{营销方案}实验计划相关知识简介

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1、第7部分: 实验计划,第7部分：实验计划,目的： 此部分内容是对实验计划给予一些实践性的指导，目的是为用户提供在进行实验前检查“对照单”。 目标： 1）讲述实验计划步骤。 2）识别影响实验有效性的潜在障碍。 3）描述处理以上问题的方法。,测量阶段可提供项： 支持小组 问题说明，包括Y响应 工序过程图 Y响应基线 用于确定重点域的4个组块 分析阶段的相关工作 基线数据分析 图表 F、t和Chi2测试 ANOVA 潜在的关键X值 管理团队同意/支持 时间 成本 对DOE策略的支持 资源,计划实验时需要做哪些工作?,实验类型,筛选实验 用于确定哪些变量是最重要的（多个变量，少数水平部分因子设计）,2

2、. 详细研究少数变量使用独立变量（全因子设计，响应界面设计）的多个水平以通过回归分析构建更为复杂的模型,许多变量,关键少数,3. 顺序实验 运行初始设计并分析结果。确定是否需要更多的实验对附加的区域/变量进行检验，或对当前的区域/变量进行更为详细的研究。 例: 以一个23设计开始（8次实验）。如果结果显示你未能进入预定区域，按照所期望的方向，选择水平，并运行另一个实验。 4. 确认实验用于证实期望的结果能够重复产生。,实验类型（续）,牢记实验过程的重复性,实验计划步骤,1)定义目标 2)选择“ Y”响应变量 3)对“ Y”和“ X”变量GageR&R分析 4)选择“X”（独立）变量 5)选择“

3、 X”变量水平 6)选择实验设计 7)进行实验并收集数据 8)分析数据 9)得出结论 10)执行确认运行,1. 定义目标,用以下形式陈述实验目的 估计：自变量组的影响 对：因变量组的响应 范例： 1）估计时间、温度以及清洗剂浓度对残留物标准偏差的影响。 2）估计区域和营业面积对平均销售量的影响 设计实验时，以下问题会有所帮助：,1）依据实验数据要得出怎样的结论？ 2）数据采集完毕后如何对其进行分析？ 3）数据和分析是否能够得出所需要的结论？,如果对第3个问题的回答是否定的，则需重新设计实验,2. 选择“ Y” 响应（因）变量,可以同时测量多个因（响应）变量，并同时将每一因变量构建为自变量的函数

4、。 数值数据与属性数据的比较 属性数据（合格/不合格）的有效性不及数值数据（连续测量数据）的63%，这表明需要大量的数据才能得出属性数据有效的统计结论。,但是，某些情况下对响应变量进行数据测量是比较困难的，通常可以进行分级、以及与参照标准进行比较。,3. 勿忘GageR&R.,无论你有何种类型的数据，在进行实验前你必须验正你的测量系统。测量系统误差应小于20%。,切记对于变量X和Y，GageR&R都很重要,4. 选择正确的“ X”变量,经验表明所有变量中往往只有2到6个少数属于关键变量 所面临的挑战是找到对结果影响最大的“X ”，并确定其出现的测试范围 除非对整个过程一无所知，否则尽量保证设计

5、的简单性。在这种情况下，测试多个变量并逐渐逼近“ 少数关键变量”（筛选实验） 选择“X”变量，使用正确的方法，进行研究 -专家意见-因果图 -头脑风暴-供应商输入 -流程图-“运行进程” -竞争性分析-岗位收益 -分析阶段结果（图形，置信区间，假设检验）,所有实验均能提供工序的有效信息，即使没有使用关键“ X”变量,5. 选择 “ X”变量的水平,X变量的水平个数取决于实验目标和实验的响应变量特性。 如果你使用筛选实验查找重要变量，典型情况下选择两个X级别。 如果实验结果无法拟成一条直线（潜在的非线性响应），则不要用直线建模。此时需要2个以上的X水平来确定曲线关系。 二水平实验： 三水平实验：

