Глоссарий экспериментального дизайна

Словарь терминов , используемых в экспериментальных исследованиях .

• Статистика
• Экспериментальный дизайн
• Теория оценки

• Псевдоним: Когда оценка эффекта также включает влияние одного или нескольких других эффектов (обычно взаимодействий высокого порядка), говорят, что эффекты являются наложенными (см. смешение). Например, если оценка эффекта D в четырехфакторном эксперименте на самом деле оценивает ( D + ABC ), то основной эффект D наложен с трехсторонним взаимодействием ABC . Примечание: Это не вызывает затруднений, когда взаимодействие высокого порядка либо отсутствует, либо незначительно.
• Дисперсионный анализ (ANOVA): математический процесс разделения изменчивости группы наблюдений на определяемые причины и установления различных тестов значимости.
• Сбалансированный дизайн: экспериментальный дизайн, в котором все ячейки (т.е. комбинации методов лечения) имеют одинаковое количество наблюдений.
• Блокировка : график проведения комбинаций лечения в экспериментальном исследовании, при котором любые эффекты на экспериментальные результаты из-за известных изменений в сырье, операторах, машинах и т. д. концентрируются на уровнях блокирующей переменной. Примечание: причина блокировки заключается в том, чтобы изолировать систематический эффект и не допустить, чтобы он заслонил основные эффекты. Блокировка достигается путем ограничения рандомизации.
• Центральные точки: точки в центральном значении всех диапазонов факторов.
• Уровни факторов кодирования: Преобразование шкалы измерения для фактора таким образом, чтобы высокое значение стало +1, а низкое значение стало -1 (см. масштабирование). После кодирования всех факторов в 2-уровневом полном факторном эксперименте матрица плана имеет все ортогональные столбцы. Кодирование — это простое линейное преобразование исходной шкалы измерения. Если «высокое» значение равно X _h , а «низкое» значение равно X _L (в исходной шкале), то преобразование масштабирования берет любое исходное значение X и преобразует его в ( X − a )/ b , где a = ( X _h + X _L )/2 и b = ( X _h − X _L )/2. Чтобы вернуться к исходной шкале измерения, просто возьмите кодированное значение, умножьте его на b и добавьте a или X = b × (кодированное значение) + a . Например, если фактором является температура, а высокое значение равно 65°C, а низкое значение равно 55°C, то a = (65 + 55)/2 = 60 и b = (65 − 55)/2 = 5. Центральная точка (где закодированное значение равно 0) имеет температуру 5(0) + 60 = 60°C.
• Сравнительный дизайн: Дизайн, который позволяет (обычно без смещения среднего) оценить разницу в факторных эффектах, особенно разницу в эффектах лечения. Оценка различий между эффектами лечения может быть сделана с большей надежностью, чем оценка абсолютных эффектов лечения.
• Вмешивающийся : Вмешивающийся дизайн — это дизайн, в котором некоторые эффекты обработки (основные или взаимодействия) оцениваются той же линейной комбинацией экспериментальных наблюдений, что и некоторые блокирующие эффекты. В этом случае эффект обработки и блокирующий эффект называются вмешивающимися. Вмешивающийся также используется как общий термин для указания того, что значение оценки основного эффекта исходит как от самого основного эффекта, так и от загрязнения или смещения от взаимодействий более высокого порядка. Примечание: Вмешивающиеся дизайны естественным образом возникают, когда полные факторные дизайны должны запускаться блоками, а размер блока меньше числа различных комбинаций лечения. Они также возникают всякий раз, когда вместо полного факторного дизайна выбирается дробный факторный дизайн.
• Контрольная группа : набор экспериментальных единиц, к которым применяются случайные обработки, но не основные обработки. Например, при применении гербицида в качестве одной обработки, участки, получающие эту обработку, могут быть пройдены машиной, применяющей гербицид, но обработки, не получающие гербицид, обычно не проезжают. Движение машин является случайной обработкой. Если бы существовало опасение, что движение машин может оказать влияние на измеряемую переменную (например, гибель растений клубники), то контрольная обработка получила бы движение машин, но не гербицид. Контрольные группы являются способом исключения возможности того, что случайные обработки являются причиной измеряемых эффектов. Случайные обработки контролируются для. Сравните группы обработки . Обработка, которая является только отсутствием изучаемой манипуляции, является просто одной из обработок, а не контролем, хотя в настоящее время принято называть неманипулируемую обработку контролем.
