路径: 主页 > GB/T > 第671页 > GB/T 3358.3-2009 | 标准编号 | GB/T 3358.3-2009 (GB/T3358.3-2009) | | 中文名称 | 统计学词汇及符号 第3部分：实验设计 | | 英文名称 | Statistics -- Vocabulary and symbols -- Part 3: Design of experiments | | 行业 | 国家标准 (推荐) | | 中标分类 | A41 | | 国际标准分类 | 03.120.30 | | 字数估计 | 35,390 | | 发布日期 | 2009-10-15 | | 实施日期 | 2010-02-01 | | 旧标准 (被替代) | GB/T 3358.3-1993 | | 采用标准 | ISO 3534-3-1999, IDT | | 标准依据 | 国家标准批准发布公告2009年第11号(总第151号) | | 发布机构 | 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会 | | 范围 | GB/T 3358的本部分规定了实验设计领域和起草其他标准中常用的术语。 | GB/T 3358.3-2009
ICS ０３．１２０．３０
A４１
中华人民共和国国家标准
GB/T ３３５８．３-２００９／ISO ３５３４-３：１９９９
代替GB/T ３３５８．３-１９９３
统计学词汇及符号
第３部分：实验设计
（ISO ３５３４-３：１９９９，ＩＤＴ）
２００９-１０-１５发布
２０１０-０２-０１实施
中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局
中国国家标准化管理委员会发布
目次
前言 Ⅰ
引言 Ⅱ
范围 １
１ 一般术语 １
２ 实验安排术语 ７
３ 分析方法术语 １９
参考文献 ２４
索引 ２５
汉语拼音索引 ２５
英文对应词索引 ２７
GB/T ３３５８．３-２００９／ISO ３５３４-３：１９９９
前言
GB/T ３３５８《统计学词汇及符号》分为以下部分：
---第１部分：一般统计术语与用于概率的术语
---第２部分：应用统计
---第３部分：实验设计
本部分为GB/T ３３５８的第３部分，等同采用ISO ３５３４-３：１９９９《统计学 词汇及符号 第３部分：
实验设计》。
GB/T ３３５８的本部分与ISO ３５３４-３：１９９９相比，订正了原文的错误，修正了原文中概念表述不够准
确的部分，主要变化如下：
---将１．１０“处理（ｔｒｅａｔｍｅｎｔ）”的定义改为“每个因子的特定水平或不同因子水平的组合”；
---将１．２７“重复（ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ）”的定义改为“对给定的处理实施多于一次的实验”，并删去了注；
---在１．２１“残差（ｒｅｓｉｄｕａｌ）”的定义中在“（响应变量的）预测值”前增加“基于假定模型的”一词，
以与１．２２“剩余误差 （ｒｅｓｉｄｕａｌｅｒｒｏｒ）”的定义相对应；
---在２．１．２．１“２犽 析因实验”中增加了关于用“１”，“２”分别替代“＋”“-”，表示因子两个水平
的注；
---将２．３“区组设计（ｂｌｏｃｋｄｅｓｉｇｎ）”的定义改为“将全部实验单元分成若干个区组的实验设
计”等。
与ISO ３５３４-３：１９９９相比，本部分作了必要的编辑性的修改，例如：
---为与第１部分和第２部分相一致，在术语定义中增加了其他术语（包括条目编号）的引用；
---对ISO ３５３４-３：１９９９引用ISO ３５３４-１：１９９３与ISO ３５３４-２：１９９３的条目，按等同采用ISO ３５３４-
１：２００６与ISO ３５３４-２：２００６的GB/T ３３５８．１-２００９与GB/T ３３５８．２-２００９的相应内容，作
适当的更改。
本部分代替GB/T ３３５８．３-１９９３《统计学术语 第三部分 试验设计术语》，与 GB/T ３３５８．３-
１９９３相比，主要变化如下：
---名称改为《统计学词汇及符号 第３部分：实验设计》；
---在全文中用“实验”替代“试验”，作为相应英文词“ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ”的优先选用词，但将“试验”一词
保留为“实验”的同义词；
---调整了术语条目设置；
---增加了大量的示例及注释。
