项目管理实验设计 实验设计方法
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实验设计方法(项目管理实验设计)
在质量改进、产品研发、工艺优化、六西格玛和科学研究等实际工作中 ， 我们经常需要建立定量模型来研究输入因素与输出因素之间的关系 ， 或者自变量与响应变量之间的关系 ， 例如 ， 研究太阳能电池板的光电特性与其光电转换率之间的关系 ， 以及化学材料成分和加工工艺对其溶解性、抗氧化性等化学特性的影响 。研究这类问题最好的方法是 ， 我们故意改变输入因子或自变量 ， 然后观察输出因子或响应变量发生了怎样的变化 。如果输入因素或自变量的变化是按照预先设计好的科学方案主动进行的(而不是盲目操作或仅依靠经验) ， 这将是帮助我们获取和理解有用信息的最佳方式 。
二、产出因素或自变量
但在大多数实际问题中 ， 输入因子或自变量有两个或两个以上 ， 每次只改变一个变量的实验方案本质上是没有用的 。为了揭示有多少输入因素或自变量以适当的方式共同影响输出因素或响应变量 ， 我们需要使用DOE:实验设计(DOE) 。设计方法是用适当的方案科学地规划实验 ， 以尽可能少的试验成本获得尽可能多的关于输入变量如何影响输出变量的信息 。通常包括测试方案设计和测试结果分析两部分 。
三 。关键因素
接下来 ， 以SAS公司的JMP软件为例 ， 简要介绍实验设计方法及其关键工具 。JMP软件的实验设计平台是目前最先进、最全面、最灵活的实验设计方案 ， 集成了以下所有实验设计方法 。
实验方法组中有很多经典的实验设计方法 ， 但也有很多创新的实验设计方法 。最重要的是 ， 实验设计方案可以根据具体的实际问题进行定制 ， 不会浪费宝贵的资源 。一旦完成实验和数据收集 ， 工程技术人员需要能够非常方便地进行数据分析和建模 ， 了解响应变量的模式 ， 锁定主动关键因素并优化响应变量 ， 进而预测优化的效果和稳健性 。
四 。经典实验设计
罗纳德·费雪首先提出了实验设计的四个基本原则:析因原则、随机化、重复实验和区组划分 。但是直到最近 ， 生成和分析一个实验以及扩展这些原理的应用还主要依赖于手工计算 。尽管如此 ， 从业者80多年的智慧结晶创造了一系列广泛应用的测试设计方法 ， 能够满足特定测试条件和测试目标的要求 。这些经典的实验设计方法主要包括完全因子设计、筛选设计、响应面设计、混合设计和田口设计 。如果决定选择经典的实验设计方法 ， 各种实验评价工具(如预测方差描述符和FDS图等 。)也是不可或缺的 ， 可以帮助在开始消耗实验资源之前 ， 对选定的实验方案进行评估 。
动词 （verb的缩写）定制实验设计(定制设计信息资源网络gn)
举个简单的例子 ， 当有两个因素时 ， 完全因素实验设计会在一个正方形的区域内布置测试点 ， 但有时我们可能已经知道要探索的区域不是正方形的 。在这种情况下 ， 工程技术人员如果还需要使用全因素试验设计 ， 就必须使实际问题向这种方法本身妥协 ， 必要时对实际问题进行一些修正 。定制设计可以说是JMP软件的独创 。在这种设计中 ， 类似的妥协是不存在的 。它能根据实际问题的需要 ， 创造性地构建合适的实验设计方案 ， 从而最有效地利用实验资源 。这种方法可以在一个统一的测试设计框架中应对各种测试挑战:在同一个测试中既可以包含过程变量 ， 也可以包含混合因子；我们可以用“难以改变”或“极难改变”的因素来处理随机性有限的情况；定义只有在信息资源网络可能的情况下才能估计的模型变量；可以计算样本大小 ， 以确保实验中的投资是值得的 。
不及物动词其他测试设计(其他设计)
即使响应变量没有内在可变性 ， 实验设计方法仍然可以帮助技术人员高效地探索高维因子空 ， JMP的空空间填充设计就是其中之一 。这种方法一般通过高斯过程平滑器进行分析 ， 以获得预测偏差和方差较低的备选模型 。
【项目管理实验设计 实验设计方法】
选择设计是另一种实验设计方法 ， 广泛应用于消费者偏好研究 。在选择设计中 ， 会询问消费者对可选产品的偏好 ， 如果有必要 ， 价格也可以是因素之一 。选择一个能够向消费者构建科学提问的方案 ， 让消费者真实准确地反映自己的声音(偏好) ， 对于引导企业开发出你的产品受到市场欢迎是非常重要的 。
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