JN江南体育官方网站|DoE学习笔记3：实验设计的三个基本原则

本文摘要：有三个基本原则在实验设计中必须要考虑：完全重复（Replication）、随机化（Randomization）和区组化（Blocking）。这些

有三个基本原则在实验设计中必须要考虑：完全重复（Replication）、随机化（Randomization）和区组化（Blocking）。这些原则就是DoE的创始人Fisher首先提出来的。

完全重复 （Replication）

完全重复，是指一个因子水平的组合要有复制，即能够重复的运行多次。

有些软件中也称为“仿行”。

在DoE中，每一组因子水平处理都可以看做一个总体，而实际运行的实验所获得的的结果是各个处理所形成的的不同总体的抽样。如果我们想要比较所研究因子是否对响应具有显著性影响，是需要拿不同总体间形成的差异与随机误差进行比较，只有当个总体间的差别比随机误差显著的大时，我们才能说“总体间的差异是显著的”，也就是因子的不同水平会显著性影响响应的变化。这个随机误差，只有在完全重复的实验结果数据中才可以估计出来。

需要注意的是，这里的完全重复，值得是实验整体的完全复制，而不仅仅是同一个实验结果的重复取样测量。

完全重复的原则，并不是要求对所有的实验处理进行全都重复，有一些方法可以节省实验次数，比如只安排“中心点”的完全重复，这样就可以大大节省实验的次数和成本。

随机化（Randomization）

随机化，以完全随机的方式安排各次实验的顺序。随机化的目的是防止一些未知的因子对响应出现某种系统性影响。

比如，我们安排一个蛋白纯化的实验设计，考察硫酸铵浓度的四个水平对疏水层析结合载量的影响。如果按照四个水平由低到高的顺序进行，而当天在实验过程中室温也出现一种由低到高的变化趋势。

大家都了解温度也会对疏水层析的结合载量有影响，那么硫酸铵浓度的变化的影响就不能分辨了。

如果将实验顺序打乱，则不会出现上面的问题。其实，随机化并没有减少实验误差（包括温度的影响）本身，但是随机化将这种影响随机的分布于各次的实验之后，只是避免了某种系统性的影响出现。

区组化（Blocking）

区组化，如果实验设计的过程中存在讨厌因子，就是那种效应影响比较大，但是我们暂时还不想研究它的因子，比如研发早期不同批次的来料，差异会比较大，但是在研发早期没必要研究来料的批间差异。

此时，我们就可以将不同批次的来料设为不同的区组。区组内采用随机化的方法来安排实验顺序。

在同一个区组内比较处理间的差异，就是消除区组本身效应的影响，这样对整个实验的分子更加有效。

简单来讲，对于区组化的实验设计，在比较不同因子的效应时候，需要将区组作为一个单独因子来分析，而在进行回归分析建立回归方程时，则不再包含区组因子。

掌握一个原则：能分区组者则分区组，不能分区组者则随机化。

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