- 相關(guān)推薦
實(shí)驗設計的要求
試驗設計，也稱(chēng)為實(shí)驗設計。數理統計的一個(gè)分支。關(guān)于如何按照預定目標制訂適當的實(shí)驗方案，以利于對實(shí)驗結果進(jìn)行有效的統計分析的數學(xué)原理和實(shí)施方法。下面是小編帶來(lái)的實(shí)驗設計的要求，希望對你有幫助。
一、實(shí)驗設計的意義
實(shí)驗設計是科學(xué)研究計劃內關(guān)于研究方法與步驟的一項內容。在醫學(xué)科研工作中，無(wú)論實(shí)驗室研究、臨床療效觀(guān)察或現場(chǎng)調查，在制訂研究計劃時(shí)，都應根據實(shí)驗的目的和條例，結合統計學(xué)的要求，針對實(shí)驗的全過(guò)程，認真考慮實(shí)驗設計問(wèn)題。一個(gè)周密而完善的實(shí)驗設計，能合理地安排各種實(shí)驗因素，嚴格地控制實(shí)驗誤差，從而用較少的人力、物力和時(shí)間，最大限度地獲得豐富而可靠的資料。反之，如果實(shí)驗設計存在著(zhù)缺點(diǎn)，就可能造成不應有的浪費，且足以減損研究結果的價(jià)值�？傊�，實(shí)驗設計是實(shí)驗過(guò)程的依據，是實(shí)驗數據處理的前提，也是提高科研成果質(zhì)量的一個(gè)重要保證。
二、實(shí)驗設計的原則
實(shí)驗設計有屬于專(zhuān)業(yè)方面的，有屬于統計方面的。從統計方面說(shuō)，主要應當考慮對照、重復、隨機化等問(wèn)題，這就是所謂實(shí)驗設計的三原則。其具體內容我們將在第二、三、四節介紹。
三、實(shí)驗設計的基本內容
�。ㄒ唬⿺M定相互比較的處理
所謂處理，指的是在實(shí)驗研究中欲施加給受試對象的某些因素。如營(yíng)養實(shí)驗的各種飼料，治療某病的幾種療法或藥物，藥理研究中某藥的各種劑量等。在實(shí)驗的全過(guò)程中，處理因素要始終如一保持不變，按一個(gè)標準進(jìn)行實(shí)驗。如果實(shí)驗的處理因素是藥物，那么藥物的成份、含量、出廠(chǎng)批號等必須保持不變。如果實(shí)驗的處理因素是手術(shù)，那么就不能開(kāi)始時(shí)不熟練，而應該在實(shí)驗之前使熟練程度穩定一致。
�。ǘ┐_定實(shí)驗對象及數量
這里指的是實(shí)驗所用的動(dòng)物或活體組織標本等。在實(shí)驗設計中，要根據實(shí)驗觀(guān)察的目的與內容，明確規定采用什么樣的實(shí)驗對象，實(shí)驗對象中的每個(gè)實(shí)驗單位必須具備的條件與要求，以保證受試對象的一致性。實(shí)驗對象需要有一定的數量，例數不能太少，也不宜過(guò)多。如何估計例數，詳見(jiàn)第四節。
�。ㄈ┐_定將各實(shí)驗單位分配到各種處理中去的原則
這主要是隨機分配或隨機化問(wèn)題。第三節將介紹幾種常用的隨機分組方法。
�。ㄋ模⿺M定觀(guān)察項目和登記表
要根據研究目的和任務(wù)，選擇對說(shuō)明實(shí)驗結論最有意義，并具有一定特異性、靈敏性、客觀(guān)性的觀(guān)察項目。必要的項目不可遺漏，數據資料應當完整無(wú)缺；而無(wú)關(guān)緊要的項目就不必設立，以免耗費人力物力，拖延整個(gè)實(shí)驗的時(shí)間，爾后，要按照觀(guān)察項目之間的邏輯關(guān)系與順序，編制成便于填寫(xiě)和統計的登記表，以便隨時(shí)記錄實(shí)驗過(guò)程中獲得的數據資料。同一項目的度量衡單位必須統一符號（如+、++、+++等），應有明確的定義。
�。ㄎ澹⿺M定對資料整理分析的預案
這就是對將獲得的數據資料準備如何進(jìn)行整理？要計算哪些統計指標？用什么統計分析方法？事先必須有個(gè)初步的設想。例如對計數資料，是計算率還是百分比？若計算率，分子是什么？分母是什么？各組同一項目的某個(gè)率或百分比如何進(jìn)行比較？又如對計量資料，是計算算術(shù)均數、幾何均數還是中位數？同一項目各均數間應采用什么方法作比較？切忌實(shí)驗設計時(shí)不認真考慮，實(shí)驗過(guò)后拿數字去找統計方法。
拓展閱讀
內容
