【必讀】全因子DOE（1）

我們今天和大家去介紹一下我們的DOE 這也是我們6SIGMA裏邊最複雜的一個工具了 那麼我們今天分爲幾個部分 第一個部分我們去給大家介紹一下全因子DOE 因爲大家知道我們DOE這個工具裏邊 它有很多的DOE 有全因子DOE有篩選設計 根據我們的使用功能不一樣 比如說篩選 比如說我們建立一件模型 包括我們找最優解等等 它有很多 那麼這DOE裏邊這麼多工具 那麼最簡單的一個 也就是說我們在這個理論培訓當中 第一個要學的其實就是全因子DOE 這個是最簡單的一個 那麼我們簡單的這裏邊 今天就和大家說一些什麼呢 說一些這個主效應 這個效應這個概念 在DOE裏邊還是比較重要的 我們去說一下什麼叫主效應 那麼什麼叫交互效應 第三部分 我們給大家按照DOE的這個分析步驟 然後找一個案例出來 給大家去演示一下 包括我們怎麼去創建我們的表單 那麼再加上 我們看看今天能講完幾步 按照我們這DOE的分析步驟 今天主要還是在metab上操作 給大家去看一下 怎麼去操作我們的這個metab 你用metab按照什麼樣的一個順序 去分析我們的這些數據 那麼這個DOE 它是我們在6sigma當中 什麼時候去用的 大家可以看到 我們6sigma有很多方法論 不止一套方法論 但是最熟知的 也是最通用的 也是我們6sigma發明出來之後 它的第一套方法論 就是DMIC 那大家現在基本上參加中日協的這個認證的話 也都是按照這個最主流的路徑去做的 那麼DOE在哪裏 它在我們的愛階段 也就是我們的改進階段 改進階段 我們什麼時候用DOE 簡單理解它的作用 在這裏邊就是找我們的最佳參數了 最佳條件 最佳參數了 那麼大家就要清楚 那麼它和A階段的一個邏輯的關係和過渡是什麼 A階段分析 我們A階段的最後一步叫什麼 叫驗證根原因 驗證根本原因 我們在這裏邊 其實簡單的來說 舉個例子 比如說 我們有一個項目 我的這個溫度會不會影響 這個溫度是什麼 就是一個因子X 它會不會影響我們的想變量Y 比如說 重量的平均值 Y是重量 它會不會影響我們的Y 那麼一般在驗證的時候 我們最簡單的來說 就叫單因子的驗證 假設檢驗 那麼溫度我們定一個低水平 比如20度 然後呢 高水平定一個60度 我們去看一下 這個溫度的水平變化 對於我們Y 這個重量的平均值來說 有沒有顯著的差異性 如果有呢 其實在這A階段就結束了 就結束了 我們認爲這一個是一個重要的因子 就把它留下來了 但是不管是做這個 這個DMS項目 還是大家平常在工作當中 我們肯定是有一些基本的邏輯的 這個邏輯是什麼 我是驗證了這個溫度有影響了 對吧 一個低一個高 那麼緊跟着下一個問題就是 我們自己也會問自己 我們可能領導也會問自己 那麼我到底定多少度 具體定到什麼樣的一個數值 我們的這個Y 能達到我們的一個要求和目的 那這是誰做的呢 那麼DOE就可以去做這個東西 那麼DOE 也爲什麼說的複雜 因爲它裏邊有三個東西在體現 第一個呢 就是假設檢驗 我們最後給大家用meetup操作的時候 大家不用看了 假設檢驗 那麼第二是什麼呢 第二就是我們把這個因子 作爲固定水平因子 它這個用的方差分析 ANOVA 第三是什麼呢 第三就是大家都知道 我們DOE它最後會輸出一個模型 會輸出一個模型 這個模型是什麼呢 它利用的技術是什麼 就叫回歸 迴歸建模 所以假設檢驗加ANOVA加回歸 加一起 其實就是DOE了 所以爲什麼說DOE複雜 就複雜在這裏了 那麼如果大家學的時候 把前面這些 比如假設檢驗 ANOVA 迴歸 你看我們學這些的時候 