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实验设计DOE实施步骤与ANOVA计算方法
2023-07-1607:33
A.实施步骤
使用统计方法进行设计与分析一个实验时,每个参与的人事前一定要清楚
的了解,目前实验的目标、资料收集方法与基本的资料数值分析,下面的实验
步骤是Coleman与Mogtgomery在1993年所提出。
1.找出并详细说明问题所在
实施实验设计前,了解问题应该是很明显的事,然而要将问题找出来并清
楚地描述出问题的面貌,并非如想象中的简单,因为需要对实验对象有完整的
认知才行。通常须邀集所有相关单位人员,如工程部、品管部、制造部、营销
部等等,把可能相关的因子一一列举出来,在分析出可能之重要因子后,仔细
说明问题现象与因子之间的关系。此步骤对接下来的实验设计非常重要。
2.决定影响之因子与其水平数和范围
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实验前必须找出影响之因子与因子变化的范围,特别是实验变量的水平。
如何将因子控制在实验水平值和如何测量其值都要仔细考虑。例如:锡炉实验
中,工程师找到12个会影响的变量,接下来工程师需分别定出每个变量变化
的范围,与在这些范围中该取几个水平数,此时有关制程的知识就很重要;这
些制程知识是包含实务经验与理论了解。在实验初期或制程并不成熟时,应尽
量考虑所有可能因子,以防有遗珠之憾。
当时验得目的在寻找关键因素时,因子水平数会取的少,一般取2个水平
数。决定实验因子的范围上,因子审查时,范围要广些;一旦确定重要因子
时,范围则取小些,以便能明确知道实验因子最佳值。
3.选择应变变量
选择应变数时,实验者需确定此变量真的能提供制程有用的信息,最常被
用来代表量测之特征值是平均数或变异数(或两者)。多应变数并不常见。量
测误差(measurementerror)是实验中重要的因子,因为量测误差很大时,
只有影响较大的因子会被侦测出,或需要进行重复实验,再以平均值作为观测
值。与应变数相关的资料亦非常重要,如实验前应变数的情况与其它相关信息
等。
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在此需再次说明的是,于步骤一至三中,对制程有完整的认识将会对接下
来的实验结果产生关键性的影响,此三个步骤称为「实验前规划」。一个制程
通常牵涉各方面的专业知识,并非个人可以掌握,所以最好由一个包含所有相
关部门人员所组成的团队来进行。
4.寻找适当之实验设计
如果「实验前规划」正确无误的完成,此步骤即相当容易。选择正确设计
与样本大小息息相关,但是合适的实验次数与区块、随机限制等都与设计有
关。选择设计时,必须时时将实验目的放在心中,因为初步实验的目的在找出
影响较大的因子,接下来的实验则在了解这些因子所造成的影响有多大。其它
实验可能在比较同质性,例如条件A是现有之标准制造程序,条件B则是经济
的制程,此实验的目的是希望证明条件A与B对制程产品良率的影响并无不
同。
5.进行实验
执行实验时,需监视实验程序确实依计划进行,如果在实验中发生错误,
可能会使实验无效。因为在「实验前规划」时可能会低估在复杂制程或研发环
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境中进行实验的困难度,如果实验前即做好分析动作,实验成功的可能性将大
大提升。
6.统计分析
资料分析时,利用统计方法会使结论客观,如果正确的设计出实验,实验
步骤也进行无误,接下来的统计分析就不难,目前功能强大的实验分析软件如
SPSS、Minitab、SAS、JMP等都可以加以运用,同时,残差分析及模型验证
也需进行。
在做出结论与建议时,需谨记:统计方法并不能证明某个因子具有特别的
影响,因为它们只能提供可信度与有效性的指导方针,藉此我们可以度量结论
的可能误差获得知其信赖区间。结合制程知识后,可以做出完整的结论。
7.做出结论与建议
数据分析后,实验者可依结果做出实验的结论,依此结论再做出建议或采
举的动作,如后续实验和确认测试,以证明实验的有效性。
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