DOE实验设计是一种安排实验和分析测试数据的数理统计方法。DOE测试设计主要是合理安排测试，以较小的测试规模、较短的测试周期、较低的测试成本获得理想的测试结果和科学的结论。
设计是研究作用因子X与关键质量特征CTQ之间关系的方法论，要达到的目的是分析得出“哪些自变量X对Y有显著影响，如何改变这些自变量X或这些自变量X取什么值会使Y达到最佳值”。
DOE试验设计基本术语：
因子:也叫因子，是指那些影响响应变量(Y1，Y2，…Ym)的变量(X1，X2，…Xn)，也就是影响测试评价指标的量。因素分为可控因素和不可控因素。
水平:为了研究因子(x)对响应(y)的影响，需要两个或多个不同的因子值，称为因子的水平或设置。
处置:各因素选定自己的等级后，其组合称为处置。
试验单位:指物体、材料或产品等载体，对其进行处理(和试验)的最小单位称为试验单位。
模型及误差:考虑影响响应变量Y的可控因素为X1，X2，…Xn，实验设计中建立的数学模型为:Y=f(X1，X2，…Xn)+？
主要效果:在田间试验中，考虑两个因素，每个因素有两个层次。水。低水位:水量少，高水位:水量多；b:受精。低水平:少施肥，高水平:多施肥；以收益率y为响应变量。
DOE试验设计的一般步骤：
明确试验目的:如提高电机的输出扭矩。
选择“y”-响应变量:输出扭矩。
选择‘x’——自变量:经过分析，可能影响输出转矩的因素包括磁化量、定位角度和定子线圈匝数。
系统分析:无论是哪种数据类型，在运行实验之前，必须对测量系统进行验证，与测量工具的偏差应小于20%。
选择‘x’变量的水平:水平数的选择取决于实验的目的和响应变量的函数形状。如果你用筛选实验来搜索重要变量，你通常使用2个级别。如果数据是潜在的非线性响应，不要建立线性模型。为了找出曲线之间的关系，“x”变量的级别需要超过2，比如3级。
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