其實是分着學的 這些都是分着學的 這些都是在A階段 大家開始學的 那麼如果每一個 你都掌握的很透徹 你的這個統計原理 都理解的很透徹 那麼到I階段 學DOE的時候 再學一下 DOE的一些 自身的一些特性和性質 那麼你就很好去掌握 和理解它 我們來看一下 除了DOE之外呢 我們其實還有一種 比較常見的 叫OFAT 什麼叫OFAT 就是一次因子 這個其實呢 怎麼說呢 我要和大家說一下 不是說DOE 就必須 我們必須要用DOE 也不一定是這樣 你說OFAT是什麼 就是一次因子 比如說 我有兩個參數 一個呢 是溫度 一個呢 是壓力 什麼叫一次因子 我比如說 我把溫度定爲20度 我把它固定不變 我動壓力 比如說動30 壓力到30 壓力到40 50 60 70 我這樣去做實驗 我來看一下 對應我Y的一個變化是多少 那比如說 我希望Y達到最高 90以上 到50的時候 Y是100 然後我們就把這個壓力 認爲壓力的最大參數是多少 50 然後下一步呢 再把壓力是50 給它固定死 再去調什麼 再去調溫度 溫度可能從20度到100度 這樣去調 那這個就叫一次因子 也就是說 我每次只動一個因子的水平 其他的我都不動 那麼這種方法呢 肯定有它的缺陷 但不是說我們在這個實驗當中 就完全不能用 但相比較這個一次因子呢 我們DOE的實驗效率會更高 我們大家應該清楚 看這個part case方法 我們兩個因子呢 會做四次實驗 而且得到的信息會更豐富 第二呢 我們可以對我們這些多個因子的交互作用 可以在DOE裏邊同時研究 比如說二交互 三交互 你看一次因子呢 它是沒有辦法去研究交互的 但是DOE它可以研究 比如說剛纔我們舉的這個例子 壓力乘溫度 這個交互作用 DOE可以研究 那麼OFVT呢 它研究不了 好 我們來看一下 那麼在DOE裏邊呢 有一些重要的 或者說比較主要的一些概念 第一個就叫效率 那什麼叫效率呢 簡單的來說 就是當我的因子發生變化時 我對應 X發生變化時 我對應Y的一個變化 是多少 那這個就叫效率 那麼我們先來看主效率 我們先來看主效率 比如說 舉個例子 我們呢 有幾個參數呢 有幾個因子呢 兩個因子 一個叫 一個因子是溫度 一個因子是壓力 那麼我們一共會做多少次實驗 大家可以想一下吧 對吧 每一個因子壓力一壓力二 這個是什麼 這個是我們定的高低水平 比如壓力一 設定的一個具體的水平 比如說三兆帕 壓力二呢 壓力高水平的定一個六兆帕 這個就叫低水平和高水平 溫度呢 比如說我們定一個三十度 高水平的定一個五十度 那麼DOE 它是一定會把你所有因子的這個水平組合都做一遍 這是它的性質 全因子DOE是這樣 全因子DOE 那麼一共會做幾次 你想吧 組合搭配有幾次 那個就是二乘以二 就是四次 對 我們就原條同學說出來了 四次 那麼做這四次 這二十是什麼 四十是什麼 三十是什麼 五十二是什麼 這個就是我們對應每一次組合搭配 或者說每一次實驗 我們的Y是多少 當壓力去低水平 溫度去低水平的時候 我們做一次實驗 這次實驗 實驗的結果 我們想要變量Y是多少 二十 看到了吧 然後我們想知道一下溫度 這個因子 它的主效應是多少 那麼怎麼算它的主效應 其實就是我的溫度是高水平的時候 我的Y平均水平是多少 減去我溫度是低水平的時候 我的Y的平均水平是多少 這個差值 可是這個時候我們會發現 你這個溫度去高水平的時候 有兩次實驗 對吧 一次是壓力低水平 一次是壓力高水平 那怎麼辦 我們不管壓力去高去低 我們主要是看溫度去高水平 是什麼樣的一個狀況 所以我們算一個平均值是多少 那就是四十加五十 