왜 실행 실험 설계

대부분의 경우, 그 또는 다른 과학적 연구 중에 원인에 대한 추측이 어떤 영향을 일으킬 수있는 가상의 방법을 사용했다. 그런 다음,이 가정은이 성명 호출 할 수 있다는 것을 실험에 의해 확인됩니다. 신뢰할 수있는 결과를 도출하기 위하여이 같은 시작 데이터와 몇 가지 실험을 수행 할 필요가 있기 때문에이 모든 것은, 물질과 시간 소비의 일정 금액을 필요로한다. 이러한 또는 다른 요인의 병렬 조사와 옵션 조합의 수를 줄 신중 실험 설계를 실행합니다.

이는 파라미터의 출력값의 통계 처리의 결과는 연구중인 프로세스에 대한 적절한 결론을 도출 할 하에서 이러한 테스트 조건을 선택함으로써 달성 될 수있다. 실험 설계는 특정 찾는 포함 수학적 모델, 가장 밀접 수 있도록 연구 중에 프로세스를 설명합니다. 분석 정보 행렬에 의해 수행 선택 계획. 이 실험 데이터와 효율의 통계적 분석의 구현 계획에 직접적으로 의존하는 것을 주목해야한다. 계획을 선택할 때, 당신은해야합니다 :

• 실험 설계의 기준을 결정;
• 가장 밀접하게 구조와 조사 목적 또는 프로세스의 관계의 본질을 설명 할 모델을 개발;
• 기존의 표준 계획과 결과 모델을 비교합니다. 결과 분석을 바탕으로 최적의 계획을 선택합니다.

실험 설계의 이론은 널리 과학 기술의 다양한 분야에서 사용된다. 이 경우, 특정 주제에 가고, 제대로 준비하고 경험적인 연구를 수행하기 위해 과학이 지역의 일부 미묘한 차이와 특수성을 고려할 필요가있다, 목적은 대부분의 경우에있는 테스트 개체 (시스템 응답)의 매개 변수가 극단적 인 값을 가지고있는 아래에 최적의 조건을 찾을 수 있습니다, 최대 또는 최소 값에 도달했습니다.

실험 설계는 실험의 최종 결과에 다른 요인의 수 및 노출, 특히 시간을 최소화 물질의 소비 자원. 모든 경험은 가능한 한 연구원 많은 정보를 가져올 수 있습니다. 이 경우에만 적절한 제조와 실질적인 부분의 실시를 얻을 수있다.

실험의 계획 및 조직 제공

• 변수 요소의 수를 선택합니다. 여기 응답 기능에 영향을 미칠 가장 중요한 변수를 선택하는 것이 필요하다. 그들은 사전 검색 실험, 문헌 검토 과정에서 확인할 수 있습니다;
• 각 인자의 농도의 가변 수를 결정하는 단계를 포함한다. 이 경우도, 고정 혹은 랜덤 수있다 질적 또는 양적 어느 레벨 값을 결정 하였다. 이 단락은 요소의 가능한 범위를 결정하기 위해 문학 소스를 참조해야한다, 또는 자신의 경험을 사용하기 때문에, 존재하지 않는 변화 간격의 요인을 찾기위한 몇 가지 구체적인 권고;
• 응답 함수의 측정 값의 필요한 수를 결정하는 단계를 포함한다. 이 양은 설정된 한계 정확도와 다른 하나 개의 요소의 가능한 효과에 의존한다.

따라서, 실험의 계획 - 크게 연구의 기간을 줄이고 필요한 수준의 정확성을 향상시킬 수 있으며, 모든 과학자의 손에 강력한 도구입니다. 각 연구원은 방법뿐만 아니라 알고있다, 또한 성공적으로 최소한의 비용으로 목표를 달성하기 위해, 실제로 적용 할 수 있습니다.