試驗設計英文解釋翻譯、試驗設計的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 experiment design; experimental design

分詞翻譯：

試驗的英語翻譯：

experiment; test; try; try on; try out; examination; experimentation; trial
trial run
【計】 breadboarding
【醫】 probation; test; tria
【經】 test; trial

設計的英語翻譯：

design; devise; contrive; project; engineer; frame; plan; programming; scheme
【化】 design
【醫】 project
【經】 projection

專業解析

試驗設計（Design of Experiments, DOE）是統計學的一個重要分支，指研究者為了科學、高效地獲取數據并分析處理，預先對實驗中的處理因素、受試對象、觀察指标等進行合理安排和控制的一種方法論。其核心在于通過最小化實驗次數，最大化信息獲取，從而揭示變量間的因果關系，優化産品或過程性能。

一、漢英術語解析

漢語定義
“試驗設計”強調對實驗的“安排”與“控制”，需主動幹預變量（如溫度、時間），系統性地規劃實驗方案，而非被動觀察。

來源：《統計學大辭典》（中國統計出版社）
英文對應術語
- Design of Experiments (DOE)：标準學術術語，強調結構化方法
- Experimental Design：通用表述，常見于跨學科文獻
  來源：International Statistical Institute (ISI) 術語庫

二、核心方法論與原則

隨機化 (Randomization)
消除未知混雜因素影響，确保結果無偏。例如：臨床試驗中患者分組隨機分配。

來源：Fisher, R.A. (1935). The Design of Experiments.
重複 (Replication)
多次實驗以估計誤差，提高結果可靠性。如：同一工藝條件重複測試3次。

來源：NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods
區組化 (Blocking)
分組控制幹擾變量（如不同設備批次），增強組内可比性。

來源：Montgomery, D.C. (2017). Design and Analysis of Experiments.

三、典型應用場景

工業優化
通過因子設計（如2^k析因設計）識别關鍵工藝參數，縮短研發周期。

案例參考：豐田生産系統（Toyota Production System）中的質量改進
科學研究
響應曲面法（RSM）用于建立變量與産出的數學模型，預測最優條件。

來源：Journal of Quality Technology 學術期刊
臨床試驗
適應性設計（Adaptive Design）根據中期結果調整方案，符合倫理與效率。

規範依據：ICH E9 (國際人用藥品注冊技術協調會)

四、權威學習資源

國際标準：ISO 16355《應用統計學——試驗設計》
開源工具：R語言DoE.base包、PythonpyDOE庫
經典教材：Box, G.E.P. et al. (2005). Statistics for Experimenters
資源整合自：美國統計協會（ASA）教育委員會

網絡擴展解釋

試驗設計（Experimental Design）是統計學和科學研究中的核心方法，指通過科學規劃實驗流程，以最小的資源投入獲得可靠的數據結論。其核心目标是控制誤差、提高效率、驗證因果關系，廣泛應用于醫學、農業、工業、心理學等領域。

核心原則

控制變量
保持非研究因素（如溫度、光照）一緻，僅改變實驗變量（如藥物劑量），以明确因果關系。例如，藥物試驗中患者年齡、性别需分組匹配。
隨機化
将實驗對象隨機分配至不同組别，減少人為偏差。例如，隨機分配患者到對照組和實驗組。
重複性
多次實驗或增加樣本量，确保結果穩定性。例如，同一作物品種在多個地塊種植以驗證産量。

常見類型

完全隨機設計：實驗對象隨機分配，適用于條件均一的場景（如實驗室環境）。
隨機區組設計：按幹擾因素（如土壤肥力）分組後隨機分配，減少外部影響。
因子設計：同時研究多個變量及其交互作用（如溫度與反應時間對化工産率的影響）。
拉丁方設計：通過行列排列消除雙重幹擾（如不同操作員與設備對結果的影響）。

應用場景

農業：比較不同肥料對作物産量的影響。
醫學：評估新藥療效與安全性。
工業：優化生産工藝參數（如溫度、壓力）。
市場研究：測試廣告方案對消費者購買意願的作用。

數據分析方法

常用方差分析（ANOVA）、回歸分析等統計工具，區分變量影響是否顯著。例如，通過ANOVA判斷不同教學方法對學生成績的差異是否由隨機誤差導緻。

若需進一步了解具體設計步驟或案例，可參考統計學教材或實驗方法學文獻。