If you are experimenting without using DoE, you are almost certainly wasting your time. A real-world example with water testing data shows why.If you are experimenting without using DoE, you are almost certainly wasting your time. A real-world example with water testing data shows why.If you are experimenting without using DoE, you are almost certainly wasting your time. A real-world example with water testing data shows why.If you are experimenting without using DoE, you are almost certainly wasting your time. A real-world example with water testing data shows why.如果您在不使用 DoE 的情况下进行实验，几乎肯定是在浪费时间。 一个带有水质测试数据的真实示例说明了原因。
我讨厌看到人们浪费时间。 这就是为什么我不厌其烦地告诉科学家和工程师使用实验设计（能源部）。 如果他们在不使用能源部的情况下进行实验，那么他们几乎肯定是在浪费时间。
乍一看，能源部似乎很神奇。 甚至有人告诉我这是一种宗教！ 这让我笑了。 可能是因为我认为那个人说的有一定道理。
我想要通过简单的解释揭开能源部的神秘面纱一些术语和概念在人们刚开始使用时可能会感到困惑。 我希望通过案例研究，您会发现统计设计的实验只有令人信服的、合理的理由。 你不需要盲目信仰。
在关于这个主题的第一篇文章中，我想让您沉浸在多参数过程和系统的可能性空间的巨大规模中，并向您展示我们如何通过探索这个空间的聪明方法来克服挑战，以学到最多的东西我们可以不浪费时间或精力。
一个真实的例子
我们的例子来自分析方法开发。 我们希望开发测量水中有机氯化物农药和多氯联苯 (PCB) 浓度的最佳方法。对于许多环境实验室来说，测量水中的有机化合物是一项常规、大批量、高通量的任务。
实验室需要优化其分析方法，以实现最佳检测限，以满足法律要求。该方法还需要稳健并提供一致的结果。 分析使用 GC-MS：气相色谱 (GC) 分离样品中的成分，并使用质谱 (MS) 进行检测。
A typical chromatogram showing the peaks for each substance or analyte. Taller peaks correspond to a higher amount of that analyte. We want to find conditions that give us the tallest peaks for all analytes so that we can detect substances that are in water at very low concentrations.A typical chromatogram showing the peaks for each substance or analyte. Taller peaks correspond to a higher amount of that analyte. We want to find conditions that give us the tallest peaks for all analytes so that we can detect substances that are in water at very low concentrations.A typical chromatogram showing the peaks for each substance or analyte. Taller peaks correspond to a higher amount of that analyte. We want to find conditions that give us the tallest peaks for all analytes so that we can detect substances that are in water at very low concentrations.A typical chromatogram showing the peaks for each substance or analyte. Taller peaks correspond to a higher amount of that analyte. We want to find conditions that give us the tallest peaks for all analytes so that we can detect substances that are in water at very low concentrations.显示每种物质或分析物的峰的典型色谱图。 较高的峰对应于较高含量的分析物。 我们希望找到能够为所有分析物提供最高峰值的条件，以便我们能够检测水中浓度非常低的物质。
需要使用大容量进样器 (LVI) 将样品引入 GC-MS 系统，以便能够检测极低浓度的物质。 挑战在于 LVI 很复杂，有许多参数需要优化才能找到最佳条件。 我们正在寻找能够产生最高山峰的条件–最强信号–在气相色谱图中。
因素、运行和响应
这里没有什么特别的，这意味着 DoE 是独一无二的有用的。 在这种情况下，DoE 非常有用，您需要在大量可能性中寻找参数组合的最佳设置。 当您需要了解如何通过了解所有重要行为来控制系统或过程时，DoE 也很有用。
让我们看看 LVI 设置的可能性。 我们可以更改八个参数：
| 因素 |
缩写。 |
最低 |
最高 |
| 注射量 |
体积(注射量) |
10微升 |
100μL |
| 注射速度 |
速度(注射) |
0.25微升/秒 |
5微升/秒 |
| 注射温度 -30°C-30°C |
T(注射) |
-30℃ |
30℃ |
| 注射深度 |
深度(注射) |
20毫米 |
40毫米 |
| 排气流量 |
流量（排气） |
10毫升/分钟 |
150毫升/分钟 |
| 排气压力 |
P（排气） |
0psi |
9磅/平方英寸 |
| 排气时间 |
t(排气) |
0.1分钟 |
1分钟 |
| 衬板类型 |
衬垫 |
类型1 |
类型2 |
在 DoE 中，这些被称为因素。 对于每个因素，我们还有一系列设置：我们要进行实验的范围。 这些因素及其范围定义了我们期望找到解决方案的可能性空间。 我们如何去探索无限的可能性？
为了了解可能性的数量，我们将限制我们的搜索，以便我们仅在范围内的三个设置下考虑每个因素：最低、中点和最高（L、M、H）。 例如，我们只会考虑将进样体积设置为 10、55 或 100 µl。 （您有充分的理由想要查看每个因素的 L、M 和 H 设置，我们可以在后面的文章中讨论这一点。）
如果我们只采用前两个因素，并且希望测量 L、M 和 H 的所有组合，则需要测试 3 * 3 = 9 种不同的设置。 我们称这些为运行在能源部。 我们可以可视化可能性空间并查看我们将在简单图中执行的运行。
我们将这种类型的实验设计称为全阶乘因为我们正在测试所选级别数量的全套因素组合。 这个完整的阶乘将很好地覆盖可能性空间。 通过在这九种设置下通过系统运行标准样品并测量峰高，我们的回复，我们将获得有用的信息来找到这些因素的设置，从而最大限度地提高响应和检测低浓度物质的能力。
如果我们将其扩展到三个因素，则 T(inj) = 3 * 3 * 3 = 3^3 = 27 个组合的三个设置中的每一个现在都有 3 * 3 = 9 个组合。 我们开始看到多因素空间中可能性的爆炸式增长。
为了在三个级别上测试前七个因素的每个组合，我们将有 3^7 = 2187 种可能性！
衬里类型怎么样？ 该因子是不同的，因为它只能是 Type1 或 Type2。 我们说它是一个绝对的因素，而其他因素是连续的因素。 我们将用两种不同的衬垫类型测试 2187 个组合中的每一个，总共 4374 个！ 如果你不相信我，你可以数一下点数。
如果您无法理解这个情节，请不要担心。 您会发现很难想象所有这些可能性。 我将其包含在内是为了让您了解无数的可能性。 除非你有一大群奴才，否则进行这种实验是不可行的。
从 4374 次增至 26 次
我们如何才能找到最好的设置呢？ 我们如何才能理解系统在空间中任意点的行为？ 您可以看到如何花费大量时间尝试不同的组合而没有太多机会学习任何有用的东西。
不要绝望：这就是 DoE 的魔力所在。 我们可以采用较小的子集来获得几乎相同的有用信息，而不是 4374 次运行的完整阶乘。
这 26 次运行将为我们的目标形成一个有用的实验：
为什么是这 26 次运行？ 他们是随机选择的吗？ 你们中的一些人可能已经发现存在一定的对称性，但除此之外，还不清楚为什么应该选择这些运行。 另外，其他 4348 运行情况如何？ 难道我们不需要担心在这些设置下可能会发生什么吗？ 以及两者之间的设置？
在我的下一篇文章，我将回答这些问题并使用示例直观地说明 DoE 中的关键概念。
感谢您的意见。 该系列的第二个是这里。 第三部很快就会出来！
很棒的帖子！ 你什么时候发布你的下一篇文章？ 迫不及待地想阅读更多内容！
@菲尔_凯好贴。 我喜欢帮助揭开这个宗教神秘面纱的视觉效果和解释。
