試驗研究設計的三種類型和十大誤區
在科研方法中，系統論及系統工程、試驗設計及優化、可靠性工程是三大通用基礎。系統論及系統工程是以系統集成為目的，研究影響因子之間的相互作用。試驗設計及優化是研究控制因子（引數）與回應（因變數）之間的因果關係和尋優方法。可靠性工程是使用設計和維修等手段使產品的均值和偏差在概率統計分佈上合理並滿足可靠度要求。試驗研究設計（experimental research design，簡稱ERD）是指試驗研究（experimental research，簡稱ER）的設計方法，在廣義上屬於試驗設計（Design of Experiments，簡稱DoE）的一部分，在狹義上專指安排研究對象和揭示因果關係或對比關係的試驗方法。 需要指出的是，研究（research）並不等同於試驗（experiment）。研究包括兩種手段，即試驗（例如找出陽光對植物生長的影響）和推論（deduction，例如畢氏定理的推導）。試驗研究是相對於推論研究而言。收集試驗資料的方法包括測量（measurement）、測試（testing）、模擬（simulation）、計算（computation）、調查問卷（survey）等。試驗需要具有變數（variable）和環境（setting）這兩個要素。變數包括因子（factor）和回應（response），而因子可以分為控制因子（control factor）和雜訊因子（noise factor），或者分為具有顯著影響的因子（significant factor）和無關的因子（extraneous factor）。環境指試驗涉及的硬體設備、軟體控制條件、試樣（或受試者，統稱研究對象）。 改變控制因子的取值，觀察研究物件的回應變化，從而得出對比性（如果有對照組）或非對比性（如果沒有對照組）的因果關係檢驗結論並驗證假說（hypothesis），是試驗研究區別於非試驗研究（即推論研究）的首要本質特徵。試驗研究的第二個特徵是由於依賴對因子的控制，從而容易發生人為錯誤，例如控制因子選擇錯誤、無關因子控制錯誤、雜訊因子分析錯誤。試驗研究在因子和回應上的錯誤會導致因果關係的邏輯推理錯誤和試驗結論無效。 試驗研究聚焦於因子對回應的影響，廣泛應用於社會科學、心理學、教育學、自然科學、工程技術、醫學等幾乎所有學科領域。一個比較簡單的試驗研究例子是取同一種植物的兩個樣本，將其中一個暴露在陽光下（稱為樣本A），而另一個遠離陽光（稱為樣本B）。在相同的澆水等培育條件下，如果當研究結束時，我們發現樣本A持續生長而樣本B死亡，那麼可以得出結論：陽光有助於該植物的生長。在人類行為學領域，社會學家主要使用試驗方法測試人類行為。例如，隨機選擇兩個人成為社會互動研究的對象，將其中一個人放入一個房間讓其在一年內不與任何人交往，而將另一個人安排在有幾個人居住或工作的房間內，享受人與人之間的互動。在實驗結束時，社會學家會發現這兩個人的行為有所不同。 在試驗設計（DoE）中，有幾個不同的領域聚焦於不同的內容。試驗研究設計（ERD）聚焦於研究物件的安排方法。全析因設計（full factorial…