عرض مصدر تصميم التجارب

{{بطاقة تخصص}}
[[ملف:Response surface metodology.jpg|تصغير|300px|تصميم التجارب<br />1. على شكل مجزء كليا (يسار)<br />2. على شكل سطحي (يمين)]]
'''تصميم التجارب''' ([[اللغة الإنجليزية|بالإنجليزية]]: (DOE, DOX) experimental design) هو تصميم أي مهمة تهدف إلى وصف وشرح تباين المعلومات في ظل ظروف يُفترض أنها تعكس التباين. يرتبط المصطلح عمومًا [[تجربة|بالتجارب]] التي يقدم فيها التصميم ظروفًا تؤثر بشكل مباشر على التباين، ولكن قد يشير أيضًا إلى تصميم [[شبه تجربة|شبه التجارب]]، حيث [[مراقبة (بحث علمي)|يتم اختيار الظروف الطبيعية]] التي تؤثر على التباين للمراقبة.<ref>{{استشهاد ويب
| مسار = https://babelnet.org/synset?word=bn:03851295n
| عنوان = معلومات عن تصميم التجارب على موقع babelnet.org
| ناشر = babelnet.org
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20191215044232/https://babelnet.org/synset?word=bn:03851295n
| تاريخ أرشيف = 2019-12-15
}}</ref>

'''تصميم التجارب''' يتبع في عمليات التطوير والتحسين للمنتجات أو العمليات ال[[إنتاجية]].<ref>{{استشهاد ويب
| مسار = https://d-nb.info/gnd/4078859-3
| عنوان = معلومات عن تصميم التجارب على موقع d-nb.info
| ناشر = d-nb.info
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20191215044237/https://d-nb.info/gnd/4078859-3
| تاريخ أرشيف = 2019-12-15
}}</ref><ref>{{استشهاد ويب
| مسار = https://id.loc.gov/authorities/sh85046441
| عنوان = معلومات عن تصميم التجارب على موقع id.loc.gov
| ناشر = id.loc.gov
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20100528111349/http://id.loc.gov/authorities/sh85046441
| تاريخ أرشيف = 28 مايو 2010
}}</ref> التجارب بحاجة إلى مصادر (أشخاص، زمن، أجهزة... الخ) ولهذا يكون المسؤول عنها ما بين حالتين متنافرتين نسبياً، فهو من ناحية يسعى إلى دقة النتائج من العمل ومن ناحية أخرى يجب أن يراعي الوقت والجهد الممكنين.
تصميم التجارب ال[[إحصائية]] يقوم على الاعتماد على أقل عدد ممكن من التجارب لتحديد العلاقة بين عوامل التأثير (كل ما يؤثر على عملية [[إنتاج]] أو تصنيع) والنتائج المطلوبة.

في أبسط أشكالها، تهدف التجربة إلى التنبؤ بالنتيجة من خلال إدخال تغيير في الشروط المسبقة، والذي يتم تمثيله بواسطة واحد أو أكثر من [[متغير مستقل ومتغير تابع|المتغيرات المستقلة]]، والتي يشار إليها أيضًا باسم «متغيرات الإدخال» أو «متغيرات التنبؤ». يُفترض عمومًا أن يؤدي التغيير في واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة إلى تغيير واحد أو أكثر من [[متغير مستقل ومتغير تابع|المتغيرات التابعة]]، والتي يشار إليها أيضًا باسم «متغيرات الإخراج» أو «متغيرات الاستجابة». قد يحدد التصميم التجريبي أيضًا [[السيطرة على المتغير|متغيرات التحكم]] التي يجب أن تظل ثابتة لمنع العوامل الخارجية من التأثير على النتائج. لا يقتصر التصميم التجريبي على اختيار المتغيرات المستقلة والمعتمدة والمتغيرات الضابطة فحسب، بل يشمل أيضًا التخطيط لتسليم التجربة في ظل الظروف المثلى إحصائيًا نظرًا لقيود الموارد المتاحة. هناك طرق متعددة لتحديد مجموعة نقاط التصميم (مجموعات فريدة من إعدادات المتغيرات المستقلة) لاستخدامها في التجربة.

تشمل الاهتمامات الرئيسية في التصميم التجريبي إنشاء [[الصلاحية (إحصائيات)|الصلاحية]] [[موثوقية (إحصاء)|والموثوقية]] وإمكانية [[تناتجية|التكرار]]. على سبيل المثال، يمكن معالجة هذه المخاوف جزئيًا عن طريق اختيار المتغير المستقل بعناية، وتقليل مخاطر خطأ القياس، والتأكد من أن توثيق الطريقة مفصل بشكل كافٍ. تشمل الاهتمامات ذات الصلة تحقيق مستويات مناسبة من [[القوة الإحصائية]] [[حساسية ونوعية|والحساسية]].

تعمل التجارب المصممة بشكل صحيح على تعزيز المعرفة في العلوم الطبيعية والاجتماعية والهندسة. تشمل التطبيقات الأخرى التسويق وصنع السياسات. تعد دراسة تصميم التجارب موضوعًا مهمًا في [[ميتاسينس|علم ما وراء العلوم]].

== تاريخ ==

=== التجارب الإحصائية، بعد تشارلز س. بيرس ===
{{أيضا|العشوائية}}تم تطوير نظرية [[استدلال إحصائي|الاستدلال الإحصائي]] بواسطة [[تشارلز ساندرز برس|تشارلز ساندرز بيرس]] في «[[تشارلز ساندرز بيرس ببليوغرافيا|الرسوم التوضيحية لمنطق العلم]]» (1877-1878) <ref>Peirce, Charles Sanders (1887). "Illustrations of the Logic of Science". Open Court (10 June 2014). {{ردمك|0812698495}}.</ref> و «[[تشارلز ساندرز بيرس ببليوغرافيا|نظرية الاستدلال المحتمل]]» (1883)، <ref>Peirce, Charles Sanders (1883). "A Theory of Probable Inference". In C. S. Peirce (Ed.), Studies in logic by members of the Johns Hopkins University (p. 126–181). Little, Brown and Co (1883)</ref> المنشوران اللذان شددا على أهمية من الاستدلال العشوائية في الإحصاء.<ref name="Stigler78">{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Stigler
| الأول = Stephen M.
| مؤلف-وصلة = Stephen Stigler
| سنة = 1978
| عنوان = Mathematical statistics in the early States
| مسار = http://projecteuclid.org/euclid.aos/1176344123
| صحيفة = Annals of Statistics
| المجلد = 6
| العدد = 2
| صفحات = 239–65 [248]
| اقتباس = "Indeed, Pierce's work contains one of the earliest explicit endorsements of mathematical randomization as a basis for inference of which I am aware (Peirce, 1957, pages 216–219"
| DOI = 10.1214/aos/1176344123
| jstor = 2958876
| mr = 483118
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20210224174416/http://projecteuclid.org/euclid.aos/1176344123 | تاريخ أرشيف = 24 فبراير 2021 }}</ref>