產(chǎn)品質(zhì)量的高低主要是由設計決定的，一個(gè)好的試驗設計包含幾個(gè)方面的內容。
第一是明確衡量產(chǎn)品質(zhì)量的指標，6σ管理強調用數據說(shuō)話(huà)，所以這個(gè)質(zhì)量指標必須是能夠量化的指標，在試驗設計中稱(chēng)為試驗指標，也稱(chēng)為響應變量(response variable）或輸出變量。
第二是尋找影響試驗指標的可能因素（factor)，也稱(chēng)為影響因子和輸入變量。因素變化的各種狀態(tài)稱(chēng)為水平，要求根據專(zhuān)業(yè)知識初步確定因素水平的范圍。
第三是根據實(shí)際問(wèn)題，選擇適用的試驗設計方法。試驗設計的方法有很多，每種方法都有不同的適用條件，選擇了適用的方法就可以事半而功倍，選擇的方法不正確或者根本沒(méi)有進(jìn)行有效的試驗設計就會(huì )事倍而功半。
第四是科學(xué)地分析試驗結果，包括對數據的直觀(guān)分析、方差分析、回歸分析等多種統計分析方法，這些工作可以借助Minititab軟件完成。
作用
試驗設計在工業(yè)生產(chǎn)和工程設計中能發(fā)揮重要的作用，主要有：
1.提高產(chǎn)量；
2.減少質(zhì)量的波動(dòng)，提高產(chǎn)品質(zhì)量水準；
3.大大縮短新產(chǎn)品試驗周期；
4.降低成本；
5.試驗設計延長(cháng)產(chǎn)品壽命。
在工農業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中，經(jīng)常需要做試驗，以求達到預期的目的。例如在工農業(yè)生產(chǎn)中希望通過(guò)試驗達到高質(zhì)、優(yōu)產(chǎn)、低消耗，特別是新產(chǎn)品試驗，未知的東西很多，要通過(guò)試驗來(lái)摸索工藝條件或配方。如何做試驗，其中大有學(xué)問(wèn)。試驗設計得好，會(huì )事半功倍，反之會(huì )事倍功半，甚至勞而無(wú)功。
如果要最有效地進(jìn)行科學(xué)試驗，必須用科學(xué)方法來(lái)設計。所謂試驗的統計設計，就是設計試驗的過(guò)程，使得收集的數據適合于用統計方法分析，得出有效的和客觀(guān)的結論。如果想從數據作出有意義的結論，用統計方法作試驗設計是必要的。當問(wèn)題涉及到受試驗誤差影響的數據時(shí)，只有統計方法才是客觀(guān)的分析方法。這樣一來(lái)，任一試驗問(wèn)題就存在兩個(gè)方面：試驗的設計和數據的統計分析。這兩個(gè)課題是緊密相連的，因為分析方法直接依賴(lài)于所用的設計。
基本原理
試驗設計的三個(gè)基本原理是重復，隨機化以及區組化。
所謂重復，意思是基本試驗的重復進(jìn)行。重復有兩條重要的性質(zhì)。第一，允許試驗者得到試驗誤差的一個(gè)估計量。這個(gè)誤差的估計量成為確定數據的觀(guān)察差是否是統計上的試驗差的基本度量單位。第二，如果樣本均值用作為試驗中一個(gè)因素的效應的估計量，則重復允許試驗者求得這一效應的更為精確的估計量。如s2是數據的方差，而有n次重復，則樣本均值的方差是s2/n。這一點(diǎn)的實(shí)際含義是，如果n=1，如果2個(gè)處理的y1=145，和y2=147，這時(shí)我們可能不能作出2個(gè)處理之間有沒(méi)有差異的推斷，也就是說(shuō)，觀(guān)察差147-145=2可能是試驗誤差的結果。但如果n合理的大，試驗誤差足夠小，則當我們觀(guān)察得y1隨機化是試驗設計使用統計方法的基石。
所謂隨機化，是指試驗材料的分配和試驗的各個(gè)試驗進(jìn)行的次序，都是隨機地確定的。統計方法要求觀(guān)察值（或誤差）是獨立分布的隨機變量。隨機化通常能使這一假定有效。把試驗進(jìn)行適當的隨機化亦有助于“均勻”可能出現的外來(lái)因素的效應。
區組化是用來(lái)提高試驗的精確度的一種方法。一個(gè)區組就是試驗材料的一個(gè)部分，相比于試驗材料全體它們本身的性質(zhì)應該更為類(lèi)似。區組化牽涉到在每個(gè)區組內部對感興趣的試驗條件進(jìn)行比較。[2]
方法
常見(jiàn)的試驗設計方法，可分為二類(lèi)，一類(lèi)是正交試驗設計法，另一類(lèi)是析因法。
