なぜ、実験計画を実行します

ほとんどの場合、これらまたは他の科学的研究の間に一定の効果を引き起こす、原因について憶測する仮説的な方法を使用していました。 次に、この仮定は、それが声明呼び出すことができることを実験によって検証されます。 信頼性の高い結果のために、同じスタートデータをいくつかの実験を行う必要があるので、このすべては、材料と時間がかかるの一定量を必要とします。 これらやその他の要因の並列調査とオプションの組み合わせの数を減らしことは慎重に実験計画を実行します。

これは、パラメータの出力値の統計処理の結果は、研究中のプロセスについて適切な結論を出すであろう下ような試験条件を選択することによって達成することができます。 実験デザインは、特定の検索も行われ た数学的モデル、 最も密接に研究中のプロセスを記述できるようになります。 分析情報行列による選択計画。 実験データとその効率の統計分析の実施が計画に直接依存していることに留意すべきです。 プランを選択するときは、次の作業が必要です。

• 実験計画の基準に決めます。
• 最も密接に調査したオブジェクトまたはプロセス内の関係の構造と性質を説明するだろうモデルを開発。
• 既存の標準的な計画を有する得られたモデルの比較を行います。 結果の分析に基づいて最適なプランを選択します。

実験計画の理論は広く科学技術の様々な分野で使用されています。 この場合、特定のトピックに行く、それは科学のこの地域のいくつかのニュアンスと特殊性を考慮する必要がある、適切に実証研究を準備し、実施するためには、ほとんどの場合の目的は、テストオブジェクト（システム応答）のパラメータが極端な値を持ってその下で最適な条件を見つけることです、その最大値または最小値に達しています。

実験計画は、実験の最終結果に異なるいくつかの要因、とにさらされる場合は特に、時間を最小限に抑え、材料の消費リソース。 すべての経験は、可能な研究者に多くの情報をもたらすことができます。 これが唯一の実用的な部分の適切な準備や行動場合に達成することができます。

提供実験の計画と組織

• 変動要因の数を選択します。 ここでは、応答機能に影響を与える最も重要な変数を選択する必要があります。 彼らは予備検索実験、文献レビューの過程で決定することができます。
• 各因子のレベルの可変数を決定します。 この場合には、固定またはランダムであってもよい定性的または定量的のいずれかのレベルの値を決定しました。 この段落が要因の可能な範囲を決定するために、文学のソースを参照する必要があります、または彼らの自身の経験を利用するにはので、変更間隔の要因を見つけるためのいくつかの具体的な提言は、存在しません。
• 応答関数の測定値の必要数を決定します。 この量は、確立された限界、精度及び別の要因の可能な効果に依存します。

このように、実験の計画は - すべての科学者の手の中に強力なツールであり、大幅に研究の期間を短縮し、必要なレベルに彼らの精度を向上させることができます。 各研究者だけではない方法を知っているだけでなく、成功し、実際にそれを適用するために、最小限のコストで目標を達成しなければなりません。