==== تجارب عشوائية ====
{{أيضا|تصميم مقاييس متكررة}}{{مفصلة|تعيين عشوائي}}قام تشارلز س. بيرس بتعيين متطوعين عشوائيًا [[تصميم القياسات المتكررة|لتصميم مقاييس متكررة]] [[تجربة عمياء|أعمى]] لتقييم قدرتهم على تمييز الأوزان.<ref name="smalldiff">{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Peirce
| الأول = Charles Sanders
| الأخير2 = Jastrow
| الأول2 = Joseph
| سنة = 1885
| عنوان = On Small Differences in Sensation
| مسار = http://psychclassics.yorku.ca/Peirce/small-diffs.htm
| صحيفة = Memoirs of the National Academy of Sciences
| المجلد = 3
| صفحات = 73–83
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20211023072945/http://psychclassics.yorku.ca/Peirce/small-diffs.htm | تاريخ أرشيف = 23 أكتوبر 2021 }}</ref><ref name="telepathy">of {{استشهاد بدورية محكمة
| الأول = Ian
| الأخير = Hacking
| مؤلف-وصلة = Ian Hacking
| عنوان = Telepathy: Origins of Randomization in Experimental Design
| صحيفة = [[Isis (journal)|Isis]]
| العدد = 3
| المجلد = 79
| تاريخ = September 1988
| صفحات = 427–451
| jstor = 234674
| mr = 1013489
| DOI = 10.1086/354775
}}</ref><ref name="stigler">{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Stephen M. Stigler
| عنوان = A Historical View of Statistical Concepts in Psychology and Educational Research
| صحيفة = American Journal of Education
| المجلد = 101
| العدد = 1
| تاريخ = November 1992
| صفحات = 60–70
| jstor = 1085417
| DOI = 10.1086/444032
| مؤلف-وصلة = Stephen M. Stigler
}}</ref><ref name="dehue">{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Trudy Dehue
| عنوان = Deception, Efficiency, and Random Groups: Psychology and the Gradual Origination of the Random Group Design
| صحيفة = [[Isis (journal)|Isis]]
| المجلد = 88
| العدد = 4
| تاريخ = December 1997
| صفحات = 653–673
| DOI = 10.1086/383850
| PMID = 9519574
| مسار = https://www.rug.nl/research/portal/en/publications/deception-efficiency-and-random-groups(459e54f0-1e56-4390-876a-46a33e80621d).html
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20210428211852/https://research.rug.nl/en/publications/deception-efficiency-and-random-groups-psychology-and-the-gradual | تاريخ أرشيف = 28 أبريل 2021 }}</ref> ألهمت تجربة بيرس الباحثين الآخرين في علم النفس والتعليم، الذين طوروا تقليدًا بحثيًا للتجارب العشوائية في المختبرات والكتب المدرسية المتخصصة في القرن التاسع عشر.<ref name="smalldiff" /><ref name="telepathy" /><ref name="stigler" /><ref name="dehue" />

==== التصاميم المثلى لنماذج الانحدار ====
{{أيضا|التصميم الأمثل}}{{مفصلة|منهجية استجابة السطح}}[[تشارلز ساندرز برس|ساهم تشارلز س. بيرس]] أيضًا في أول منشور باللغة الإنجليزية حول [[التصميم الأمثل]] [[نموذج إحصائي|لنماذج]] [[تحليل الانحدار|الانحدار]] في عام 1876.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Peirce, C. S.
| سنة = 1876
| عنوان = Note on the Theory of the Economy of Research
| صحيفة = Coast Survey Report
| صفحات = 197–201
| مؤلف-وصلة = Charles Sanders Peirce
}}, actually published 1879, NOAA [http://docs.lib.noaa.gov/rescue/cgs/001_pdf/CSC-0025.PDF#page=222 PDF Eprint] {{webarchive|url=https://web.archive.org/web/20170302071239/https://docs.lib.noaa.gov/rescue/cgs/001_pdf/CSC-0025.PDF#page=222 |date=2 مارس 2017 }}.

Reprinted in ''[[تشارلز ساندرز بيرس ببليوغرافيا|Collected Papers]]'' '''7''', paragraphs 139–157, also in ''[[تشارلز ساندرز بيرس ببليوغرافيا|Writings]]'' '''4''', pp. 72–78, and in {{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Peirce, C. S.
| تاريخ = July–August 1967
| عنوان = Note on the Theory of the Economy of Research
| صحيفة = Operations Research
| المجلد = 15
| العدد = 4
| صفحات = 643–648
| jstor = 168276
| DOI = 10.1287/opre.15.4.643
| مؤلف-وصلة = Charles Sanders Peirce
}}</ref> تم اقتراح [[التصميم الأمثل]] الرائد [[الانحدار متعدد الحدود|للانحدار متعدد الحدود]] [[جوزيف دياز جيرجون|من قبل جوزيف دياز جيرجون]] في عام 1815. في عام 1918، [[كريستين سميث|نشرت كيرستين سميث]] تصميمات مثالية للعديد من الحدود من الدرجة السادسة (وأقل).<ref name="GL2009">{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Guttorp
| الأول = P.
| الأخير2 = Lindgren
| الأول2 = G.
| عنوان = Karl Pearson and the Scandinavian school of statistics
| صحيفة = International Statistical Review
| المجلد = 77
| سنة = 2009
| صفحة = 64
| DOI = 10.1111/j.1751-5823.2009.00069.x
}}</ref><ref name="polynomials">{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Smith
| الأول = Kirstine
| سنة = 1918
| عنوان = On the standard deviations of adjusted and interpolated values of an observed polynomial function and its constants and the guidance they give towards a proper choice of the distribution of observations.
| مسار = https://www.google.com/books/edition/Biometrika/UMNLAAAAYAAJ?hl=en&gbpv=0
| صحيفة = Biometrika
| المجلد = 12
| العدد = 1–2
| صفحات = 1–85
| DOI = 10.1093/biomet/12.1-2.1
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20211226152001/https://www.google.com/books/edition/Biometrika/UMNLAAAAYAAJ?hl=en&gbpv=0 | تاريخ أرشيف = 26 ديسمبر 2021 }}</ref>

