试验设计（DOE）技术的基本概念

试验设计( DOE)技术是半导体工艺设备和电路系统统计表征和优化的核心技术。理论上，它是数理统计学最重要的分支之一，也是最早、最有影响的分支之一。

R.现代统计学的主要奠基人之一A.Fisher在英国农业实验站工作时，从田野试验设计研究中发展了统计学试验设计的基本思想和方法，推动了整个数理统计的发展。此后，试验设计成为了数理统计中非常活跃的一个分支。试验设计技术的研发始终与其在科学研究、工农业生产技术改进等方面的应用紧密相连。到目前为止，已经形成了广泛的理论和应用体系。

试验设计是相关统计理论和实验技术的结合，使研究人员能够发现好的实验，有效地分析数据，并在分析结论和最初的研究目标之间建立联系。由于试验设计是一个统计理论，这里有一些关于试验设计理论的基本概念:

1.指示器

试验设计，过程结果参数所需的目标值称为“指标”，有时也称为“响应变量”。

2.因素

试验设计，影响过程结果参数的过程输入变量称为“因素”，也称为“因子”。其实过程中有可控因素和不可控因素，对应的因素也分为“可控因素”和“不可控因素”，其中不可控因素又称为“噪声因素”或“随机因素”。

3.水平

试验设计，可用于受控因子的数值称为水平。“级别”的可能值的数目称为“级别数”。因此，有些因素可能是多层次的因素。例如，对于氧化过程，“温度”是影响氧化层厚度指数的可控因素。如果试验设计中允许950℃、975℃和1000℃三个值，则温度为三级因子。

4.测试方案

也可以称之为“测试型”。在确定测试指标、因素和水平后，可以根据一定的统计原理选择测试方案，制定测试方案。一个糟糕的设计可能只得到很少的信息(这些信息可能对分析没有帮助)，而一个精心安排的试验设计可能会使结果清晰明了，不需要进行太复杂的分析。如何选择试验设计类型，构建测试方案是试验设计技术的核心。

5.试验设计矩阵

试验设计矩阵是实验的矩阵描述。它不是为特定因素设置的，而是基于通用代码构建的矩阵。因此，与具体的测试方案相比，具有更广泛的意义，是制定具体测试方案的关键，对测试结构和分析非常有用。