基本信息
编辑推荐
本书既可作为高等院校相关专业本科生和研究生的教材， 也可供相关学科的科研、 教学和设计人员阅读。
内容简介
《质量工程试验设计》从试验设计概述、回归分析、方差设计、正交试验设计、稳健设计、因子设计、均匀设计和响应曲面设计等方面系统讨论了试验设计的基本理论与方法。本书既注重试验设计基本理论的系统性，又突出应用，列举了大量与工业、化学、食品、制药、生物、材料和环境等专业有关的案例，介绍了Minitab软件在试验设计中的应用，将各种试验设计方法结合案例在Minitab下实现。本书配套电子课件和习题解答等教学辅助资源， 读者可登录华信教育资源网（http://www.hxedu.com.cn）免费注册下载。
作译者
王海燕，博士，教授，硕士生导师，南京财经大学管理科学与工程学院院长，江苏省质量安全工程研究院执行院长，江苏省“六大人才高峰”学术带头人。
目录
第一章 概论
章前导引
第一节 起源与发展
第二节 试验设计的目的与用途
一、 试验设计的目的
二、 推广试验设计的重要意义
第三节 策略与路径
一、 试验设计的基本原则
二、 试验策略的确定
三、 试验设计的步骤
章后小结
习题
第二章 基础理论
章前导引
第一节 方差分析
一、 方差分析简介
二、 单因素方差分析
三、 双因素方差分析
第二节 回归分析
一、 回归分析简介
章前导引
第一节 起源与发展
第二节 试验设计的目的与用途
一、 试验设计的目的
二、 推广试验设计的重要意义
第三节 策略与路径
一、 试验设计的基本原则
二、 试验策略的确定
三、 试验设计的步骤
章后小结
习题
第二章 基础理论
章前导引
第一节 方差分析
一、 方差分析简介
二、 单因素方差分析
三、 双因素方差分析
第二节 回归分析
一、 回归分析简介
书摘
3．响应变量的选择
在选择响应变量时，试验者应该确信该变量真正会对所研究的过程提供有用的信息。最常用的是取测量特性的平均值或标准差（或两者）为响应变量，多重响应不常用。仪表性能（或测量误差）也是一个重要因素。如果仪表性能差，则只有相对大的因素效应才能通过试验检测出来，或者需要做附加的重复试验。
4．试验设计的选择
如果前3个步骤正确做到了，这一步相对容易。选择设计涉及考虑样本量（重复次数），对试验选择合适的试验次序，确定是否划分区组或者是否涉及其他随机化约束。
在选择设计时，重要的是，思想上总要想着试验目的。在很多工程试验中，我们一开始就知道，有些因素水平会使响应得出不同的数值。因此，我们感兴趣于识别哪些因素引起这种差异并估计响应改变量的大小。在某些情况下，我们会对验证一致性更感兴趣。例如，比较两种生产条件A和B，A是标准的，B是成本较低的，则试验者感兴趣于弄清两种生产条件的产率是否有差异。
5．进行试验
当进行试验时，谨慎监视试验的过程以确保每件事情都按计划做完是非常重要的，这个阶段中试验方法的错误通常会破坏试验的有效性。计划在先是成功的关键。
6．数据分析
分析数据应该用统计方法，使得结果和结论都是客观的，而不是主观臆断。如果试验设计正确，并且按设计实行，则所需的统计方法，可以有很多软件来分析数据，在数据的解释中，简单的图解法起了重要的作用。残差分析和模型适合性检测也是重要的分析方法。
统计方法不能证明一个因素（或几个因素）有特殊的效应。它们仅对试验结果的可靠性和有效性提供准则。从本质上来说，应用统计方法不允许利用试验来证明任何事情，但是，统计方法允许我们去度量结论中可能出现的误差或者对一个命题附加上置信水平。统计方法的基本优点是它对做出判决的过程加进了客观性。统计方法和良好的专业知识，以及常识结合在一起通常会导致正确的结论。
7．结论和建议
一旦数据分析过了，试验者必须写出有关试验结果的实践结论并推荐行动的路线。在这一阶段，图解法常常是有用的，特别是给其他人介绍成果时更是如此。但有时还需进行跟踪试验和确认试验．以证实所得结论的正确性。
科学试验是一个不断总结经验的过程。在过程中，我们先提出了关于系统的假设，进而通过试验来研究这些假设，根据试验的结果又提出新的假设，如此等等。这表明，试验是迭代式地逐步深化的。因此，要避免在研究一开始，就去设计一个单一的、庞大的、内容广泛的试验。
……
在选择响应变量时，试验者应该确信该变量真正会对所研究的过程提供有用的信息。最常用的是取测量特性的平均值或标准差（或两者）为响应变量，多重响应不常用。仪表性能（或测量误差）也是一个重要因素。如果仪表性能差，则只有相对大的因素效应才能通过试验检测出来，或者需要做附加的重复试验。
4．试验设计的选择
如果前3个步骤正确做到了，这一步相对容易。选择设计涉及考虑样本量（重复次数），对试验选择合适的试验次序，确定是否划分区组或者是否涉及其他随机化约束。
在选择设计时，重要的是，思想上总要想着试验目的。在很多工程试验中，我们一开始就知道，有些因素水平会使响应得出不同的数值。因此，我们感兴趣于识别哪些因素引起这种差异并估计响应改变量的大小。在某些情况下，我们会对验证一致性更感兴趣。例如，比较两种生产条件A和B，A是标准的，B是成本较低的，则试验者感兴趣于弄清两种生产条件的产率是否有差异。
5．进行试验
当进行试验时，谨慎监视试验的过程以确保每件事情都按计划做完是非常重要的，这个阶段中试验方法的错误通常会破坏试验的有效性。计划在先是成功的关键。
6．数据分析
分析数据应该用统计方法，使得结果和结论都是客观的，而不是主观臆断。如果试验设计正确，并且按设计实行，则所需的统计方法，可以有很多软件来分析数据，在数据的解释中，简单的图解法起了重要的作用。残差分析和模型适合性检测也是重要的分析方法。
统计方法不能证明一个因素（或几个因素）有特殊的效应。它们仅对试验结果的可靠性和有效性提供准则。从本质上来说，应用统计方法不允许利用试验来证明任何事情，但是，统计方法允许我们去度量结论中可能出现的误差或者对一个命题附加上置信水平。统计方法的基本优点是它对做出判决的过程加进了客观性。统计方法和良好的专业知识，以及常识结合在一起通常会导致正确的结论。
7．结论和建议
一旦数据分析过了，试验者必须写出有关试验结果的实践结论并推荐行动的路线。在这一阶段，图解法常常是有用的，特别是给其他人介绍成果时更是如此。但有时还需进行跟踪试验和确认试验．以证实所得结论的正确性。
科学试验是一个不断总结经验的过程。在过程中，我们先提出了关于系统的假设，进而通过试验来研究这些假设，根据试验的结果又提出新的假设，如此等等。这表明，试验是迭代式地逐步深化的。因此，要避免在研究一开始，就去设计一个单一的、庞大的、内容广泛的试验。
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