=== تسلسل التجارب ===
{{مفصلة|التحليل المتسلسل}}{{أيضا|مشكلة ماكينات الألعاب المتعددة|مؤشر جيتنز|التصميم الأمثل}}يعد استخدام سلسلة من التجارب، حيث قد يعتمد تصميم كل منها على نتائج التجارب السابقة، بما في ذلك القرار المحتمل لوقف التجربة، ضمن نطاق [[التحليل المتسلسل]]، وهو مجال ابتكره [[أبراهام والد]] في <ref>Johnson, N.L. (1961). "Sequential analysis: a survey." ''[[Journal of the Royal Statistical Society]]'', Series A. Vol. 124 (3), 372–411. (pages 375–376)</ref> سياق الاختبارات المتسلسلة للفرضيات الإحصائية.<ref>Wald, A. (1945) "Sequential Tests of Statistical Hypotheses", [[Annals of Mathematical Statistics]], 16 (2), 117–186.</ref> [[هيرمان تشيرنوف|كتب هيرمان تشيرنوف]] نظرة عامة على التصميمات المتسلسلة المثلى، <ref name="ref3">[[هيرمان تشيرنوف]], ''Sequential Analysis and Optimal Design'', [[Society for Industrial and Applied Mathematics|SIAM]] Monograph, 1972.</ref> بينما [[التقليل (التجارب السريرية)|تم مسح التصاميم التكيفية]] بواسطة إس زاكس.<ref>Zacks, S. (1996) "Adaptive Designs for Parametric Models". In: Ghosh, S. and Rao, C. R., (Eds) (1996). "Design and Analysis of Experiments," ''Handbook of Statistics'', Volume 13. North-Holland. {{ردمك|0-444-82061-2}}. (pages 151–180)</ref> أحد الأنواع المحددة للتصميم المتسلسل هو «ماكينات الألعاب ذات السلاحين»، المعممة على [[ماكينات الألعاب المتعددة]]، والتي قام [[هربرت روبنز]] بعمل مبكر عليها في عام 1952.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة
| DOI = 10.1090/S0002-9904-1952-09620-8
| الأخير = Robbins
| الأول = H.
| سنة = 1952
| عنوان = Some Aspects of the Sequential Design of Experiments
| صحيفة = Bulletin of the American Mathematical Society
| المجلد = 58
| العدد = 5
| صفحات = 527–535
}}</ref>

== مبادئ فيشر ==
تم اقتراح منهجية لتصميم التجارب من قبل [[رونالد فيشر]] في كتبه المبتكرة: ''ترتيب التجارب الميدانية'' (1926) ''وتصميم التجارب'' (1935). تناول الكثير من عمله الرائد التطبيقات الزراعية للأساليب الإحصائية. وكمثال عادي، وصف كيف تختبر [[فرضية]] [[ذواقة الشاي|تذوق السيدة للشاي]]، أن سيدة معينة يمكنها التمييز بالنكهة وحدها سواء تم وضع الحليب أو الشاي في الكوب لأول مرة. تم تكييف هذه الأساليب على نطاق واسع في البحوث البيولوجية والنفسية والزراعية.<ref name="Miller00">[[جيوفري ميلر (عالم نفس)|Miller, Geoffrey]] (2000). ''The Mating Mind: how sexual choice shaped the evolution of human nature'', London: Heineman, {{ردمك|0-434-00741-2}} (also Doubleday, {{ردمك|0-385-49516-1}}) "To biologists, he was an architect of the 'modern synthesis' that used mathematical models to integrate Mendelian genetics with Darwin's selection theories. To psychologists, Fisher was the inventor of various statistical tests that are still supposed to be used whenever possible in psychology journals. To farmers, Fisher was the founder of experimental agricultural research, saving millions from starvation through rational crop breeding programs." p.54.</ref>

; مقارنة
: في بعض مجالات الدراسة، لا يمكن الحصول على قياسات مستقلة [[المعيار (المترولوجيا)|لمعيار]] قياس يمكن تتبعه. تعتبر المقارنات بين العلاجات أكثر قيمة وعادة ما تكون مفضلة، وغالبًا ما تتم مقارنتها [[ضبط علمي|بمراقبة علمية]] أو علاج تقليدي يعمل كخط أساس.

; [[عشوائية|العشوائية]]
: التخصيص العشوائي هو عملية تعيين الأفراد بشكل عشوائي لمجموعات أو لمجموعات مختلفة في تجربة، بحيث يكون لكل فرد من السكان نفس فرصة أن يصبح مشاركًا في الدراسة. إن التخصيص العشوائي للأفراد إلى مجموعات (أو ظروف داخل مجموعة) يميز بين التجربة الصارمة «الحقيقية» من الدراسة القائمة على الملاحظة أو «شبه التجربة».<ref>Creswell, J.W. (2008), ''Educational research: Planning, conducting, and evaluating quantitative and qualitative research (3rd edition)'', Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. 2008, p. 300. {{ردمك|0-13-613550-1}}</ref> هناك مجموعة واسعة من النظرية الرياضية التي تستكشف عواقب تخصيص الوحدات للعلاجات عن طريق بعض الآليات العشوائية (مثل جداول الأرقام العشوائية، أو استخدام أجهزة التوزيع العشوائي مثل أوراق اللعب أو النرد). يميل تخصيص وحدات للعلاج بشكل عشوائي إلى التخفيف من [[اختلاط (توضيح)|الالتباس]]، مما يجعل التأثيرات بسبب عوامل أخرى غير العلاج تبدو وكأنها ناتجة عن العلاج.

: يمكن حساب المخاطر المرتبطة بالتخصيص العشوائي (مثل وجود خلل خطير في خاصية رئيسية بين مجموعة العلاج ومجموعة التحكم) وبالتالي يمكن إدارتها إلى مستوى مقبول باستخدام وحدات تجريبية كافية. ومع ذلك، إذا تم تقسيم السكان إلى عدة مجموعات سكانية فرعية تختلف بطريقة ما، وكان البحث يتطلب أن تكون كل مجموعة سكانية فرعية متساوية في الحجم، فيمكن استخدام أخذ العينات الطبقية. بهذه الطريقة، تكون الوحدات في كل مجموعة سكانية فرعية عشوائية، ولكن ليس العينة بأكملها. يمكن تعميم نتائج التجربة بشكل موثوق من الوحدات التجريبية إلى مجموعة [[مجتمع إحصائي|إحصائية]] أكبر من الوحدات فقط إذا كانت الوحدات التجريبية [[اعتيان|عينة عشوائية]] من السكان الأكبر؛ يعتمد الخطأ المحتمل لمثل هذا الاستقراء على حجم العينة، من بين أمور أخرى.

