DOE（Design of Experiment）試驗設計，一(yī)種安排實驗和分(fēn)析實驗數據的數理統計方法；試驗設計主要對試驗進行合理安排，以較小(xiǎo)的試驗規模(試驗次數)、較短的試驗周期和較低的試驗成本，獲得理想的試驗結果以及得出科學的結論。

　　試驗設計源于1920年代研究育種的科學家Dr.Fisher的研究, Dr. Fisher是大(dà)家一(yī)緻公認的此方法策略的創始者, 但後續努力集其大(dà)成, 而使DOE在工(gōng)業界得以普及且發揚光大(dà)者, 則非Dr. Taguchi (田口玄一(yī)博士) 莫屬。

試驗設計的三個基本原理是重複，随機化，以及區組化。

　　所謂重複，意思是基本試驗的重複進行。重複有兩條重要的性質。第一(yī)，允許試驗者得到試驗誤差的一(yī)個估計量。這個誤差的估計量成爲确定數據的觀察差是否是統計上的試驗差的基本度量單位。第二，如果樣本均值用作爲試驗中(zhōng)一(yī)個因素的效應的估計量，則重複允許試驗者求得這一(yī)效應的更爲精确的估計量。如s2是數據的方差，而有n次重複，則樣本均值的方差是。這一(yī)點的實際含義是，如果n=1，如果2個處理的y1 = 145，和y2 = 147，這時我(wǒ)們可能不能作出2個處理之間有沒有差異的推斷，也就是說，觀察差147-145=2可能是試驗誤差的結果。但如果n合理的大(dà)，試驗誤差足夠小(xiǎo)，則當我(wǒ)們觀察得y1随機化是試驗設計使用統計方法的基石。

　　所謂随機化，是指試驗材料的分(fēn)配和試驗的各個試驗進行的次序，都是随機地确定的。統計方法要求觀察值（或誤差）是獨立分(fēn)布的随機變量。随機化通常能使這一(yī)假定有效。把試驗進行适當的随機化亦有助于“均勻”可能出現的外(wài)來因素的效應。

　　區組化是用來提高試驗的精确度的一(yī)種方法。一(yī)個區組就是試驗材料的一(yī)個部分(fēn)，相比于試驗材料全體它們本身的性質應該更爲類似。區組化牽涉到在每個區組内部對感興趣的試驗條件進行比較。