對吧 然後呢 除以一個二 這就代表了 當溫度去高水平的時候 Y的一個平均情況 那麼溫度去低水平的時候是多少 也有兩次 對吧 那就是二十加三十 然後算一個平均值除以二 這個就是溫度去低水平的時候 我們Y的一個平均狀況 它倆的差值 就是我們溫度的主效應 大家能理解吧 那麼首先 我們在這裏邊和大家討論一個問題 大家希望主效越大越好 還是越小越好 當然了 主效應有沒有可能是負數呢 有可能 對吧 那我們再嚴謹的說 我們希望主效應的絕對值 因爲有正有負 越大越好 還是越小越好 我們來討論一下 越大越好 對吧 那我問大家 如果主效應爲零 這說明什麼 也就是說 我的溫度 從四十度 一路調到了十度 結果我的Y怎麼樣 沒有任何變化 那你說這個因子是不是就沒多大用 對吧 我們希望它越大越好 好 這個就是主效 當然具體的統計原理 我們這裏邊先不和大家介紹 大家先知道這個概念就可以了 那我們來看一下 好 到這一頁 我問大家 我們現在剛纔算的是溫度 這個因子的主效應 那壓力 這個因子的主效應怎麼算 大家會不會算 是多少 大家可以試着算一下 因爲我們中置寫考試的時候 他就會經常有這樣的提議 他問你主效應是多少 你算一下 或者交互效應是多少 你算一下 壓力這個因子的主效應是多少 好 我們又算出來了 十一 大家同意嗎 小王子也說十一 他倆這個學的比較紮實 他倆都說十一 那就是對的 是十一 怎麼說呢 其實minitab在真正輸出的時候 他也不會輸出這些東西 但是爲什麼在培訓過程當中 我們需要去手動的算一下 目的很簡單 就是爲了讓大家理解這個效應的 這個 是吧 效應的概念 好 那我們來看一下 還有一個叫什麼呢 叫交互作用 什麼叫交互作用呢 就是 比如說溫度和壓力 我們來舉個例子 怎麼說呢 什麼叫交互作用 如果沒有交互作用 我們反着說 如果沒有交互作用 那麼溫度 溫度 對於我們外的影響 是不受你壓力取什麼水平 所影響的 我溫度對於外的這種影響 只受我溫度的條件的 這個設置 不受你壓力去 比如你壓力去低水平 我對外是這個影響 你壓力去高水平 我的溫度對外還是這個影響 那麼 我們還有一句話 我不知道大家聽沒聽我 在這個 一句老話叫什麼 叫男女搭配 幹活不累 你比如說 一個男同事 他可能這一天 他在這個八小時的工作當中 他只能手工的做一百件產品 那麼女同事呢 可能一天也只能做一百件產品 然後我們把他倆放一塊 對吧 挨着坐 男的坐左邊 女的坐右邊 那你說 他倆可能怎麼樣 白天一起工作 比較有幹勁 聊得比較開心 那麼他最後這一天 倆人做的產品是二百三十件 你看沒 他多做出來了三十件 那這個就叫什麼 這個就叫有交互作用了 如果沒有交互作用呢 那就還是二百件 還是二百件 對 你比如說 你別人擱一個男同事 男的和男的坐 那還是二百件 你擱個女同事 二百三十件 那這個就叫交互作用 受他的影響 那麼在算這個交互效應的時候呢 他就比較有意思 我們來看一下 其實也一樣 比如說我們在DOE裏邊 一般把低水平定義爲負一 高水平定義爲正一 這是負一 這是正一 那你看我們乘一下 那麼壓力和溫度 在這一次實驗的時候 負一乘負一是多少 就是正一 那麼溫度是低水平負一 壓力是高水平正一 這一乘 那這次是多少 這次就是負一 那麼溫度是高水平 壓力是低水平 溫度是正一 壓力是負一 那麼這裏邊 這次實驗 我們所謂的溫度乘壓力的交互作用 去多少 去負一 那麼這邊呢 溫度去高水平 壓力去高水平 都是正一 那它們的交互作用像 溫度乘壓力 在這次實驗裏邊 取的水平就是正一 那你把這個東西做出來之後 一樣 那怎麼算 