第一類(lèi)
正交試驗設計法
�、俣x
正交試驗設計法是研究與處理多因素試驗的一種科學(xué)方法。它利用一種規格化的表格——正交表，挑選試驗條件，安排試驗計劃和進(jìn)行試驗，并通過(guò)較少次數的試驗，找出較好的生產(chǎn)條件，即最優(yōu)或較優(yōu)的試驗方案。
�、谟猛�
正交試驗設計主要用于調查復雜系統（產(chǎn)品、過(guò)程）的某些特性或多個(gè)因素對系統（產(chǎn)品、過(guò)程）某些特性的影響，識別系統中更有影響的因素、其影響的大小，以及因素間可能存在的相互關(guān)系，以促進(jìn)產(chǎn)品的設計開(kāi)發(fā)和過(guò)程的優(yōu)化、控制或改進(jìn)現有的產(chǎn)品（或系統）。
�、郾砀裥问�
第二類(lèi)
析因法
�、俣x析
因法又稱(chēng)析因試驗設計、析因試驗等。它是研究變動(dòng)著(zhù)的兩個(gè)或多個(gè)因素效應的有效方法。許多試驗要求考察兩個(gè)或多個(gè)變動(dòng)因素的效應。例如，若干因素：對產(chǎn)品質(zhì)量的效應；對某種機器的效應；對某種材料的性能的效應；對某一過(guò)程燃燒消耗的效應等等。將所研究的因素按全部因素的所有水平（位級）的一切組合逐次進(jìn)行試驗，稱(chēng)為析因試驗，或稱(chēng)完全析因試驗，簡(jiǎn)稱(chēng)析因法。
�、谟猛�
用于新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品或過(guò)程的改進(jìn)、以及安裝服務(wù)，通過(guò)較少次數的試驗，找到優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低耗的因素組合，達到改進(jìn)的目的。
�、郾砀裥问�
成功要素
1、沒(méi)有一種“放之四海而皆準”的問(wèn)題解決方案，試驗設計同樣不能提供解決所有問(wèn)題的途徑，要全面考慮解決問(wèn)題的方式，選取最有效、最經(jīng)濟的解決途徑。
2、即使決定采用試驗設計，也不能生搬硬套地使用“試驗設計五步曲”。跟據實(shí)際情況和要求，有時(shí)可以省去其中的某幾步，有時(shí)還會(huì )在同一個(gè)項目中重復循環(huán)地跳幾輪“五步曲”。
3、除了試驗設計涉及的因素外，要盡量確保所有的環(huán)境因素是穩定和符合現實(shí)的。如果條件所限，如果做不到這一點(diǎn)，不妨可以用隨機化、區組化、仿行等方法來(lái)盡量避免。
4、保證試驗的仿真性，避免一些理想的試驗環(huán)境，比如試驗室。
5、不要一味地排斥試驗設計執行之前的歷史數據。相反，適當地利用企業(yè)信息化的成果，從ERP、MES中的海量數據中進(jìn)行“數據挖掘”，很可能會(huì )減少試驗投資，細化因素水平的選取。這也是當前試驗設計應用領(lǐng)域中的新趨勢之一。
6、為了保險起見(jiàn)，在得到最終的最佳參數水平組合后，還要進(jìn)行一些驗證試驗來(lái)檢驗結果，實(shí)在沒(méi)有條件實(shí)施驗證試驗的，也要通過(guò)模型的“模擬仿真”來(lái)完成這個(gè)工作。
7、工欲善其事，必先利其器。為了提高試驗設計的效率和解決問(wèn)題的成功率，選擇合適的專(zhuān)業(yè)工具必不可少。源于全球最大統計分析軟件公司的JMP軟件是試驗設計業(yè)界的不二選擇，它不但能很好地實(shí)現篩選試驗、析因試驗、優(yōu)化試驗等傳統手法，而且將數據挖掘、模擬仿真等相關(guān)方法也有機地融合在試驗設計中，為我們提供了完整的試驗設計解決方案，本文中的所有圖形就完全是以JMP軟件為載體實(shí)現的，JMP也是目前試驗設計方法實(shí)踐者最推崇的專(zhuān)業(yè)軟件之一。
【實(shí)驗設計的要求】相關(guān)文章：
實(shí)驗設計方案04-03
實(shí)習報告撰寫(xiě)要求02-24
地基與基礎的設計要求10-09
銷(xiāo)售人員的工作要求03-18
職場(chǎng)著(zhù)裝要求禮儀06-09
崗位要求職責02-05
解小評課要求09-21