DOE（Design Of Experiment，试验设计）是一种研究和处理多因子与响应变量关系的统计方法，通过合理挑选试验条件、安排试验并对数据进行分析，建立响应与因子之间的函数关系或找出总体最优的改进方案。

DOE试验设计是什么

DOE（Design of Experiments，实验设计）是一种系统的科学方法，用于研究和处理多因子与响应变量之间的关系，通过合理地挑选试验条件、安排试验，并对试验数据进行分析，DOE旨在建立响应与因子之间的函数关系，或者找出总体最优的改进方案，这种方法最早由英国统计学家费歇尔（Ronald Fisher）在20世纪20年代提出，并在农业试验中得到应用，随后逐渐发展并广泛应用于各个自然科学和社会科学领域。

一、基本概念

因子：影响输出变量Y的输入变量X称为因子，因子可以是可控因子（在实验过程中可以精确控制的因子）和非可控因子（亦称噪声因子，不能作为DOE的因子，但可以通过方法将其稳定在一定的水平上）。

水平：因子的不同取值称为因子的水平。

处理：各因子按照设定的水平的一个组合，按照此组合可以进行一次或多次试验并获得输出变量的观察值。

模型与误差：按照可控因子x1、X2、…XK建立的数学模型，包含由非可控因子造成的试验误差和失拟误差（所采用的模型函数F与真实函数间的差异）。

二、基本原则

1、完全重复：进行完全重复试验以获得试验误差的估计。

2、随机化：以完全随机的方式安排各次试验的顺序和所有试验单元，以防止未知变量对实验结果的干扰。

3、区组化：如果可能，将试验单元划分为若干区组，使区组内差异较小而区组间差异较大，以减少试验误差的影响。

三、一般步骤

1、确定目标：明确实验的目的和要解决的问题。

2、选择因素和水平：确定哪些因素影响响应变量，并为每个因素选择适当的水平。

3、选择实验设计：根据因素数量和水平选择合适的实验设计类型，如全因子设计、部分因子设计等。

4、实施实验：按照设计的方案进行实验，收集数据。

5、分析数据：使用统计方法（如方差分析ANOVA）分析实验数据，确定影响因子的显著性。

6、得出上文归纳：根据分析结果，得出关于因素影响和最佳条件的上文归纳。

7、优化实验设计：根据上文归纳和实验数据，优化实验设计以提高准确性和可靠性。

8、重复实验：在得出上文归纳后，重复进行实验以验证上文归纳的准确性和可靠性。

四、常用工具

测量系统分析(MSA)：评估测量系统的质量。

假设检验：用于判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的。

方差分析：用于判断不同总体间的均值是否存在显著差异。

回归分析：建立因变量Y与自变量X之间的经验公式，用于预测和控制。

五、实例说明

假设一个食品工业实验希望研究温度和时间对产品质量的影响，可以设计一个包含温度（如150°C和200°C）和时间（如30分钟和60分钟）的全因子设计，通过实验收集数据后，使用方差分析来评估温度和时间对产品质量的显著影响，根据分析结果确定最佳的温度和时间组合以优化产品的质量。

DOE是一种强大的科学工具，它通过系统的实验设计和数据分析方法，帮助研究人员更深入地理解复杂系统中的因果关系，并找到最优的解决方案。