; [[النسخ المتماثل (الإحصائيات)|التكرار الإحصائي]]
: عادة ما تخضع [[القياسات غير الدقيقة|القياسات للتغير وعدم اليقين في القياس]]؛ وبالتالي يتم تكرارها ويتم تكرار التجارب الكاملة للمساعدة في تحديد مصادر الاختلاف، ولتقدير أفضل للتأثيرات الحقيقية للعلاجات، ولزيادة تعزيز موثوقية التجربة وصلاحيتها، ولإضافة المعرفة الحالية بالموضوع.<ref>{{استشهاد ويب
| مسار = http://www.experiment-resources.com/replication-study.html
| عنوان = Replication study
| سنة = 2009
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20120602061136/http://www.experiment-resources.com/replication-study.html
| تاريخ أرشيف = 2 June 2012
| تاريخ الوصول = 27 October 2011
| الأخير = Dr. Hani
}}</ref> ومع ذلك، يجب استيفاء شروط معينة قبل البدء في تكرار التجربة: تم نشر سؤال البحث الأصلي في [[مراجعة الأقران|مجلة تمت مراجعتها من قبل الزملاء]] أو تم الاستشهاد به على نطاق واسع، والباحث مستقل عن التجربة الأصلية، ويجب على الباحث أولاً محاولة تكرار النتائج الأصلية باستخدام البيانات الأصلية، ويجب أن تذكر الكتابة أن الدراسة التي أجريت هي دراسة تكرار حاولت متابعة الدراسة الأصلية بأكبر قدر ممكن من الدقة.<ref>{{استشهاد|الأخير=Burman|الأول=Leonard E.|عنوان=A call for replication studies|مسار=http://pfr.sagepub.com|صحيفة=[[Public Finance Review]]|المجلد=38|العدد=6|تاريخ الوصول=27 October 2011|الأخير2=Robert W. Reed|الأخير3=James Alm|صفحات=787–793|DOI=10.1177/1091142110385210|سنة=2010| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20210506121745/https://journals.sagepub.com/home/pfr | تاريخ أرشيف = 6 مايو 2021 }}</ref>

; [[حظر (إحصائيات)|المنع]]
: الحظر هو الترتيب غير العشوائي للوحدات التجريبية في مجموعات (كتل) تتكون من وحدات متشابهة مع بعضها البعض. يقلل الحظر من مصادر الاختلاف المعروفة ولكن غير ذات الصلة بين الوحدات، وبالتالي يسمح بمزيد من الدقة في تقدير مصدر التباين قيد الدراسة.

; [[تعامد (رياضيات)|التعامد]][[ملف:Factorial_Design.svg|تصغير|[[تعامد (رياضيات)|مثال على تصميم عاملي متعامد]]]]
;: تتعلق التعامدية بأشكال المقارنة (التناقضات) التي يمكن تنفيذها بشكل مشروع وفعال. يمكن تمثيل التناقضات بالمتجهات ومجموعات التباينات المتعامدة غير مرتبطة وموزعة بشكل مستقل إذا كانت البيانات طبيعية. بسبب هذا الاستقلال، يوفر كل علاج متعامد معلومات مختلفة للآخرين. إذا كان هناك علاجات ''T'' و ''T'' - 1 التناقضات المتعامدة، وجميع المعلومات التي يمكن الحصول عليها من هذه التجربة يتم الحصول عليها من مجموعة من التناقضات.
;; [[تجربة عاملية|تجارب عاملية]]
;: استخدام التجارب المضروبة بدلاً من طريقة العامل الواحد في المرة. هذه فعالة في تقييم التأثيرات [[تفاعل (إحصائيات)|والتفاعلات]] المحتملة لعدة عوامل (المتغيرات المستقلة). تم بناء تحليل [[تجربة|تصميم التجربة]] على أساس [[تحليل التباين]]، وهي مجموعة من النماذج التي تقسم التباين الملحوظ إلى مكونات، وفقًا للعوامل التي يجب على التجربة تقديرها أو اختبارها.

=== أمثلة ===
[[ملف:Balance_à_tabac_1850.JPG|يسار|240x240بك]]
يُنسب هذا المثال من تجارب التصميم إلى [[هارولد هوتيلينج]]، بناءً على أمثلة من [[فرانك ييتس]].<ref name="ref3" /><ref>{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Hotelling
| الأول = Harold
| عنوان = Some Improvements in Weighing and Other Experimental Techniques
| صحيفة = Annals of Mathematical Statistics
| المجلد = 15
| العدد = 3
| صفحات = 297–306
| تاريخ = 1944
| DOI = 10.1214/aoms/1177731236
| مسار = https://projecteuclid.org/euclid.aoms/1177731236
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20210427101055/https://projecteuclid.org/journals/annals-of-mathematical-statistics/volume-15/issue-3/Some-Improvements-in-Weighing-and-Other-Experimental-Techniques/10.1214/aoms/1177731236.full | تاريخ أرشيف = 27 أبريل 2021 }}</ref><ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Giri
| الأول = Narayan C.
| مؤلف2 = Das
| الأول2 = M. N.
| عنوان = Design and Analysis of Experiments
| ناشر = Wiley
| مكان = New York, N.Y
| سنة = 1979
| ISBN = 9780852269145
| مسار = https://www.google.com/books/edition/Design_and_Analysis_of_Experiments/-vGlnx-ZVvEC?hl=en&gbpv=0
| صفحات = 350–359
|مسار أرشيف= https://web.archive.org/web/20220106090929/https://www.google.com/books/edition/Design_and_Analysis_of_Experiments/-vGlnx-ZVvEC?hl=en&gbpv=0|تاريخ أرشيف=2022-01-06}}</ref> التجارب المصممة في هذا المثال تتضمن [[تصميم اندماجي|تصميمات اندماجية]].<ref name="yout_Howt2">{{استشهاد ويب
| مسار = https://www.youtube.com/watch?v=hfdZabCVwzc
| عنوان = How to Use Design of Experiments to Create Robust Designs With High Yield
| تاريخ = 8 December 2014
| موقع = youtube.com
| تاريخ الوصول = 2015-02-11
| الأخير = Jack Sifri
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20210430133524/https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=hfdZabCVwzc | تاريخ أرشيف = 30 أبريل 2021 }}</ref>

يتم قياس أوزان ثمانية أشياء باستخدام [[ميزان|ميزان عموم]] ومجموعة من الأوزان القياسية. يقيس كل وزن فرق الوزن بين الأشياء الموجودة في المقلاة اليسرى وأي كائنات في المقلاة اليمنى عن طريق إضافة أوزان مُعايرة إلى المقلاة الأخف حتى يكون الميزان في حالة توازن. كل قياس له [[الأخطاء والمخلفات في الإحصاء|خطأ عشوائي]]. متوسط الخطأ هو صفر؛ [[انحراف معياري|الانحرافات المعيارية]] [[توزيع احتمال|للتوزيع الاحتمالي]] للأخطاء هي نفس الرقم σ على أوزان مختلفة؛ الأخطاء في أوزان مختلفة [[استقلال (نظرية الاحتمال)|مستقلة]]. تشير إلى الأوزان الحقيقية بمقدار.