就是溫度乘壓力 這個交互作用 它去高水平的時候 幾次啊 兩次 一次是二十 一次是十二 所以就是 二十 加 十二 然後算個平均值 那麼壓力和溫度都取 這個交互作用啊 壓力乘溫度都取低水平的兩次實驗 是多少 四十和五十 那麼就是四十 加五十 再算個平均值 然後 一減 就是我們的交互作用像 大家能理解吧 這個算法呢 大概是這樣 好 大家有沒有什麼問題 可以打到我們評論區 我們來討論一下 我們講完一小截內容 然後呢 我們去給大家去 後邊去給大家找一個案例 給大家演示一下 大家在上一部分 有沒有什麼問題 可以打到評論區 好 我們來看一個例子 那麼 做DOE的時候啊 用到metab的地方 有兩個地方 第一 是你要創建這個 實驗的表單 第二呢 你做完實驗之後 有了實驗結果 你用metab去幫我們去分析 和解讀我們的模型 所以 有兩個地方 我們是需要用到這個metab 我們先來看一下第一部分 怎麼創建我們實驗的表單 首先 我們來看一下 我們的這個案例 這是一個熱處理的流程 我們想研究的是什麼呢 研究的是鋼板的鍛鍊強度 所以你要清楚 在這個案例裏邊 這句話一出來 你就知道了 這個鍛鍊強度是什麼 它的學名 叫Y 然後呢 響應變量 然後我們找了四個因子 這四個因子怎麼樣 可能影響我們的響變量Y 哪四個因子呢 A 加熱溫度 B 加熱時間 C 轉換時間 D 保溫時間 那麼光有這四個因子還不行 還要怎麼樣呢 我們還要定每一個因子的高低水平 比如說 820 860 這些是什麼 這些是實際值 我們DOE裏邊還有一個東西叫代碼化 我們要把它實際值定出來 那我問大家 我們這一輪全因子DOE 我們有沒有知道的同學 我們要做幾次角點實驗 剛纔我們說了 我們的這個全因子DOE 它的一大特點就是 所有的因子水平組合搭配都會做一遍 都會做一遍 那麼大家可以想一下 我們一共要做多少次角點的實驗 16次 怎麼來的16次 全因子DOE的表徵方法也叫2的k次方 32次 有些同學改答案了 我們全因子DOE 一說全因子DOE 你總要有一個表示的符號 這個符號是什麼呢 就是2的k次方 代表全因子DOE 這個2是什麼意思 2就是我們的水平數 我們一般在全因子DOE裏邊 我們現在默認的都是兩個水平 就每個因子區兩個水平 一個低水平一個高水平 820 860 這就是兩個水平 那麼k是什麼意思 k是我們的因子個數 也就是你在實驗裏面考慮討論的因子個數 幾個因子 4個 所以就是2的 小王子說的2的4次方 我們右鍵同學說的也對 多少次 16次 怎麼回事 每個因子都有兩個水平 那你就是2乘2乘2乘2 16次 大家理解吧 那我問大家 6個因子需要做多少次實驗 6個因子 我們需要做多少次實驗 64 其他同學可以去一起討論互動 大家也不要怕說錯了 所以我們爲什麼說全因子DOE 我們在考慮的時候 我們一般就考慮5個因子 5個因子你會做32次 對吧 6個因子 一下你就翻倍了 你就變成64次了 64次實驗 這可不是一個小數目了 雖然我們相對於來說 我能同時考慮6個因子 64次實驗好像也還好 對吧 但是你單看64 這可不是一個小數目了 那你再用全因子DOE 那就證明 我們學的可能是有點不太靈活了 對吧 太對太多了 所以一般 你看怎麼定義全因子DOE 當你的因子個數小於5個的時候 我們纔會用全因子DOE 也就是說 當我們的因子個數 你考慮的因子個數 已經範圍縮窄 縮窄到足夠小的時候 小於5個 你怎麼來的5個 其實就是這樣 當然了 你說那4個的時候 做多少次實驗 16次實驗 我必須用全因子DOE嗎 也不一定 對吧 