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快樂大學的校長小明想要為全校購買實驗設計軟體當教學使用,就問統計系主任小英那一種實驗設計軟體最適合全校各科系使用,小英不假思索地說Design Expert,最適合實驗設計的教學,所以國外很多學校.研究單位都用Design Expert,因為Design Expert擁有最完整的實驗設計方法是其他軟體所沒有的喔!每個設計方法都有詳範例應用,讓老師們教學更無後顧之憂,手冊可直接影印當教材,不必花時間額外準備教材,而且設計的統計功能非常完整,校長也發現Design Expert非常容易使用,非常便宜喔! 如果您不是教育統計專家,您想比較不同的教學方法,及比較編班人數,對學習成果的影響,您想要買一套教學實驗設計軟體,而且常用的教育實驗設計功能都要含在軟體內,那Design Expert應該就是您要的東西了! 您可以馬上免費試用看看! Design Expert 可讓您的教育實驗無往不利 ======= 做為一名教育人員,教育實驗是免不了的.但統計分析卻又讓人頭痛!但實驗設計又是統計學內非常重要的工具,Design Expert就是為教育實驗而設計的 1. 但如何提高教學效率及實驗的精確性是一大課題. 2. 可不可能使用最少的教學實驗次數,且有最大精確性. 3. 可不可能找出教學方法與學習成績間的最佳化關係, 答案是可行的,就是使用實驗設計的方法. 簡而言之,實驗設計是運用統計分析的方法,如直交法等,去找出影響實驗的重要因子,如此就可以用最少的努力和時間達到教學目的. 例如若您的教學因子有X,Y,Z(愛心,教學方法,冷氣)三項透過實驗設計可找出學習成果的反應假設學習成果是f(x,y,z)=100X+10Y+Z 我們就可以忽略Z冷氣因子,甚至Y教學方法因子因為整個學習成果幾乎是由X愛心因子所操控學習成果的反應可以簡化成 f(x,y,z)=100X 當然實驗設計只是統計分析的工具並不能取代您的專業知識, 否則會倒因為果,實驗設計需要架在您的專業知識之下,才能發會最大的效用! 如果您是行銷專家,您想比較不同的促銷方法,及不同的通路,對市場佔有率的影響,您想要買一套行銷用的實驗設計軟體,而且常用的實驗設計功能都要含在軟體內,那Design Expert應該就是您要的東西了! 您可以馬上免費試用看看! Design Expert可讓您的行銷實驗無往不利 ======= 做為一名行銷人員,擴展市場是免不了的.但統計分析卻又讓人頭痛!且實驗設計又是行銷非常重要的工具,Design Expert就是為市場行銷而設計的 1. 但如何提高行銷效率及通路的數量是一大課題. 2. 可不可能使用最少的試銷實驗次數,且有最大精確性. 3. 可不可能找出行銷方法與市場佔有率間的最佳化關係, 答案是可行的,就是使用實驗設計的方法. 簡而言之,實驗設計是運用統計分析的方法,如直交法等,去找出影響實驗的重要因子,如此就可以用最少的努力和時間達到行銷目的. 例如若您的市場佔有率因子有X,Y,Z(促銷方法,不同的通路,藍綠)三項透過實驗設計可找出市佔率的反應假設市佔率是f(x,y,z)=100X+10Y+Z 我們就可以忽略Z藍綠因子,甚至Y通路因子因為整個市場佔有率幾乎是由X促銷方法因子所操控市佔率的反應可以簡化成 f(x,y,z)=100X 當然實驗設計只是統計分析的工具並不能取代您的專業知識, 否則會倒因為果,實驗設計需要架在您的專業知識之下,才能發會最大的效用! 如果您是製程配方專家,您想比較不同的製程,及不同的配方,對產品良率的影響,您想要買一套製程配方用的實驗設計軟體,而且常用的實驗設計功能都要含在軟體內,那Design Expert應該就是您要的東西了! 您可以馬上免費試用看看! Design Expert可讓您的製程配方無往不利 =======
做為一名工程人員,良率的提高是免不了的.但統計分析卻又讓人頭痛!且實驗設計又是良率非常重要的工具,Design Expert就是為提高良率而設計的 1. 但如何找出製程與配方間的關係是一大課題. 2. 可不可能使用最少的製程與配方實驗次數,且有最大精確性. 3. 可不可能找出製程與配方與良率的最佳化關係, 答案是可行的,就是使用實驗設計的方法.
簡而言之,實驗設計是運用統計分析的方法,如直交法等,去找出影響實驗的重要因子,如此就可以用最少的努力和時間達到提高良率的目的.
例如製造IC光罩的公司, 其良率因子有X,Y,Z(沉浸時間,蝕刻液種類,藍綠)三項透過實驗設計可找出良率的反應假設良率是f(x,y,z)=100X+10Y+Z 我們就可以忽略Z藍綠因子,甚至Y蝕刻液種類因子因為整個良率幾乎是由X沉浸時間因子所操控良率的反應可以簡化成 f(x,y,z)=100X 當然實驗設計只是統計分析的工具並不能取代您的專業知識, 否則會倒因為果,實驗設計需要架在您的專業知識之下,才能發會最大的效用!
Q:實驗設計與型一錯誤(Type I error)、型二錯誤(Type II error)的故事
A:一般所謂的錯誤就是想法與事實相反而統計上又將此錯誤分為二種型態，就是型一錯誤和型二錯誤。型一錯誤是: 實際上不常發生的事，實驗時你卻遇到了，所以你的經驗認為常會發生型二錯誤是: 在實際常會發生的事，實驗時你卻遇不到，所以你的經驗認為不會發生 如果用生活的經驗來說，型一錯誤是一種帶屎的現象，例如被雷打到或踩到狗屎都是屬於型一錯誤。 所以在統計上通常是做型一錯誤發生機率的檢定，若機率少於0.05，表示型一錯誤發生的機率很低，若機率介於0.05~0.1之間，表示不滿意但可以接受，若機率高於0.1，你還是認為不會出錯，表示帶屎的事將會發生! 例如因子設計時，假設某因子的效用Effect為零 (一般ANOVA分析，都以假設係數為零代替效用為零) 而如果統計檢定的機率p-value=0.04 表示該因子的效用為零的機率很低反過來說 該因子有效用存在! 建議您購買Design-Expert以解決這些錯誤!