: <math>\theta_1, \dots, \theta_8.\,</math>

نحن نعتبر تجربتين مختلفتين:

# قم بوزن كل كائن في وعاء واحد، مع ترك المقلاة الأخرى فارغة. لنفترض أن ''X'' <sub>''i''</sub> هو الوزن المقاس للكائن، لأن ''i'' = 1... 8.
# قم بأوزان الثماني وفقًا للجدول التالي ودع ''Y'' <sub>''أنا''</sub> أكون الفرق المقاس لـ ''i'' = 1... 8:

<math>
\begin{array}{lcc}
& \text{left pan} & \text{right pan} \\
\hline
\text{1st weighing:} & 1\ 2\ 3\ 4\ 5\ 6\ 7\ 8 & \text{(empty)} \\ 
\text{2nd:} & 1\ 2\ 3\ 8\ & 4\ 5\ 6\ 7 \\
\text{3rd:} & 1\ 4\ 5\ 8\ & 2\ 3\ 6\ 7 \\
\text{4th:} & 1\ 6\ 7\ 8\ & 2\ 3\ 4\ 5 \\
\text{5th:} & 2\ 4\ 6\ 8\ & 1\ 3\ 5\ 7 \\
\text{6th:} & 2\ 5\ 7\ 8\ & 1\ 3\ 4\ 6 \\
\text{7th:} & 3\ 4\ 7\ 8\ & 1\ 2\ 5\ 6 \\
\text{8th:} & 3\ 5\ 6\ 8\ & 1\ 2\ 4\ 7
\end{array}
</math>

;: ثم القيمة المقدرة للوزن ''θ'' <sub>1</sub> هي

<math>\widehat{\theta}_1 = \frac{Y_1 + Y_2 + Y_3 + Y_4 - Y_5 - Y_6 - Y_7 - Y_8}{8}. </math>
;: يمكن العثور على تقديرات مماثلة لأوزان العناصر الأخرى. فمثلا
;:

<math>
\begin{align}
\widehat{\theta}_2 & = \frac{Y_1 + Y_2 - Y_3 - Y_4 + Y_5 + Y_6 - Y_7 - Y_8} 8. \\[5pt]
\widehat{\theta}_3 & = \frac{Y_1 + Y_2 - Y_3 - Y_4 - Y_5 - Y_6 + Y_7 + Y_8} 8. \\[5pt]
\widehat{\theta}_4 & = \frac{Y_1 - Y_2 + Y_3 - Y_4 + Y_5 - Y_6 + Y_7 - Y_8} 8. \\[5pt]
\widehat{\theta}_5 & = \frac{Y_1 - Y_2 + Y_3 - Y_4 - Y_5 + Y_6 - Y_7 + Y_8} 8. \\[5pt]
\widehat{\theta}_6 & = \frac{Y_1 - Y_2 - Y_3 + Y_4 + Y_5 - Y_6 - Y_7 + Y_8} 8. \\[5pt]
\widehat{\theta}_7 & = \frac{Y_1 - Y_2 - Y_3 + Y_4 - Y_5 + Y_6 + Y_7 - Y_8} 8. \\[5pt]
\widehat{\theta}_8 & = \frac{Y_1 + Y_2 + Y_3 + Y_4 + Y_5 + Y_6 + Y_7 + Y_8} 8.
\end{align}
</math>
; السؤال في تصميم التجارب هو: أي تجربة أفضل؟
; تباين التقديرات X 1 من 1 θ هو σ 2 إذا لم نستخدم التجربة الأولى. ولكن إذا أردنا استخدام التجربة الثانية، والتباين في التقديرات المذكورة أعلاه هو σ 2/8. وهكذا فإن التجربة الثانية تعطينا دقة 8 أضعاف لتقدير عنصر واحد، وتقدير جميع العناصر في وقت واحد، بنفس الدقة. ما تحققه التجربة الثانية بثمانية سيتطلب 64 وزنًا إذا تم وزن العناصر بشكل منفصل. ومع ذلك، لاحظ أن تقديرات العناصر التي تم الحصول عليها في التجربة الثانية بها أخطاء مرتبطة ببعضها البعض.
; تتضمن العديد من مشكلات تصميم التجارب [[تصميم اندماجي|تصميمات اندماجية]]، كما في هذا المثال وغيره.<ref name="yout_Howt2" />

