Design of Experiments

День 1 - 17 декабря 2022

• Что такое эксперимент: основные особенности и терминология
• Принципы проведения эффективных экспериментов
• Виды экспериментов и их применение 

Мы рассмотрим суть экспериментов, ознакомимся с основными понятиями, терминами и принципами, используемыми в DOE. Также поймем в каких случаях какие эксперименты стоит выбирать в зависимости от наших целей. 

День 2 - 18 декабря 2022

• Основные показатели описательной статистики 
• Графическое представление данных в DOE 
• Нормальность распределения 

В этом разделе слушатели получат базовые статистические знания, необходимые для проведения экспериментов и правильной интерпретации полученных результатов. Из описательной статистики будут рассмотрены основные показатели средних значений и вариабельности. Для визуализации данных в DOE мы разберем вероятностный график, ящичную диаграмму и гистограмму. Также слушатели узнают о нормальности распределения данных и научатся ее определять. 

 День 3 - 21 декабря 2022

• Этапы планирования и реализация экспериментов
• Практический пример в Minitab: Однофакторный эксперимент (OFAT)

Мы рассмотрим 7 основных шагов организации и проведения экспериментов. Применение данного алгоритма поможет избежать основных ошибок и сэкономить ресурсы в процессе вашей деятельности. 

В качестве практического задания мы рассмотрим пример простого эксперимента, в котором будем анализировать влияние одного единственного фактора на интересующий нас показатель. К таким экспериментам можно отнести, например, определение эффективности лекарств на группе людей (до и после потребления лекарства) или наличия разницы в качестве работе двух смен (действительно ли одна смена работает лучше другой) и т.д. Процесс проведения анализа и итоговые результаты будут показаны в специализированной программе для статистического анализа – Minitab. 

День 4 - 22 декабря 2022

• Особенности Полного многофакторного анализа 
• Практический пример в Minitab: Двухфакторный эксперимент (2k Factorial Design) 

Для многофакторного анализа используются эксперименты, в которых анализируется как одновременно два и более факторов влияют на результат. Из-за своей сложности такие эксперименты имеют свои особенности и в проведении самого эксперимента и в интерпретации статистических результатов. 

В качестве примера рассмотрим 2k Factorial Design, т.е. эксперимент с двумя факторами. Допустим,  вы хотите узнать влияют ли время нахождения в фильтрационной системе и уровень рН воды на эффективность очистки воды, а если влияют,  то в какой степени, и с каким уровнем рН нужно взять воду и насколько поместить ее в фильтр, чтобы получить нужную нам степень очистки. Тогда вам понадобится именно Двухфакторный эксперимент.