• Перекрестные факторы: см. факторы ниже.
• Проектирование : ряд экспериментальных запусков, позволяющий подогнать конкретную модель и оценить желаемые эффекты.
• Матрица проектирования : матричное описание эксперимента, полезное для построения и анализа экспериментов.
• Планирование экспериментов : систематический, строгий подход к решению инженерных проблем, который применяет принципы и методы на этапе сбора данных, чтобы гарантировать получение обоснованных, обоснованных и поддерживаемых инженерных заключений ^[1]
• Точка проектирования: Единая комбинация настроек для независимых переменных эксперимента. План экспериментов приведет к набору точек проектирования, и каждая точка проектирования предназначена для выполнения один или несколько раз, с числом итераций, основанным на требуемой статистической значимости для эксперимента.
• Эффект (фактора): Как изменение настроек фактора изменяет ответ. Эффект одного фактора также называется основным эффектом. Эффект обработки может быть предположен одинаковым для каждой экспериментальной единицы, исходя из предположения об аддитивности единицы обработки; в более общем смысле эффект обработки может быть средним эффектом . Другие эффекты могут быть эффектами блока. (Для фактора A с двумя уровнями, масштабированными так, что низкий = -1 и высокий = +1, эффект A имеет несмещенную оценку среднего, которая оценивается путем вычитания среднего наблюдаемого ответа, когда A равен -1, из среднего наблюдаемого ответа, когда A = +1, и деления результата на 2; деление на 2 необходимо, поскольку уровень -1 находится на расстоянии 2 масштабированных единиц от уровня +1.)
• Ошибка : Необъяснимая вариация в наборе наблюдений. См. Ошибки и остатки в статистике . Примечание: экспериментальные планы обычно требуют понимания как случайной ошибки , так и ошибки отсутствия соответствия .
• Экспериментальная единица : Сущность, к которой применяется определенная комбинация обработки. Например, экспериментальная единица может быть
  • печатная плата
  • кремниевая пластина
  • поднос с одновременно обработанными компонентами
  • отдельные сельскохозяйственные растения
  • участок земли
  • автомобильные трансмиссии
  • Живые организмы или их части
  • и т. д.
• Факторы: Входные данные процесса, которыми исследователь манипулирует, чтобы вызвать соответствующее изменение выходных данных. Некоторые факторы не могут контролироваться экспериментатором, но могут влиять на ответы. Эти неконтролируемые факторы следует измерять и использовать в анализе данных, если их влияние существенно. Примечание: Входные данные могут быть дискретными или непрерывными.
  • Перекрестные факторы: Два фактора считаются перекрещенными, если каждый уровень одного из них встречается с каждым уровнем другого в эксперименте.
  • Вложенные факторы : Фактор «A» вложен в другой фактор «B», если уровни или значения «A» различны для каждого уровня или значения «B». Примечание: Вложенные факторы или эффекты имеют иерархическую связь.
• Фиксированный эффект : эффект, связанный с входной переменной, которая имеет ограниченное число уровней или в которой только ограниченное число уровней представляет интерес для экспериментатора.
• Взаимодействие : происходит, когда влияние одного фактора на реакцию зависит от уровня другого фактора(ов).
• Ошибка несоответствия: Ошибка, которая возникает, когда анализ пропускает один или несколько важных терминов или факторов из модели процесса. Примечание: включение репликации в разработанный эксперимент позволяет разделить экспериментальную ошибку на ее компоненты: несоответствие и случайную (чистую) ошибку.
• Модель : Математическая зависимость, которая связывает изменения в заданном ответе с изменениями одного или нескольких факторов.
• Вложенные факторы: см. факторы выше.
• Ортогональность : Два вектора одинаковой длины ортогональны, если сумма произведений их соответствующих элементов равна 0. Примечание: Экспериментальный план ортогонален, если эффекты любого фактора уравновешиваются (в сумме равны нулю) эффектами других факторов.