你可能有的書上是這麼說的 小於5個因子 但你可能有的公司 人家說我們做實驗 連16次都沒有 那怎麼辦 那你就做篩選設計 但你可能有的 人家公司說 我們公司有時間 成本也不高 我就想做全因子DOE 我6個因子 我就做64次 行不行 也行啊 你不就是看實際情況 對吧 但是大家要清楚 你每多一個因子 你的實驗次數 一定是翻倍的 好 然後我們切到meet 給大家看一看 我直接打開的是什麼 我這裏邊 要和大家拓展的去說一下 我這裏邊打開的是什麼 是直接打開的 我們meetup文件 我們先來說一下 大家可以看到 這個C1到C4什麼意思 我們一會兒單獨再說 我們看一下C5到C9 C5這一列叫加熱溫度 C6 C7 C8 這就是你4個因子 取得具體的水平 4列 C9是什麼 C9叫強度 就是我們的響應變量 那麼你可以看一下 你第一次實驗 加熱溫度取860 加熱時間取3 轉換時間取1.6 保溫時間取60 按照這一套組合搭配 你去做實驗 做完實驗 做出來了我們的產品 你去測測的這個鍛鍊強度是多少 574.5 是這樣一個邏輯 但是我們說 你看我問大家 我先把它粘出來 我把它粘到Excel 我如果直接 如果我給大家的文件 或者大家手裏的原始數據 是這樣 比如我給大家發Excel 大家直接把它粘到一個 metab新的工作表裏 你打開metab 把我給大家發的Excel文件 直接粘到metab裏邊 可不可以直接做DOE分析 大家感覺可不可以 大家有沒有試過 你直接拿到Excel文件 你看 就這些 連小面料襪也有了 你說我在這個Excel裏邊 做好了 我直接粘到metab裏邊分析 可不可以 我們來看一下 可不可以 我和大家說不可以 不可以 那麼我們怎麼辦 我給大家演示一下 現在我們把它關了 把這個工作表關了 我們新建一個 那麼比如說 我們現在 我們一步一步來 我先給大家倒回去 最開始 這是你的實驗信息 這一步是做DOE的第一步 明白 這些是你做DOE的第一步 又想讓大家說 識別不出來這些數據嗎 對 識別不出來 你分析不了 爲什麼 我們演示一下 你做DOE的第一步是什麼 不是metab分析 書本上肯定是給我們教這個過程 然後給大家發那個案例 對吧 大家去這樣做 但是真正做DOE的第一步是什麼 叫 這個是DOE全面 叫試驗設計 對吧 你第一步叫設計 設計什麼 這些就是你設計的東西 幾個因子 看到沒 幾個因子 每個因子的高低水平都是什麼 這個是設計 那麼你設計完之後 我們剛剛不說了嗎 你要做16次實驗 那麼 你16次實驗 怎麼做 你得有順序 當然了不用我們編順序 metab能幫我們編 能幫我們把這個創建出來 怎麼做 統計 DOE 因子 大家看到沒 你最開始的時候 這些都是空的 你看這些都是灰的 你根本點不了 你只能點這個創建因子設計 點進去 然後 他問我們 你的設計類型是什麼 我們默認的就是兩水平因子 不變 然後因子數 集 這是我們宣集 來 大家跟着一起互動 我們一起來討論 我 大家讓我宣集 我就宣集 我們一起把這個東西做出來 這宣集 因子數 四對吧 OK 我們選四 然後你可以看到右邊的這四個 窗口 因子 結果 選項 都選不了 你只能選設計 點設計 這裏面就問了 部分實施 這第一個是什麼 這個是篩選設計 但是我們還沒講 按照這個 虛幻性來說 如果你因子數多的話 我們先做篩選 但是在教育 這個培訓的過程當中 你第一個學的是全因子DOE 因爲它最簡單 讓我們來看一下 我們選設計 全因子DOE 對吧 次數是什麼意思 實驗次數 多少次 二的四次方 我們右鍵上方剛纔說了16次 然後二的四次方 