6、,在存在差异的情况下，要有足够大的范围以体现差异。 示例：改变一度的温度值，对于输出的影响可能很小，你有可能得出温度不是重要变量的错误结论。 变量水平不能超出适用范围（但是可以超出当前工序范围）。 应认识到试验中的某些组合可能产生无法接受的结果，而这些结果正是预料中的。,当选择变量水平时,6. 选择实验设计,当设计一个实验时，要考虑到以下关键因素 a)噪声和潜伏变量 b)随机化和分组 c)重复和反复 d)样本容量 e)控制 f)混合和正交性,实验设计的关键因素（续）,6 a）噪声变量潜伏变量,噪声变量会影响实验结果，但是我们不能控制它或选择对其不进行控制。此类变量为已知或未知。 范例： -温度

7、 -消费者 -竞争者动机 -季节因素 -湿度,潜伏变量是未知或没被预期的噪声变量 范例： -操作者变化 -原材料改变 -竞争者动机 -湿度,通常可以通过分组和随机化来降低噪声和潜伏变量的影响,实验设计的关键因素（续）,在实验中将噪声变量予以考虑： 实例： 因为我们无法预测和控制消费者的使用情况，所以我们需要一个在任何织物和负载的情况下都运转良好的洗衣机设计方案。时间和水量为测试变量。“负载大小”（6或10磅）和“织物类型”（棉或混纺）为噪声变量。 我们可以设计如下实验： （测试变量）（噪声变量） 棉 棉 混纺 混纺 织物类型 时间 加仑 6 10 6 10 负载大小 104X X XX 108

8、X X X X 204X X X X 208X X X X,收集棉和混纺的不同级别数据以将噪声的影响降到最小,实验设计的关键因素（续）,6 b）分组,将数据分成类似的几组，以将噪声或潜伏变量的影响降到最小。,实例：在四种样本钢材上测试四种涂层（A、B、C、和D）。,A A A A,B B B B,C C C C,D D D D,A B C D,B C D A,C D A B,D A B C,钢材样本1,钢材样本2,钢材样本3,钢材样本4,造成改变的原因是钢材还是涂层？,通过分组方法对钢材和涂层进行独立测试,6 b）随机化,减少包括噪声和潜伏变量在内的其他变量的影响，并保证统计显著性测试的有效性

9、。,随机化： -运行顺序 -实验单元的安排 -测量顺序,实验计划的关键因素,6c）反复 完全重新设置全部实验，以得到相同水平的多个结果。 -更好地估计长期变差 -降低估计值的可变性（缩小置信区间）,重复 在不重新设置的情况下，对每次实验运行测量多个样本。 -更好地估计短期变差,实验设计的关键因素,6 d）确定样本容量 考虑以下因素：,可变性（ s ） 重要的差异的大小（） 确定适当样本数量的置信水平（ , ） 成本（$）,ABC n/Cell -8 +-8 -+-8 +-8 -+8 +-+8 -+8 +8,实验设计的关键因素（续）,6 d）确定样本数量（续） 范例： 若某一分布=1，所预期的均

10、值变化为=0.8，从样本容量表(=.05,=.10）中查出n=33。 这意味着在因素的高水平需要33个样本，在其低水平也需要33个样本。 在一个23设计中有两个水平，高（+）与低（-），每一水平进行4次运行。因此，每次运行需要33/4=8.25或8个样本。,32个样本,32个样本,参见Bill Wunderlin的论文“确定样本大小” ，第2部分第5小节,基本样本容量表,只应用于连续数据,实验设计的关键因素（续）,6 e）控制: 使用对比信息、基线或参考分布状态，以确定测试区域是否能够真正改变响应“ Y”值。 实例：,制药公司在测试一种新药物的过程中使用了安慰剂。服用了安慰剂的试验者将成为决定

11、该药物是否具有显著作用的控制组。,当确定弹射实验的样本容量时，你的指导员建议你在实验开始前重新确定弹射基线。对弹射基线的重新设置将成为实验的控制因素。,实验设计的关键因素（续）,6 f）混淆 无法分离每一变量及其相互作用的影响。切记所有的部分析因都具有一定程度的混淆。,正交 当我们可独立于一个“X”变量而估计另外一个“X”变量的影响时，称该DOE的两个影响彼此正交。,实例：同时改变两个变量 运行X1X2 1低低 2高高,X1 和X2 的变化是否会影响效果？,选择可以将混淆程度降到最低的部分析因设计，从而可将主要影响和重要的相互作用分离出来,选择实验设计时，应切记,实验的范围应超出： 一批原材料