本部分由全国统计方法应用标准化技术委员会提出并归口。
本部分主要起草单位：中国科学院数学与系统科学研究院、北京大学、中国标准化研究院、苏州
大学。
本部分主要起草人：冯士雍、陈敏、石坚、艾明要、丁文兴、汪仁官、于振凡。
本部分于１９９３年首次发布，本次为第一次修订。
GB/T ３３５８．３-２００９／ISO ３５３４-３：１９９９
引 言
实验设计实质上即是对实验的策划，以便有效和经济地得到正确和相关的结论。选择具体的实验
方案依赖于所涉及问题的类型、结论的普遍性程度，以及可利用的资源（实验材料、人员与时间）。一个
经过恰当设计和实施的实验，常导致相对简明的统计分析和对结果的解释。
近年来，实验设计的应用得到蓬勃发展，主要是由于认识到实验设计对于提高产品和服务的质量
非常重要。虽然统计质量控制、管理目标（ｍｅｎｅｇｅｍｅｎｔｒｅｓｏｌｖｅ）、检验和其他质量工具也有此功能，实
验设计代表了一种在复杂的、变化的和交互的环境中进行选择的方法。在历史上，实验设计在农业领域
得到发展与繁荣，医学领域也经历了悠久历史的精心实验设计。目前，工业环境中目睹了实验设计带
来的可观效益，因为实验设计便于开展工作（界面友好的软件），改进了培训，得到有影响力的倡导推广，
也积累了许多成功的案例。
析因实验（见２．１）为实验者提供了研究所关心的多因子之间相互关系的方法。这些类型的实验，
远比简单的一次仅分析一个因子的实验更为有效。析因实验特别适用于确定在其他因子取不同水平时
有不同响应的因子。通常，分析质量的“突破”来自研究交互作用（见１．１７）所揭示的内在联系。如果考
虑的因子数量比较多，析因实验可能要占用过多资源而难以实施。不过，部分析因设计（见２．１．１）提供
了一种可能的折衷办法。实际上，如果最初的目标是找出哪些因素需要进一步研究，筛选设计（见２．２）
就比较可行。
在计划一个实验中，有必要对由于实验条件或实验单元处理的配置造成的偏倚进行控制。随机化
（见１．２９）和分区组（见１．２８）之类的技术即是用来最小化讨厌的、外来的因素的影响。具体分区组技术
包括随机化区组设计（见２．３．１）、拉丁方设计（见２．３．２）、平衡不完全区组设计（见２．３．４．１）等。
实验设计是一个渐进的过程，以不断完善为目标，响应曲面设计（见２．４）扮演了举足轻重的角色。
通过对关键因子的不同水平的考察，响应曲面设计方法巧妙地解释了最优点附近的曲线效应。
混料设计（２．５）处理各因子在整体中比例的情况，例如合金中的成分。嵌套设计（见２．６）尤其适用
于多个实验室间进行的实验。
如果实验完全按方案实施，对实验数据的分析方法将是直接的。图方法（见３．１）对揭示大体结论
尤为有效。根据模型进行参数估计（见１．１及其后）常使用回归分析（见３．３）。回归分析方法也可用来
处理缺失数据，识别离群值，以及其他问题所带来的困难。
优良的实验设计应该：
ａ） 结合在因子及其水平的选择、描述假定条件等方面的先验知识和经验；
ｂ） 以最少的精力处理相关信息；
ｃ） 实验前能确保该实验的设计可以实现实验的目标及所需的精度；
ｄ） 体现调查的连续性；
ｅ） 明确实验处理的安排及其次序，以避免实验过程中的误解。
GB/T ３３５８．３-２００９／ISO ３５３４-３：１９９９
统计学词汇及符号
第３部分：实验设计
范围
GB/T ３３５８的本部分规定了实验设计领域和起草其他标准中常用的术语。
１ 一般术语
１．１
关于响应变量（１．２）与预测变量（１．３）关系及其附带假定的描述。
注１：模型由三个部分组成：第一部分是建模的响应（１．２），第二部分是包含预测变量（１．３）的模型的确定性或系统
性的部分，第三部分是模型的随机部分或随机误差，其描述可以十分详细。例如，误差项可以结合成散度效应
（１．１４），使响应值的变异随着响应值的增大而增加。
示例１：一个零件的寿命与它所处的环境条件有关。
示例２：一个典型模型：
示例３：一个常用模型：
示例４：另一个典型模型：
注２：模型的上述描述不仅适用于带有可加误差的经典线性模型，也适用于误差可以用各种分布描述的广义线性模
型，这些分布包括二项分布、泊松分布、指数分布、伽玛分布和正态分布。
１．２
表示实验结果的变量。
注１：同义词是“输出变量”。
注２：不推荐把术语“因变量”也作为一个同义词，避免可能与“自变量”混淆（见GB/T ３３５８．１-２００９的１．１１）。
注３：从每一个实验单元（１．９）记录多个响......
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