對吧 然後我們每個區組的中心點數 我們設定爲三 我們一共做了16次實驗 這16次叫什麼 這16次叫角點 什麼叫角點 就是你每個因子都設定了高低水平 每一個高低水平的組合搭配 就是一次實驗的運行 那麼這些點 我們叫角點 16次 還有一個點叫什麼 叫中心點 我們選三個 然後點擊確定 回去之後 大家能看到了吧 這個因子選項和結果 它就變黑了 你都能選了 這個時候我們點擊因子 我來看一下 這個第一個因子 加熱溫度 是什麼 你就輸什麼 一定要輸它的中文 不要就按照這個默認的ABCD 你不信你做實驗室 你就亂了 然後我們來看一下 它的低水平是820 高水平是860 這個叫什麼 這個我們剛纔說了 這個叫什麼 實際值 也就是你實際設定的 這個因子的水平數 那麼我們這個裏邊默認的是什麼 是負一和正一 這個負一和正一是什麼 這個叫代碼化 我們把所有因子的低水平 其實都可以按照負一來表示 所有高水平都可以按照正一來表示 但是我和大家說 你不要輸負一和正一 因爲你這樣做的話 一旦出來 你所有的這個設計表單裏邊 大家看到沒 它就不是這樣具體數的了 它全是負一正一負一正一 那你說你做實驗的時候 你就蒙了 那你這還得你還得查嗎 加熱溫度設定爲負一 加熱時間設定爲正一 那你說誰給你查呀 你做實驗現場的那些人 他會查這些嗎 你不讓他很迷茫嗎 他哪懂負一正一 所以一定輸實際值 是多少呢 820和860 然後我們看因子2呢 第二個因子是什麼 加熱時間2和3 你就輸 所有都輸實際的 時間 然後 2和3 轉換時間1.4 1.6 網溫時間50 60 你是先設計的 然後用metap操作 等你確定就ok了 我看看皮蛋瘦肉粥的粥 問了一個問題 老師中心點爲什麼選3 中心點的兩個主要的作用 第一個作用 我們是爲了估算實驗誤差 估算實驗誤差 因爲你比如說這個效應 你說我從因子a高水平 到低水平到高水平 我們的因子 我們的這個小變量外 他變了50 你說這50是大還是小呢 你沒法判定 所以你要給他一個基準 這個基準靠什麼 就靠中心點 這個中心點 我們 選的這個 中心點數3是什麼意思 其實就是在中心點這個位置上 我們重複做幾次實驗 你重複做幾次實驗 是爲了估算誤差出來的 那麼中心點數你最少選幾 有沒有同學知道 我爲了估算實驗的誤差 什麼叫實驗的誤差 就是我所有的參數 所有因子的參數水平都一樣 我重複做兩次實驗 或者三次實驗 四次實驗五次實驗 重複做多次實驗 我看看這個實驗結果的差異性 這個就叫隨機誤差 爲什麼叫隨機誤差 因爲我所有的因子的參數水平 我都沒變 你還是有差異 這個差異哪來的 隨機誤差 所以你的中心點 你最少在中心點要做重複的實驗 次數是幾次 這個說兩次 對不對 小小子說兩次 對不對 小王子說兩次 對不對 對啊 沒錯 一次行不行 一次不行 你一次怎麼怎麼怎麼做 這不就不叫重複實驗了 你只做了一次 對吧 三次行不行 行 四次呢 可以啊 五四六四七次呢 都可以 但是我們說你最少做幾次 最少做兩次 當然你肯定做的越多 你的這個 是 你做的越多 他肯定是越精確了 對吧 你做的越多 越接近 你所有這個東西都一樣 你做的越多 越接近事實的真相 但是你至少要做兩次 但是做的多了 有沒有缺點啊 你不就相當於實驗成本又在往上走嗎 是吧 啊 JR都出來了 你看吳說了一個 一般JR都是三次啊 很好的一個問題啊 他說的這個很好 什麼叫返航 只要學六Sigma 一到這個minitab裏邊 大家能聽到返航 什麼叫返航 有沒有同學知道 聽過吧 返航 什麼叫返航 minitab裏邊有吧 什麼叫返航 就這兩個字返航 