12、 一个电话接线员 一条生产线 一个实验室或试验厂（非生产） 实例：分10天，每天抽取4个样本，而不是一天连续地抽取40个样本。,提示：为了证明实验是成功的，你需要不断的、无失败的重复实验。,如果你希望你的实验结果具有普遍性并能够在广泛的环境条件下应用，那么你应在广泛的环境条件下对其进行试验,7） 进行实验并采集数据,确保进行实验前应设计好数据记录表，以保证在设计好的表格内记录所有数据。 在实验进行过程中应一直在场，因为你无法预料会发生什么样的情况！ 保留实验样本将会对你有所帮助，如果某一测量值出现问题，你可以重新测量该样本。,8） 分析数据,A）图形 图形 图形 图形 -柱状图 -散点图 -立

13、方体图 -主要影响图-有关平均数和标准偏差 - 相互作用图-有关平均值和标准偏差 -等高线图-响应表面设计 -剩余曲线图 B）置信区间-给出了可能的取值范围，因而有一定的价值。 C）ANOVA表（汇话窗口）-查找显示显著因数的的低p值。,9） 得出结论,需回答的问题： 是否存在改变迹象？ 实验结果是否具有统计显著性？ 实验结果是否具有实际显著性？ 实验是否指导你如何解决这些问题？ 我们是否还需要运行附加实验？,10） 执行确认运行,执行确认运行对验证你是否真正做出了改进非常必要。确认运行应在合理的子群中设置，类似于工序基线分析。实际上，在你对工序作持久性改变之前，你在新的设置中为你的工序重置基

14、线。 在执行确认运行时，要允许少数重要X变量在设置的水平范围内自然变化，但同时又不能“扭曲”工序。你希望能确保捕捉到过程的自然变化，以证实你确实做出了改进。,前期课程人员箴言,测试运行中应寸步不离 保证因变量的水平正确性 保证所作改变不会损坏设备，或不会造成安全隐患 如果你只能在/-1度的范围内进行控制，那么你无法发现2度的改变所造成的影响。,实验失败的原因,在加速寿命测试中关于“加速因素”的不正确的假设。（如：旋转压缩机） 由于很难保证使用环境的一致性，测试很不适合应用环境。（如：Burliff解冻加热器，该加热器在关闭后仍持续降温） 没有哪种控制手段和方法能够确定是否发生了其他变化潜伏变量

15、的影响。（如：压缩机噪声随湿度而改变；AP2 calrod-失败的原因在于测试架电压超负荷）,导弹射程优化,BM（弹道导弹）射程优化 实验练习设计,GE最近与51号区域（Roswell!）附近的一个绝密军事基地签署了一项合同，该基地位于美国西南沙漠。是否能够从该项政府合同中获利决定于我们能否优化可能随机装载在弹射器的所有类型导弹的BM（弹道导弹）射程。同样的设置装备应能够应用于所有的导弹发射（不允许“扭曲”）。 若您决定接受它（这将是一个好主意）， 实验小组的使命是要找到最佳的变量组合以解决BM的所需48英寸+/-6英寸的发射距离。（的确是一个好主意）。有效距离是指从飞机弹射器的前缘到最初撞击

16、点的长度。距离的测量将采用复杂的、可伸缩的金属测量装置，用外行人的话讲叫做“卷尺测量”。 该项目的预算为3200万美元。每次导弹发射将耗费100万美元，所以发射导弹数的最多可能为32颗。BM的两种可用类型为： A）黄色导弹（“软质&轻松，紧急发送”，或“SCUD”） B）绿色导弹（“光滑&尖锐，紧急发送”，或“SPUD”） 正如所有的政府项目一样，分析完毕后需要提交一份完整的报告。建议该报告的形式应以PowerPoint或Minitab Project文件的格式完成，并存储在一张软盘上以存档备查。（在该项练习结束后将选择一个或两个小组。）,方法学,测量阶段： 工序的“Y”是指火力范围或射程，具体指从飞机弹射器基点前沿到最初撞击点的距离。由于基线对于理解整个过程非常重要，所以政府部门同意支付基线的开支无需顾及样本的容量（基线导