== تجنب الإيجابيات الكاذبة ==
{{أيضا|ميتاسينس}}[[إيجابية كاذبة وسلبية كاذبة|الاستنتاجات الإيجابية الكاذبة]]، التي تنتج غالبًا عن [[انشر أو تهلك|الضغط للنشر]] أو [[انحياز تأكيدي|تحيز]] المؤلف التأكيدي، تشكل خطرًا كامنًا في العديد من المجالات. هناك طريقة جيدة لمنع التحيزات التي من المحتمل أن تؤدي إلى نتائج إيجابية خاطئة في مرحلة جمع البيانات وهي استخدام تصميم مزدوج التعمية. عند استخدام تصميم مزدوج التعمية، يتم تعيين المشاركين عشوائيًا في مجموعات تجريبية ولكن الباحث لا يعرف ما ينتمي المشاركون إلى أي مجموعة. لذلك، لا يمكن للباحث أن يؤثر على استجابة المشاركين للتدخل. تمثل التصميمات التجريبية بدرجات غير معلنة من الحرية مشكلة.<ref>{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Simmons
| الأول = Joseph
| الأخير2 = Leif Nelson
| الأخير3 = Uri Simonsohn
| عنوان = False-Positive Psychology: Undisclosed Flexibility in Data Collection and Analysis Allows Presenting Anything as Significant
| مسار = https://archive.org/details/sim_psychological-science_2011-11_22_11/page/1359
| صحيفة = Psychological Science
| المجلد = 22
| العدد = 11
| صفحات = 1359–1366
| تاريخ = November 2011
| issn = 0956-7976
| DOI = 10.1177/0956797611417632
| PMID = 22006061
}}</ref> هذا يمكن أن يؤدي إلى «[[القرصنة الإلكترونية|قرصنة إلكترونية]]» واعية أو غير واعية: تجربة أشياء متعددة حتى تحصل على النتيجة المرجوة. وعادة ما ينطوي على التلاعب - ربما دون وعي - بعملية [[استدلال إحصائي|التحليل الإحصائي]] ودرجات الحرية حتى يعيدوا رقمًا أقل من p <.05 مستوى الأهمية الإحصائية.<ref>{{استشهاد بخبر
| مسار = http://www.kplu.org/post/science-trust-and-psychology-crisis
| عنوان = Science, Trust And Psychology in Crisis
| عمل = [[KNKX|KPLU]]
| تاريخ = 2014-06-02
| تاريخ الوصول = 2014-06-12
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20140714151939/http://www.kplu.org/post/science-trust-and-psychology-crisis
| تاريخ أرشيف = 14 July 2014
}}</ref><ref>{{استشهاد بخبر
| مسار = https://psmag.com/environment/statistically-significant-studies-arent-necessarily-significant-82832
| عنوان = Why Statistically Significant Studies Can Be Insignificant
| عمل = Pacific Standard
| تاريخ = 2014-06-04
| تاريخ الوصول = 2014-06-12
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20211204214806/https://psmag.com/environment/statistically-significant-studies-arent-necessarily-significant-82832 | تاريخ أرشيف = 4 ديسمبر 2021 }}</ref> لذلك يجب أن يتضمن تصميم التجربة بيانًا واضحًا يقترح التحليلات التي سيتم إجراؤها. يمكن منع القرصنة الإلكترونية عن طريق التسجيل المسبق للأبحاث، حيث يتعين على الباحثين إرسال خطة تحليل البيانات الخاصة بهم إلى المجلة التي يرغبون في نشر أوراقهم فيها قبل أن يبدأوا حتى في جمع البيانات، لذلك لا يمكن التلاعب بالبيانات (https: // osf .io). هناك طريقة أخرى لمنع ذلك وهي نقل التصميم مزدوج التعمية إلى مرحلة تحليل البيانات، حيث يتم إرسال البيانات إلى محلل بيانات لا علاقة له بالبحث الذي يقوم بتجميع البيانات بحيث لا توجد طريقة لمعرفة المشاركين الذين ينتمون من قبل من المحتمل أن يتم أخذهم بعيدًا على أنهم قيم متطرفة.

التوثيق الواضح والكامل للمنهجية التجريبية مهم أيضًا من أجل دعم تكرار النتائج.<ref>{{استشهاد بخبر
| مسار = https://www.theguardian.com/science/head-quarters/2014/jun/10/physics-envy-do-hard-sciences-hold-the-solution-to-the-replication-crisis-in-psychology
| عنوان = Physics envy: Do 'hard' sciences hold the solution to the replication crisis in psychology?
| عمل = theguardian.com
| الأخير = Chris Chambers
| تاريخ = 2014-06-10
| تاريخ الوصول = 2014-06-12
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20211106004457/https://www.theguardian.com/science/head-quarters/2014/jun/10/physics-envy-do-hard-sciences-hold-the-solution-to-the-replication-crisis-in-psychology | تاريخ أرشيف = 6 نوفمبر 2021 }}</ref>

== موضوعات المناقشة عند إعداد التصميم التجريبي ==
يتطلب التصميم التجريبي أو التجربة السريرية العشوائية دراسة متأنية لعدة عوامل قبل إجراء التجربة فعليًا.<ref>Ader, Mellenberg & Hand (2008) "Advising on Research Methods: A consultant's companion"</ref> التصميم التجريبي هو وضع خطة تجريبية مفصلة قبل إجراء التجربة. تمت بالفعل مناقشة بعض الموضوعات التالية في قسم مبادئ التصميم التجريبي:

# كم عدد العوامل التي يمتلكها التصميم، وهل مستويات هذه العوامل ثابتة أم عشوائية؟
# هل هناك حاجة لظروف التحكم، وماذا يجب أن تكون؟
# فحوصات التلاعب هل نجح التلاعب حقًا؟
# ما هي متغيرات الخلفية؟
# ما هو حجم العينة. كم عدد الوحدات التي يجب جمعها حتى تكون التجربة قابلة للتعميم ولديها [[القوة الإحصائية|طاقة]] كافية؟
# ما أهمية التفاعلات بين العوامل؟
# ما هو تأثير التأثيرات المتأخرة للعوامل الموضوعية على النتائج؟
# كيف تؤثر تحولات الاستجابة على تدابير التقرير الذاتي؟
# ما مدى جدوى الإعطاء المتكرر لنفس أدوات القياس لنفس الوحدات في مناسبات مختلفة، مع اختبارات ما بعد الاختبار والمتابعة؟
# ماذا عن استخدام اختبار الوكيل؟
# هل هناك متغيرات كامنة؟
# هل يجب أن يكون العميل / المريض أو الباحث أو حتى محلل البيانات أعمى عن الظروف؟
# ما جدوى التطبيق اللاحق لشروط مختلفة على نفس الوحدات؟
# كم عدد عوامل التحكم والضوضاء التي يجب أخذها في الاعتبار؟

غالبًا ما يحتوي المتغير المستقل للدراسة على العديد من المستويات أو المجموعات المختلفة. في تجربة حقيقية، يمكن أن يكون للباحثين مجموعة تجريبية، حيث يتم تنفيذ تدخلهم باختبار الفرضية، ومجموعة ضابطة، تحتوي على نفس عنصر المجموعة التجريبية، بدون العنصر التدخلي. وهكذا، عندما يظل كل شيء آخر باستثناء تدخل واحد ثابتًا، يمكن للباحثين أن يشهدوا بشيء من اليقين أن هذا العنصر هو ما تسبب في التغيير الملحوظ. في بعض الحالات، لا يكون وجود مجموعة تحكم أمرًا أخلاقيًا. يتم حل هذا أحيانًا باستخدام مجموعتين تجريبيتين مختلفتين. في بعض الحالات، لا يمكن التلاعب بالمتغيرات المستقلة، على سبيل المثال عند اختبار الاختلاف بين مجموعتين مصابتين بمرض مختلف، أو اختبار الاختلاف بين الجنسين (من الواضح أن المتغيرات سيكون من الصعب أو غير الأخلاقي تعيين المشاركين لها). في هذه الحالات، يمكن استخدام تصميم شبه تجريبي.