什麼意思 我看看有沒有同學能說出來一個錯誤答案啊 對 中心點也可以反映出來模型有沒有彎 是的 這是中心點的第二個作用 一起完說了一個重複 這是一個非常非常標準的答案啊 重複 那麼我們在哪裏會看到返航這樣的一個字眼和概念 第一 在MIC當中 我們能看到返航 但是我們MIC當中的返航是什麼意思 是重複測量 你同一個人 對同一個件 你重複測量多少次 MIC裏邊的 剛有人說JR JR裏邊返航是什麼意思 重複測量 DOE是你第二個能看到返航這個概念 或者說這個字眼的地方 DOE裏邊的返航是什麼意思 叫重複試驗 比如說中心點 我選三 也就是說我在中心點 這個組合參數的組合搭配裏邊 我要重複做三次實驗 而不是我重複做一次 而不是我只做一次實驗 重複做三次 明白吧 我們估算的是實驗誤差 而不是測量誤差 返航什麼意思 返航只是重複的意思 是重複測量 還是重複實驗 看你在哪裏去做 對 一起玩說的非常非常對 小王子說的也對 返航的意思是在DOE裏邊重複實驗 千萬不要搞混了 好吧 點擊確定 然後我現在什麼都不動 我給大家演示一下 點擊確定 首先 我們來看一下 這個驅阻數是什麼意思 驅阻數就是你要不要分驅阻 舉個簡單的例子 比如說我們一共16次實驗 我排產 你肯定要排產 對吧 你肯定要是要排這個生產計劃的 那麼如果你排產 你會發現我白班只能做八次 我做不完 剩下八次我要交給夜班做 但是我自己心裏又清楚 白班和夜班之間是有差異的 那這個時候我們就要把實驗分成兩個驅阻 白班叫驅阻一 夜班叫驅阻二 我們把這個白夜班之間的差異 從我們的這個實驗誤差當中給拿出來 單獨拿出來 這個就叫驅阻 那你說白班和夜班驅阻數是幾 如果是白班和夜班有差異 白班做八次夜班做八次 我的驅阻數應該選幾 一起玩說分組實驗 是的 驅阻數是一嗎 吳同學驅阻數是一嗎 白班八次夜班八次 我心裏已經知道了 我提前已經知道了 白班夜班有差異 我是不是要把這個差異 從實驗誤差裏邊拿出來 那怎麼拿 就分驅阻 所以我們分幾個驅阻 兩個驅阻 對 Jack說的對 兩次 明白了嗎 吳同學 白班一組夜班一組 對 就是分組的意思 是的 那麼我們來看一下 C1到C8什麼意思 C1叫什麼 叫標準序 標準序是什麼 就是 這個我們這一次沒和大家說 你在做 這個DOE的設計矩陣的時候 它會有它自己的標準順序 比如說 負一正一 順序是這樣的 比如說 一個因子 負一正一 對 一個負一一個正一 到第二個因子呢 是 兩個低 兩個高 兩個低 兩個高 三個因子呢 四個低 四個高 你按照這個 夜司標準序排的話 你放心 肯定這八次或者十六次 沒有重複的 都能完整的列出來 那麼 運行序是什麼意思 運行序 我們說 我們把標準順序給打亂了 去做這個實驗 我們把標準順序給打亂去做這個實驗 所以你看運行序是什麼 運行序就是你真正做實驗的順序 你第一次實驗要做什麼組合搭配 他 第二次實驗要做什麼組合搭配 他 第三次呢 他 所以你真正做實驗的時候 你是看標準序還是看運行序 我們看運行序 明白了 我們看運行序 那麼你說 我想讓他 哎 我們下面給大家演示兩個東西啊 第一 我現在 想讓 我們的這個設計矩陣裏邊顯示的不是實際值 首先 不是實際值 我想讓他顯示代碼化的數值 怎麼操作 我們看一下 統計 DOE 顯示設計 看到沒 啊 有這個 還這塊不太希望同學可以截屏 顯示設計 因子單位 我們選擇 以編碼單位 看到吧 你選以編碼單位 他就不是實際值了 點擊確定 大家看到沒 所有都變成了 這都是代碼化 第二 我們給大家演示一下 你運行序是這樣的 對吧 