• Парадигма : модель, созданная с учетом базовой конструкции, гипотезы и конкретных условий эксперимента.
• Случайный эффект : эффект, связанный с входными переменными, выбранными случайным образом из совокупности, имеющей большое или бесконечное число возможных значений.
• Случайная ошибка : ошибка, которая возникает из-за естественной вариации в процессе. Примечание: случайная ошибка обычно считается нормально распределенной с нулевым средним значением и постоянной дисперсией. Примечание: случайная ошибка также называется экспериментальной ошибкой.
• Рандомизация : график распределения материала для обработки и проведения комбинаций обработки в спланированном эксперименте таким образом, чтобы условия в одном запуске не зависели от условий предыдущего запуска и не предсказывали условия в последующих запусках. Примечание: важность рандомизации невозможно переоценить. Рандомизация необходима для того, чтобы выводы, сделанные в ходе эксперимента, были правильными, однозначными и защищаемыми.
• План разрывной регрессии : План, в котором назначение лечения определяется, по крайней мере частично, значением наблюдаемой ковариаты, лежащей по обе стороны от фиксированного порогового значения.
• Повторение : выполнение одной и той же комбинации обработки более одного раза. Примечание: включение повторения позволяет оценить случайную ошибку независимо от любой ошибки несоответствия.
• Разрешение: В дробных факторных планах «разрешение» описывает степень, в которой предполагаемые основные эффекты накладываются (или смешиваются) с предполагаемыми взаимодействиями более высокого порядка (взаимодействия 2-го уровня, взаимодействия 3-го уровня и т. д.). В общем случае разрешение плана на единицу больше, чем наименьшее взаимодействие порядка, которое накладывается на какой-либо основной эффект. Если некоторые основные эффекты смешиваются с некоторыми взаимодействиями 2-го уровня, разрешение равно 3. Примечание: Полные факторные планы не имеют смешения и, как говорят, имеют разрешение «бесконечность». Для большинства практических целей план с разрешением 5 является превосходным, а план с разрешением 4 может быть достаточным. Планы с разрешением 3 полезны в качестве экономичных планов скрининга.
• Ответ (ы): Выход(ы) процесса. Иногда называются зависимыми переменными.
• Поверхность отклика : Спланированный эксперимент, который моделирует количественный отклик, особенно для краткосрочной цели улучшения процесса и долгосрочной цели поиска оптимальных значений факторов. Традиционно поверхности отклика моделировались с помощью квадратичных полиномов, оценка которых требует, чтобы каждый фактор имел три уровня.
• Вращаемость: План является вращаемым, если дисперсия прогнозируемого отклика в любой точке x зависит только от расстояния x от центральной точки плана. План с этим свойством можно вращать вокруг его центральной точки без изменения дисперсии прогноза в x. Примечание: Вращаемость является желательным свойством для планов поверхности отклика (т. е. планов квадратичной модели).
• Уровни коэффициента масштабирования: Преобразование уровней коэффициента таким образом, чтобы высокое значение становилось +1, а низкое значение становилось -1.
• Дизайн скрининга: Спланированный эксперимент, который определяет, какие из многих факторов оказывают значительное влияние на ответ. Примечание: Обычно дизайны скрининга имеют более 5 факторов.
• План испытаний : письменный документ, содержащий конкретный перечень процедур испытаний и последовательность, которой необходимо следовать.
• Лечение: Лечение представляет собой определенную комбинацию уровней факторов, эффект которых следует сравнивать с другими методами лечения.
• Комбинация лечения: Сочетание настроек нескольких факторов в данном экспериментальном испытании. Также известно как запуск.
• Группа лечения : см. Контрольная группа.
• Компоненты дисперсии : разбиение общей дисперсии на определяемые компоненты.

• Глоссарий по вероятностям и статистике
• Обозначения в теории вероятностей и статистике
• Глоссарий клинических исследований
• Список статистических тем

• "Глоссарий терминологии DOE", NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods , получено 20 марта 2013 г.

 В статье использованы материалы, являющиеся общественным достоянием Национального института стандартов и технологий.