== الصفات السببية ==
في التصميم التجريبي البحت، يتم التلاعب بالمتغير المستقل (المتنبئ) من قبل الباحث - أي - يتم اختيار كل مشارك في البحث بشكل عشوائي من السكان، ويتم تعيين كل مشارك يتم اختياره بشكل عشوائي لظروف المتغير المستقل. فقط عندما يتم ذلك، يكون من الممكن التصديق باحتمالية عالية أن سبب الاختلافات في متغيرات النتيجة ناتج عن الظروف المختلفة. لذلك، يجب على الباحثين اختيار التصميم التجريبي على أنواع التصميم الأخرى كلما أمكن ذلك. ومع ذلك، فإن طبيعة المتغير المستقل لا تسمح دائمًا بالتلاعب. في هذه الحالات، يجب أن يكون الباحثون على دراية بعدم التصديق على الإسناد السببي عندما لا يسمح تصميمهم بذلك. على سبيل المثال، في التصميمات القائمة على الملاحظة، لا يتم تعيين المشاركين عشوائيًا للظروف، وبالتالي إذا كانت هناك اختلافات موجودة في متغيرات النتيجة بين الظروف، فمن المحتمل أن يكون هناك شيء آخر غير الاختلافات بين الظروف التي تسبب الاختلافات في النتائج، وهذا هو - متغير ثالث. الشيء نفسه ينطبق على الدراسات ذات التصميم الترابطي. (أدير وميلينبيرغ، 2008).

== رقابة إحصائية ==
من الأفضل أن تكون العملية تحت سيطرة إحصائية معقولة قبل إجراء التجارب المصممة. عندما لا يكون ذلك ممكنًا، فإن الحظر المناسب، والنسخ المتماثل، والعشوائية يسمح بإجراء دقيق للتجارب المصممة.<ref>Bisgaard, S (2008) "Must a Process be in Statistical Control before Conducting Designed Experiments?", ''Quality Engineering'', ASQ, 20 (2), pp 143–176</ref> للتحكم في المتغيرات المزعجة، يضع الباحثون '''فحوصات التحكم''' كتدابير إضافية. يجب على المحققين التأكد من أن التأثيرات الخارجة عن السيطرة (على سبيل المثال، تصور مصداقية المصدر) لا تحرف نتائج الدراسة. يعد [[فحوصات التلاعب|فحص التلاعب]] أحد الأمثلة على فحص التحكم. تسمح فحوصات التلاعب للمحققين بعزل المتغيرات الرئيسية لتعزيز الدعم بأن هذه المتغيرات تعمل كما هو مخطط لها.

من أهم متطلبات تصميمات البحث التجريبي ضرورة إزالة آثار [[علاقة زائفة|المتغيرات الزائفة]] [[متغير سابق|والمتداخلة والسابقة]]. في النموذج الأساسي، يؤدي السبب (X) إلى التأثير (Y). ولكن يمكن أن يكون هناك متغير ثالث (Z) يؤثر على (Y)، وقد لا يكون (X) هو السبب الحقيقي على الإطلاق. يُقال أن (Z) متغير زائف ويجب التحكم فيه. وينطبق الشيء نفسه على [[متغير التدخل|المتغيرات المتداخلة]] (متغير بين السبب المفترض (X) والتأثير (Y))، والمتغيرات السابقة (متغير سابق للسبب المفترض (X) هو السبب الحقيقي). عندما يتم تضمين متغير ثالث ولم يتم التحكم فيه، يُقال أن العلاقة هي علاقة [[ترتيب صفر (إحصائيات)|ترتيب صفري.]] في معظم التطبيقات العملية لتصميمات البحث التجريبي، هناك عدة أسباب (X1، X2، X3). في معظم التصميمات، يتم التلاعب بواحد فقط من هذه الأسباب في وقت واحد.

== تصاميم تجريبية بعد فيشر ==
تم العثور على بعض التصميمات الفعالة لتقدير العديد من التأثيرات الرئيسية بشكل مستقل وفي تتابع قريب بواسطة [[راج شاندرا بوز]] و[[كيشين]] في عام 1940 في [[المعهد الإحصائي الهندي]]، لكنها ظلت غير معروفة حتى تم نشر [[تصميم بلاكيت بورمان]] في ''[[بيوميتريكا]]'' في عام 1946. في نفس الوقت تقريبًا، قدم [[سي آر راو]] [[مجموعة متعامدة|مفاهيم المصفوفات المتعامدة كتصاميم]] تجريبية. لعب هذا المفهوم دورًا رئيسيًا في تطوير [[طرق تاجوتشي|أساليب]] تاغوشي بواسطة [[جينشي تاغوشي]]، والتي حدثت أثناء زيارته لمعهد الإحصاء الهندي في أوائل الخمسينيات من القرن الماضي. تم تطبيق واعتماد أساليبه بنجاح من قبل الصناعات اليابانية والهندية، وبعد ذلك تم تبنيها أيضًا من قبل الصناعة الأمريكية وإن كان مع بعض التحفظات.

في عام 1950، نشر [[جرترود ماري كوكس|جيرترود ماري كوكس]] [[وليام جيميل كوكران|وويليام جيميل كوكران]] كتاب ''التصاميم التجريبية،'' الذي أصبح العمل المرجعي الرئيسي لتصميم التجارب للإحصائيين لسنوات بعد ذلك.

لقد شملت التطورات التي طرأت على نظرية [[النموذج الخطي العام|النماذج الخطية]] وتجاوزت الحالات التي كانت تهم الكتاب الأوائل. اليوم، مساند النظرية على مواضيع متقدمة في [[جبر خطي|الجبر الخطي]]، [[الإحصاء الجبري|الجبر]] و[[تصميم اندماجي|التوافقية]].

كما هو الحال مع الفروع الأخرى للإحصاء، تتم متابعة التصميم التجريبي باستخدام كل من [[كثرة الإحصاء|النهج المتكرر]] [[تصميم بايزي تجريبي|والبايزي]]: في تقييم الإجراءات الإحصائية مثل التصميمات التجريبية، تدرس [[كثرة الإحصاء|الإحصائيات المتكررة]] [[توزيع العينات]] بينما تقوم [[إحصاء بايزي|إحصاءات بايزي]] بتحديث [[احتمال بيشان|توزيع الاحتمالية]] على مساحة المعلمة.