你現在生成的是按照運行序排列的 1-19 我就想知道一下標準序 你給我排一下 是什麼樣的 我們給大家看一下 點擊 統計 DOE 還是點顯示設計 上邊 工作表中全部點的順序 選擇標準序 點擊 確定 大家看到沒 這個就叫標準序了 我們來看一下什麼樣 ABCD 四個因子 第一 高 低 高 低高 ED高 第二個 兩個低 兩個高 兩個低 兩個高 第三個因子 四個低 四個高 四個低 四個高 第四個因子 八個低 八個高 我問大家 如果我再給大家 第五個因子E 這邊應該怎麼排 連續多少個低 連續多少個高 怎麼排 對 大家說的都對 皮蛋 16個低16個高 沒錯 這個就叫標準序 但是按照標準序去做的話 有很大的風險 所以我們一定是把這個實驗順序怎麼樣 打亂 你一打亂 它就叫什麼 叫隨機化 好吧 我們再給它改回去 點擊 確定 又改回去了 看到了吧 然後我們和大家說 一般很多同學 他會這樣 哪樣幹呢 把這個 送過來 送到哪呢 一個cell裏 肯定是沒有問題的 然後打上一個 這個叫什麼呢 等變量Y 斷裂強度 這個表單 你把它打印出來 打成紙質的 拿着這個紙質的表單 你去按照運行序 真正的在現場去實施實驗 這沒有問題 比如說 最後你也有了一些數了 比如說 都做實驗 都有具體的數了 我隨便打幾個 都有數了 不過你做數之後 比如說 完了 你不能直接把它粘過來 直接你說 我打開meta 直接 它一粘 你說我就分析 分析不了的 大家明白 分析不了的 MSAGR2分析可以這樣做 meta不可以 爲什麼 因爲 在我們剛纔這一步的時候 創建因子設計的時候 你不單單是創建出來了 下邊這一些 行和列 不單純是創建了 這個工作表出來 不單單是這樣的 它的後臺還創建了 出來了設計矩陣 你沒有DOE的設計矩陣 你只有這些個 行和列的這個數據 你是分析不了的 大家明白吧 你是分析不了的 所以 你還必須 在這個 你創建這個矩陣的時候 這一個 Btype的文檔裏邊保留它 你要保留它 你要保留這個項目 你看 保存項目 你保存的不單單是這些 你的這個設計矩陣 你後臺的設計矩陣 也都被保存下來了 然後 你再去添 這個想要變量Y 這些數據 你才能進行分析 等等 分析因子設計 這才能變量 你才能去分析 要不它是灰的 你分析不了的 我給大家演示一下 大家看一下 你看 我把這個關了 把這個關了 你看 拆過來 你看 你直接粘 沒有用的 這沒有用的 大家明白吧 所以 你要保存我們的設計矩陣 不是每一次實驗 加一次中心點 是每一輪實驗 我們加一次中心點 你看 C3列叫什麼 C3列叫中心點 凡是C3列標1的 都是腳點 C3列標0的 都是中心點 你看 我們剛纔創建的時候 不是創建了三個中心點嗎 123 這三個 所以它是你這一輪全是DOE 你增加幾個中心點 而不是一次實驗增加一個 小王子問 標準序運行序需要管嗎 不知道有啥用 這個你不需要管 因爲它是幫我們 metab是自動生成的 你看 它自動的把這個標準序就打亂了 看到沒 你所需要注意的只有兩個地方 第一個地方 你要清楚 你做實驗是按照運行序這個順序去做的 第二個地方 metab雖然是隨機生成的 如果有這種中心點挨着的 比如說 兩個中心點挨着了 怎麼辦 你要去給它拆一下 不要讓中心點挨着做 明白吧 對 打亂打亂打亂打亂 對 中心點也不能挨着 你不能說兩個中心點挨着 或者三個中心點挨着 挨着的話 它很難真實的反映出來實驗誤差 不會 明樂說的不會 不會的 間隔多少沒關係 只要別挨着 爲什麼挨着不行 你挨着的話 你的實驗誤差會估計的 有比實際情況有可能會過小 大家明白吧 有可能會過小