Design of Experiments

День 1 - 17 грудня 2022

• Що таке експеримент: основні особливості та термінологія
• Принципи проведення ефективних експериментів
• Види експериментів та їх застосування

Ми розглянемо суть експериментів, ознайомимося з основними поняттями, термінами та принципами, які використовуються в DOE. Також зрозуміємо, у яких випадках які експерименти варто вибирати в залежності від наших цілей.

День 2 - 18 грудня 2022

• Основні показники описової статистики
• Графічне подання даних у DOE
• Нормальність розподілу

У цьому розділі слухачі отримають базові статистичні знання, необхідні проведення експериментів і правильної інтерпретації отриманих результатів. З описової статистики буде розглянуто основні показники середніх значень та варіабельності. Для візуалізації даних у DOE ми розберемо ймовірнісний графік, ящикову діаграму та гістограму. Також слухачі дізнаються про нормальність розподілу даних та навчаться її визначати.

День 3 - 21 грудня 2022

• Етапи планування та реалізація експериментів
• Практичний приклад у Minitab: Однофакторний експеримент (OFAT)

Ми розглянемо 7 основних кроків організації та проведення експериментів. Застосування даного алгоритму допоможе уникнути основних помилок та заощадити ресурси у процесі вашої діяльності.

Як практичне завдання ми розглянемо приклад простого експерименту, в якому будемо аналізувати вплив одного єдиного фактора на цікавий для нас показник. До таких експериментів можна віднести, наприклад, визначення ефективності ліків на групі людей (до і після споживання ліків) або наявності різниці як робота двох змін (чи дійсно одна зміна працює краще за іншу) і т.д. Процес проведення аналізу та підсумкові результати будуть показані у спеціалізованій програмі для статистичного аналізу – Minitab.

День 4 - 22 грудня 2022

• Особливості Повного багатофакторного аналізу
• Практичний приклад у Minitab: Двофакторний експеримент (2 k Factorial Design)

Для багатофакторного аналізу використовуються експерименти, в яких аналізується як одночасно два і більше факторів, що впливають на результат. Через свою складність такі експерименти мають свої особливості й у проведенні самого експерименту та інтерпретації статистичних результатів.

Як приклад розглянемо 2 k Factorial Design, тобто. експеримент з двома факторами. Припустимо, ви хочете дізнатися чи впливають час знаходження у фільтраційній системі та рівень рН води на ефективність очищення води, а якщо впливають, то якою мірою, і з яким рівнем рН потрібно взяти воду і наскільки помістити її у фільтр, щоб отримати потрібну нам ступінь очищення. Тоді вам знадобиться саме двофакторний експеримент.