一分钟，带你了解DOE！

在日常的工作和生活中，我们经常会遇到一些需要不断研究和多次实验才能解决的问题。从煮一份美味的甜点、冲泡一杯香浓的咖啡，到研制一种特殊的药物、设计航天器的飞行路线，我们要做很多的研究和实验。这个过程就是DoE。

DoE，即Design of Experiment，是实验设计的简称，是一种安排实验和分析实验数据的统计方法。

让我们举一个简单的例子来加深我们的理解:

为了提高物质A的转化率，工艺工程师需要研究反应温度和溶液浓度对物质A转化率的影响，经过以下实验设计和运行测试，得到如下表所示的结果:

从上表可以看出，这是一个两因素两水平的实验设计。响应是物质A的转化率，因素是反应温度和溶液浓度，有两个水平(反应温度的高水平为100℃，低水平为85℃，溶液浓度的高水平为15%，低水平为10%)。

分析了反应温度的主要影响。当处于85℃的低水平时，平均转化率为56。当处于100℃的高水平时，平均转化率为68%；转化率从56提高到68完全是由于反应温度的变化，这是反应温度因素的主要影响。

同样的分析方法，当溶液浓度从10%增加到15%时，平均转化率从66降低到58，这是溶液浓度因子的主要影响。

此外，无论反应温度是85℃还是100℃，溶液浓度从10%增加到15%都会导致转化率降低8%。无论溶液浓度是10%还是15%，反应温度从85℃提高到100℃也会导致转化率提高8；这两个因素在不同水平上的变化没有相关性，说明这两个因素之间没有相互作用。

利用Minitab软件进行分析，可以得到更直观的主效果图和交互图。

本实验设计的结果表明，为了提高物质A的转化率，有必要在较低溶液浓度的条件下提高反应温度。

为了找到最佳工艺条件，需要进行方差分析和回归分析，得到回归方程。根据回归方程，预测不同工艺条件(即不同反应温度和溶液浓度的组合)下的转化率，并通过验证试验进行验证和优化。