1. Design complet randomizat: în acest design, subiecții sunt repartizați aleatoriu la diferite tratamente sau grupuri experimentale fără nicio părtinire.
2. Design de bloc randomizat: Acest design este utilizat pentru a reduce variabilitatea între subiecți și pentru a îmbunătăți puterea experimentului. Subiecții sunt împărțiți în grupuri omogene (blocuri) pe baza anumitor caracteristici, iar apoi fiecare bloc este repartizat aleatoriu unor tratamente diferite.
3. Proiectare factorială: Această proiectare implică testarea efectelor a două sau mai multe variabile (factori) independente simultan. Acest lucru le permite cercetătorilor să determine principalele efecte ale acestor variabile și orice interacțiuni între ele.
4. Design pătrat latin: Acest design este utilizat atunci când există două surse de variabilitate într-un experiment, cum ar fi rândurile și coloanele. Pătratul latin asigură că fiecare tratament apare o dată pe fiecare rând și coloană, minimizând efectele acestor surse de variabilitate.
5. Proiectare split-plot: Acest proiect este utilizat atunci când două sau mai multe tratamente nu pot fi aplicate în același timp, astfel încât un tratament este aplicat unui subset de unități experimentale, în timp ce un alt tratament este aplicat unităților rămase.
6. Proiectarea suprafeței de răspuns: Acest design este utilizat pentru a explora relația dintre variabila răspuns și una sau mai multe variabile independente pentru a optimiza răspunsul. Aceasta implică testarea diferitelor niveluri și combinații ale variabilelor independente pentru a găsi setările optime pentru răspuns.
7. Design Taguchi: Acest design este utilizat în dezvoltarea de produse și procese pentru a identifica combinația ideală de factori care vor produce cel mai bun produs sau proces. Aceasta implică testarea diferitelor niveluri ale fiecărui factor și analiza rezultatelor folosind un raport semnal-zgomot.
Data publicării: