DOE (Design Of Experiment) 實驗計劃法和Minitab | minitab doe教學

布魯斯的淒美一生JustanotherWordPress.comsite直接觀看文章←《哈利波特》作者J.K.羅琳-天下雜誌文章節錄及心得抽樣的基礎理論和注意事項→DOE(DesignOfExperiment)實驗計劃法 和MinitabPostedon2008年07月09日bybrucelei8記得10多年前剛開始流行「田口式」時,開始讀變量分析、多變量分析…,對於各種統計學的分佈、學理以及演算,複雜得不得了,只有一個心得:「太難了,讀了又忘,天生不是讀統計學的料!」,多年來在職場,只要碰到了有人作DOE或是田口式,開始追問時,發現多半也是知其然而不知其所以然,究竟DOE背後的理論基礎,實非凡人所能解。

這也使它一直蒙上神秘的面紗,有人拿著這個工具招搖撞騙,但解不了問題;有人只知要求別人作DOE,卻不知道其中原理及真諦。

感謝2008年同事Tony(陳台榮),Mark(鄧江揚),Dave(陳萬福)分別研究新程式Minitab並分享,讓我溫故知新,對DOE有更深的認識。

 DOE分為兩個階段的實驗:第一階段的實驗是為了找出顯著因子,第二階段實驗的目的是針對顯著的因子,找出其工作區間;最終的數據再利用多變量分析(ANOVA)來找出各因子的關連性和貢獻度,作為量化的參考。

 至於分析結果的運用,則是看如何接近目標值,讓變異的量變小。

 說來簡單的幾句話,就是DOE的要訣。

至於以往畏之如虎的計算,感謝現今有了Minitab等應用程式,或是擅用Excel等工具,作起來較之於數十年前,真是方便太多了。

我們可以把節省下的時間和資源來分析原因、讓計劃作的更周延。

 當然DOE不是適用於所有企業、產業。

目前只知在製程開發上(如晶圓代工的良率),它的效果最為明顯,這也是「田口式品質工程」為何在製造業風光,而在其他行銷、服務業卻鮮為人知的緣故。

 當然DOE既然是高等的品質工具,要用它就得先熟知常用的統計知識,要是連平均值和標準差都不知的人,得先花點工夫打好基礎,否則是無法學通的。

另外兩個重要觀念,是「因子」(factor)和「水準」(Level),弄懂了這兩個定義,才能夠看得懂各設計規劃的想法和後續的分析。

 殘差檢定–殘差(Residuals)為觀察值與預測值的差,殘差越大代表推算誤差越大。

ANOVA分析它的三個特性–常態性、獨立性和變異數齊一性。

利用殘差圖形可檢視基本假設和模型的合理性。

當有殘差出現時,這時就要去除離群值(outlier)讓它恢復成常態分佈,此時就可用到一些如直方圖(Histogram)、機率圖(ProbabilityplotbyA-DorK-Stest)、時序圖、P-value(e.g.<5%)…等工具了。

自此開始MiniTab的下拉式清單中各種功能的運算就呈現出來了。

 到了殘差分析後,就會觀察到主效益(maineffects)和交互作用(interactions)。

Minitab除了快速的把一堆數據算出各因子的主效益外,也同時算出它們的交互作用,以及它們的迴歸方程式,因此無論是只要看圖的高階決策者、要對照圖的初學者,或是可以讀、分析數據的老手,它都是個方便的工具。

 尤有甚者,它加上了自動boc-cox的計算,把不合理模型的數據優化(用開根號、平方、對數…);以及加上了中間值的檢定,來確認主效益和交互作用是否是線性的;…。

 當然,要能善用DOE這樣子較具深度理論基礎的統計方式,有賴於更多的實務經驗,目前的所知只是開端。

新知進展飛快,加上學海無涯,但高興有同事共同研討長進,謹誌自勉。

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