菲爾·凱 (Phil Kay) 最近在 LinkedIn 上發表了一篇帖子，上面寫著“ OFAT 不起作用”。 作為 JMP 全球支持團隊的學習經理和數據分析傳播者，Phil 經常在 LinkedIn 上與他的關注者分享寶貴的智慧。
但這篇文章不同，獲得了超過 30,000 次瀏覽、300 多個反應和 60 多個評論。 您可以在下面閱讀全文。
我藉此機會問了 Phil 幾個問題——關於一次單一因素的實驗有什麼問題，實驗設計有什麼好處，以及他希望通過 LinkedIn 上的推廣實現什麼目標。話題。
那麼一次嘗試一個因素有什麼不好呢？
菲爾：一次試驗一個因素的問題在於，大自然並不遵循這些規則。 物理/化學/生物世界要復雜得多。 一個因素的影響取決於其他因素的設置方式。 例如，升高溫度可能會產生不同的效果，具體取決於您設置的 pH 值。 如果一次只改變一個因素，您就無法了解這些重要且複雜的行為。 最終結果是您找不到最佳解決方案，並且您沒有學到太多關於如何控制流程或系統以始終如一地實現高質量結果的知識。 這只是浪費時間和精力。
好吧，那麼為什麼人們仍然一次試驗一個因素呢？
菲爾：大多數科學家和工程師在接受教育時就被告知，一次只考慮一個因素是進行實驗的唯一方法。 你可以而且應該同時改變所有因素的想法是可怕的。
好的。 現在請告訴我們實驗設計有什麼好處。
它使您能夠通過充分探索流程的可能性來找到最佳解決方案。 這不僅僅是尋求最佳結果。 它是一個學習工具：您可以捕獲複雜的行為並了解所有因素的影響。 利用統計的“魔力”，它還可以確保效率，因為您只需測試為您提供所需的整個系統模型所需的少數設置。
什麼是#DOEbyPhilKay在領英上？
菲爾：人們可以關注這個主題標籤來查看每週發布的帖子，其中包含有關實驗設計 (DOE) 的想法和重要提示。 這些帖子混合了有關能源部的啟發性引言、功率分析等技術概念的介紹以及我在遛狗時想到的談話要點。
你為什麼要創建這些#DOEbyPhilKay 帖子？ 你希望實現什麼目標？
菲爾：除了無恥的自我推銷之外，我希望這些帖子能為剛剛學習使用 DOE 的人們提供鼓勵和支持。 我還想利用能源部其他傳播者的熱情，這樣我們就可以共同努力，實現世界上每個實驗者都擁有從該方法中受益的技能的願景。 也許更多的教育工作者會受到啟發，向我們未來的科學家和工程師教授能源設計。
您的#DOEbyPhilKay 帖子得到了什麼回應？
菲爾：很高興發現我並不是唯一一個對這個話題有強烈感受的人。 OFAT 帖子的瀏覽量已超過 30,000 次！ 我真的很喜歡這些討論。 它讓我與世界各地不同行業的大量新人建立了聯繫。 最近有人告訴我，他們為化學本科生教授 DOE 模塊，他們在課程開始時引用了我的一篇文章——這可能是我職業生涯中最自豪的時刻之一。
您可以通過點擊以下鏈接來關注 Phil 在 LinkedIn 上的帖子這裡並點擊“關注”按鈕。 （注意：您必須先登錄 LinkedIn。）現在請欣賞菲爾為他可愛的狗在美麗的英國鄉村散步時拍攝的這張照片。
你好@DirtyDataCoLLC ,
是的，我也有點驚訝有些人仍然提倡 OFAT。 我認為他們中的大多數人都在談論只有一個感興趣因素的情況。 那並不是真正的OFAT。 是“OF”。
非常同意減脂！ 我想我自己也可以用它！
我很驚訝人們在評論中一次認可一個因素。 我經營 DOE 已有 20 年了，在他發表 LinkedIn 帖子之前我從未聽說過 OFAT 這個詞。 我重新分析生物技術公司的 DOE。 我經常找到能源部無法解決的問題的解決方案。 OFAT 只是在理解主題之前需要修剪掉的脂肪。
