DEO - PLANOWANIE EKSPERYMENTU

DOE (Design of Experiments) - oznacza planowanie eksperymentu (doświadczeń)

Jest metodą statyczną wprowadzoną przez statystyka i genetyka Ronalda A. Fishera w Anglii, który stworzył podstawy tzw. matematycznego opracowania wyników i pomiarów, publikując w 1925 r. pracę pod tytułem: Statistical Methods for Research Workers. A dziesięć lat później w roku 1935 stworzył podwaliny teorii eksperymentu publikując: The Design of Experiments

Przez eksperyment rozumiemy badanie jakiegoś zjawiska, polegające na celowym wywoływaniu tego zjawiska lub jego zmian oraz obserwacji i pomiarach, umożliwiających wnioskowanie o jego właściwościach. Eksperyment przeprowadza się na drodze badań doświadczalnych mających na celu poznanie informacji o faktach, obiektach, zjawiskach bądź procesach. Na podstawie zgromadzonych informacji określa się model zjawiska, który stanowi jego reprezentację w postaci użytkowej wyrażającej istotne jego cechy. Istnieją modele lingwistyczne, fizyczne, matematyczne. Najczęściej stosowany model matematyczny jest opisem zjawiska za pomocą liczb, zmiennych, zbiorów, funkcji, relacji itd. Znajomość modelu matematycznego umożliwia przewidywanie przebiegu zjawiska lub zachowania obiektu w różnych warunkach. Podstawy teoretyczne badań doświadczalnych ujmuje dziedzina wiedzy nazywana teorią eksperymentu.

Zanim powstała teoria eksperymentu badania doświadczalne dotyczyły prostych obiektów o jednej wielkości wejściowej. Eksperyment polegał na przeprowadzeniu pomiarów wielkości wyjściowej y dla L arbitralnie wybranych wartości wielkości wejściowej x oraz wyznaczeniu funkcji aproksymującej y = f(x). Wraz ze wzrostem złożoności analizowanych obiektów, spowodowanym zwiększeniem liczby wielkości wejściowych, badania doświadczalne realizowano w oparciu o dwie metody: metodę badań kompletnych i monoselekcyjnych.

Planowanie eksperymentu odbywa się według następującego scenariusza:

• charakterystyka obiektu badań polegająca na sformułowaniu zagadnienia wymagającego rozwiązania na drodze doświadczalnej, ustaleniu wielkości charakteryzujących obiekt badań (wielkości wejściowe, wyjściowe, stałe i zakłócające), oraz przyjęciu liczby poziomów zmiennych wejściowych, czyli wybranie wartości, które mogą przyjmować zmienne wejściowe,

• ustalenie celu badań doświadczalnych, którym może być:

- identyfikacja modelu obiektu badań,

- optymalizacja empiryczna - wyznaczenie ekstremum globalnego modelu obiektu, badania eliminacyjne - eliminacja wielkości wejściowych o nieistotnym znaczeniu,

• generacja lub wybór planu eksperymentu najlepiej dostosowanego do obiektu badań i przyjętego celu badań doświadczalnych,

• realizacja pomiarów w oparciu o wybrany plan doświadczenia,

• analiza danych empirycznych zmierzająca do osiągnięcia założonego celu badańdoświadczalnych,

• analiza merytoryczna rezultatów przeprowadzonych badań polegająca na logicznej ocenie zjawisk związanych z badanym obiektem,

• sformułowanie wniosków poznawczych, praktycznych i rozwojowych z przeprowadzonych badań.

Proces tworzenia nowej jakości integruje badania teoretyczne i badania empiryczne - są one wzajemnie sprzężone. Istnieje pomiędzy nimi istotna różnica - badania empiryczne są o wiele bardziej kosztowne. Jeżeli więc tworzy się produkt o nowej jakości, to uzasadnione jest dążenie, aby koszty i czas trwania badań - warunkujący szybkie wprowadzenie produktu na rynek, w myśl zasady: pierwszy bierze wszystko - były ograniczone, a rozwiązanie jest tylko jedno - należy stosować metody współczesnej teorii eksperymentu.

Jeszcze do niedawna złożoność obliczeniowa stosowanych algorytmów matematycznych stanowiła istotną przeszkodę w rozwoju teorii eksperymentu. Żmudne i czasochłonne obliczenia wymuszały opracowywanie specjalnych planów eksperymentu ułatwiających obliczenia oraz ograniczenie liczby przeprowadzanych analiz. Obecnie dysponuje się znacznymi mocami obliczeniowymi, jakie oferują nam komputery osobiste i problem złożoności obliczeniowej algorytmów nie ma już istotnego znaczenia. Szeroko rozpowszechnione jest oprogramowanie CADEX/DOE (akronim: Computer Aided Design and Analysis of Experiments / Design of Experiments) wspomagające prowadzenie badań doświadczalnych. Zastosowanie komputerów rozwiązuje dość trudny problem podstawowy polegający na tym, iż współczesna teoria eksperymentu stała się rozległą dziedziną wiedzy. I mówiąc wprost, jej metody oraz stosowany aparat matematyczny czasami przerasta możliwości percepcji badacza, który - zwłaszcza nie będąc matematykiem - nie chce tracić czasu na ich poznawanie. Rozwiązaniem są właśnie systemy komputerowe wspomagające eksperyment.

Przykładem są programy grupy DOE. System komputerowy prezentuje różne plany doświadczenia - jednak to badacz dokonuje wyboru. Rozwiązaniem przyszłościowym - i to raczej bliskim - jest system ekspertowy wspomagający planowanie doświadczeń. Systemy ekspertowe stanowiące domenę sztucznej inteligencji, lub tzw. inżynierii wiedzy znalazły już wiele zastosowań. System ekspertowy wspomagający planowanie doświadczeń będzie działał na zasadzie dialogu z badaczem, a dysponując odpowiednią bazą wiedzy - zaproponuje plan doświadczenia. Albo bazując na klasycznych regułach wnioskowania, albo też posługując się logiką rozmytą. Tak czy inaczej badacz koncentrujący uwagę przede wszystkim na merytorycznych aspektach podejmowanego eksperymentu, w toku dialogu z systemem ekspertowym uzyska informację o właściwym planie doświadczenia. A po jego zrealizowaniu system wskaże odpowiednie metody analizy statystycznej wyników.

Teoria eksperymentu

Analiza wyników pomiarów

Technika przeprowadzania pomiarów

Metodyka modelowania matematycznego

Planowanie eksperymentów

---