的目的就是，花最少的试验次数（都是需要钱的）取得最理想的试验结果，当然做全面试验取得的信息最大，但是成本最高，而且我们并需要那么多得信息！所以等于是浪费资源，时间 ！
所以试验需要设计，设计成最高性价比的试验

❼ 试验设计方法的内容简介

《试验设计方法》全面介绍了试验设计的原理、方法及应用。内容包括试验设计回简介、方差分析、回归答分析、正交设计、参数设计、均匀设计和响应曲面分析法，《试验设计方法》的特点是在介绍常用试验设计方法的同时，突出试验设计技术在工业生产与工程实际中的应用，《试验设计方法》章后附有适量习题，以供学生在学习、复习中使用。

❽ 多因素试验试验设计常采用的全面设计法,简单比较法和正交试验法各有何优缺点.

正交实验设计抄 当析因设计要求的实验次数太多时，一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中，选择一部分有代表性水平组合进行试验。因此就出现了分式析因设计(fractional factorial designs)，但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说