感谢您对实验设计 （DOE） 和 Stat-Ease 软件的关注。您已经知道使用 DOE 可以节省您的时间和金钱。但从哪里开始呢？以下资源提供了有价值的信息来帮助您入门。如果您只需要用于开始使用 Stat-Ease 软件的资源，请单击此处跳至该部分。或者，如果您是配方设计师，请单击此处跳至混合物设计资源。
什么是 DOE？
实验设计（DOE 或有时是 DoE），也称为“计划实验”，是一种以统计数据为后盾的实验方法，可帮助您在减少运营预算的同时进行突破性的产品和流程改进。有关多因素测试及其工作原理的深入说明，请参阅下文：
- 从实验方法中修剪 FAT——DOE 与传统 OFAT 实验方法的入门。
- 修剪 FAT：第二部分 — 这篇后续文章提供了一个案例研究，说明了两水平析因 DOE 如何揭示突破互作用。
- 有趣的物理实验揭示多因素测试的魔力——一个有趣的弹力球实验设计实验介绍。
- 成功 DOE 的八个关键 — 成功使用 DOE 取决于理解本文中解释的八个基本概念。
如果您正在进行六西格玛或精益，DOE 是这些方法中非常重要的元素。详细了解它们如何与这些文章交互：
- 实验设计 – 入门 – 本文着眼于从业者理解所需的一些基本 DOE 概念。
- 六西格玛方法和实验设计——Peter Peterka （www.6sigma.us） 的这篇文章解释了六西格玛是什么以及 DOE 在其中的作用。
- 用于优化流程和实现六西格玛目标的经济高效和信息高效的鲁棒设计——标准因子设计（一个阵列）为田口流行的参数设计（两个阵列）提供了一种经济高效且信息高效的鲁棒设计替代方案。本文通过工业案例研究深入比较了这两种方法（单阵列与双阵列）。然后讨论了用于鲁棒设计的高级工具，这些工具涉及应用响应面法 （RSM） 和误差传播 （POE） 的测量。另请参阅本文的后记。
- 道路六西格玛 — 阅读 Mark Anderson 的这篇 Stat-Teaser 时事通讯文章，了解如何使用误差传播 （POE） 和多响应优化来分析行驶时间的 DOE。
准备好了解更多信息了吗？参加我们的免费 Stat-Ease Academy 电子学习课程，亲身探索基本的 DOE 主题，或在当地图书零售商处购买一本简化书籍：
DOE 简化：有效实验的实用工具，第 3 版，作者：Anderson & Whitcomb——这篇更新的介绍性文本涵盖了有关阶乘 DOE 的基本要点。它充满了有趣的轶事和侧边栏，读起来很有趣。
RSM 简化：使用响应面方法优化过程进行实验设计，第 2 版，作者：Anderson & Whitcomb——本书是您 DOE 教育的下一步。它简单而有趣的方法适合那些渴望了解反应面方法，但不喜欢其他有关该主题的书籍的学术性质的人。
Stat-Ease YouTube 频道的 Statistics Made Easy 包含数百小时的 DOE 教育内容。从实验者 DOE 速成课程开始，然后浏览“DOE 新手”播放列表的其余部分，或在闲暇时探索更多感兴趣的主题。我们也偶尔举办现场网络研讨会：在此页面上查看下一步内容。
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如果您需要进一步的指导，或者您正在寻找更深入的 DOE 主题，请注册我们的公共培训课程之一或为您的 6+ 团队组织私人培训课程。
如何开始使用 Stat-Ease 软件？
我们定期提供现场新用户设计专家软件介绍网络研讨会，但如果您没有看到预定的网络研讨会，您可以在我们的 YouTube 频道上观看录制内容。了解因子设计，这是 DOE 的核心工具，然后了解用于工艺优化的响应面方法 （RSM），最后但并非最不重要的一点是，了解用于优化配方的混合物设计。
使用软件的内置教程来探索软件的不同功能，从简单地导航它（使用单因素分类教程），到执行响应面方法（RSM），再到将 Python 脚本应用于 Stat-Ease 360 中的实验。
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我是一名配方师！
配方工作需要一种称为“混合物设计”的特定类型的 DOE。当您处理混合物的组分而不是自因子变量时，阶乘和 RSM 方法根本不起作用。使用这些资源了解混合物设计：
- 混合物设计入门：对配方设计师有什么好处？——“对我有什么好处”的介绍，鼓励配方设计师完成混合物设计、响应建模、统计分析和数值优化等更密集的方面。
- 混合实验设计速成课程——由 Stat-Ease 总裁 Martin Bezener 博士主持的点播录制网络研讨会提供了一个引人入胜的演示，阐述了混合实验设计 （DOE） 在加速配方工作方面如此有效的原因。这个 1 小时的网络研讨会中提供的燃料将启动您的第一个混合物设计实验。
准备好了解更多信息了吗？拿一本书 配方简化：通过混合实验的设计和分析找到最佳点，作者是 Anderson、Whitcomb 和 Bezener。Formulation Simplified 与所有其他关于混合物实验设计 （DOE） 的统计文本有很大不同，使这些强大的方法易于研究和阅读有趣。作者提供了大量富有洞察力的案例研究，说明了混合 DOE 的要点。在许多章节的末尾，为那些认真尝试自己尝试这些新工具的人提供了现实世界的示例作为问题。
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我通读了整个页面和所有链接的资源，但我仍然有疑问。
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