بعض المساهمين المهمين في مجال التصميمات التجريبية هم [[تشارلز ساندرز برس|تشارلز ساندرز بيرس]] و[[رونالد فيشر]] و[[فرانك ييتس]] و[[ار سي بوز]] و[[ايه سي اتكينسون]] و[[روزماري أ. بيلي|روزماري بيلي]] و[[ديفيد كوكس (إحصائي)|ديفيد كوكس]] و[[جورج بوكس]] و[[وليام جي كوكران]] و[[دبليو تي فيدرر]] و[[في فيدوروف]] و[[كما هدايت|هدايت]] و[[جاك كيفر (عالم رياضيات)|جاك كيفر]]، [[أوسكار كيمبثورن]]، [[جون نيلدر]]، [[أندريه بازمان]]، [[فريدريك بوكيلشيم]]، [[راغافاراو|D راغافاراو]]، [[سي آر راو]]، [[Shrikhande SS|شريخاندي]]، [[جاغديش ن. سريفاستافا|جاغديش سريفاستافا]]، [[وليام جيه ستودن]]، [[جينشي تاغوشي]] و[[إتش بي وين]].<ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Giri
| الأول = Narayan C.
| مؤلف2 = Das
| الأول2 = M. N.
| عنوان = Design and Analysis of Experiments
| ناشر = Wiley
| مكان = New York, N.Y
| سنة = 1979
| ISBN = 9780852269145
| مسار = https://www.google.com/books/edition/Design_and_Analysis_of_Experiments/-vGlnx-ZVvEC?hl=en&gbpv=0
| صفحات = 53, 159, 264
|مسار أرشيف= https://web.archive.org/web/20220106090929/https://www.google.com/books/edition/Design_and_Analysis_of_Experiments/-vGlnx-ZVvEC?hl=en&gbpv=0|تاريخ أرشيف=2022-01-06}}</ref>

كتب دي مونتغمري، آر. مايرز، وبوكس / دبليو. لقد وصل هانتر إلى أجيال من الطلاب والممارسين.<ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Montgomery
| الأول = Douglas
| عنوان = Design and analysis of experiments
| وصلة = https://archive.org/details/designanalysisof0008mont
| ناشر = John Wiley & Sons, Inc
| مكان = Hoboken, NJ
| طبعة = 8th
| سنة = 2013
| ISBN = 9781118146927
}}</ref><ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Walpole
| الأول = Ronald E.
| مؤلف2 = Myers
| الأول2 = Raymond H.
| الأخير3 = Myers
| الأول3 = Sharon L.
| الأخير4 = Ye
| الأول4 = Keying
| عنوان = Probability & statistics for engineers & scientists
| ناشر = Pearson Prentice Hall
| مكان = Upper Saddle River, NJ
| طبعة = 8
| سنة = 2007
| ISBN = 978-0131877115
}}</ref><ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Myers
| الأول = Raymond H.
| مؤلف2 = Montgomery
| الأول2 = Douglas C.
| الأخير3 = Vining
| الأول3 = G. Geoffrey
| الأخير4 = Robinson
| الأول4 = Timothy J.
| عنوان = Generalized linear models : with applications in engineering and the sciences
| ناشر = Wiley
| مكان = Hoboken, N.J.
| طبعة = 2
| سنة = 2010
| ISBN = 978-0470454633
}}</ref><ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Box
| الأول = George E.P.
| مؤلف2 = Hunter
| الأول2 = William G.
| الأخير3 = Hunter
| الأول3 = J. Stuart
| عنوان = Statistics for Experimenters : An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building
| ناشر = Wiley
| مكان = New York
| سنة = 1978
| ISBN = 978-0-471-09315-2
| مسار = https://archive.org/details/statisticsforexp00geor
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20210817210802/https://archive.org/details/statisticsforexp00geor | تاريخ أرشيف = 17 أغسطس 2021 }}</ref><ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Box
| الأول = George E.P.
| مؤلف2 = Hunter
| الأول2 = William G.
| الأخير3 = Hunter
| الأول3 = J. Stuart
| عنوان = Statistics for Experimenters : Design, Innovation, and Discovery
| ناشر = Wiley
| مكان = Hoboken, N.J.
| طبعة = 2
| سنة = 2005
| ISBN = 978-0471718130
}}</ref>

ترد بعض المناقشات حول التصميم التجريبي في سياق [[تعرف على النظم|تعريف النظام]] (بناء نموذج لنماذج ثابتة أو ديناميكية) في <ref>{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Spall
| الأول = J. C.
| سنة = 2010
| عنوان = Factorial Design for Efficient Experimentation: Generating Informative Data for System Identification
| صحيفة = IEEE Control Systems Magazine
| المجلد = 30
| العدد = 5
| صفحات = 38–53
| DOI = 10.1109/MCS.2010.937677
}}</ref> و <ref>{{استشهاد بدورية محكمة
| الأخير = Pronzato
| الأول = L
| سنة = 2008
| عنوان = Optimal experimental design and some related control problems
| صحيفة = Automatica
| المجلد = 44
| العدد = 2
| صفحات = 303–325
| DOI = 10.1016/j.automatica.2007.05.016
| arxiv = 0802.4381
}}</ref>

== قيود المشارك البشري ==
القوانين والاعتبارات الأخلاقية تمنع بعض التجارب المصممة بعناية مع البشر. القيود القانونية تعتمد على [[الأبحاث العلمية على البشر|الاختصاص]]. قد تشمل القيود [[مجلس الاستعراض المؤسساتي|مجالس المراجعة المؤسسية]]، [[موافقة مستنيرة|والموافقة المستنيرة]] [[سرية (توضيح)|والسرية]] التي تؤثر على كل من التجارب السريرية (الطبية) وتجارب العلوم السلوكية والاجتماعية.<ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Moore
| الأول = David S.
| مؤلف2 = Notz
| الأول2 = William I.
| عنوان = Statistics : concepts and controversies
| مسار = https://archive.org/details/statisticsconcep0000moor
| ناشر = W.H. Freeman
| مكان = New York
| سنة = 2006
| ISBN = 9780716786368
| طبعة = 6th
| صفحات = Chapter 7: Data ethics
}}</ref> في مجال علم السموم، على سبيل المثال، يتم إجراء التجارب على ''حيوانات'' المختبر بهدف تحديد حدود التعرض الآمن ''للإنسان'' .<ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Ottoboni
| الأول = M. Alice
| عنوان = The dose makes the poison : a plain-language guide to toxicology
| ناشر = Van Nostrand Reinhold
| مكان = New York, N.Y
| سنة = 1991
| ISBN = 978-0442006600
| طبعة = 2nd
| مسار = https://archive.org/details/dosemakespoison00otto
| مسار أرشيف = https://web.archive.org/web/20220417175610/https://archive.org/details/dosemakespoison00otto | تاريخ أرشيف = 17 أبريل 2022 }}</ref> موازنة القيود وجهات نظر من المجال الطبي.<ref>{{استشهاد بكتاب
| مؤلف1 = Glantz
| الأول = Stanton A.
| عنوان = Primer of biostatistics
| طبعة = 3rd
| سنة = 1992
| ISBN = 978-0-07-023511-3
| مسار = https://archive.org/details/primerofbiostati00glan_0
}}</ref> فيما يتعلق بالتوزيع العشوائي للمرضى، «... إذا لم يعرف أحد العلاج الأفضل، فليس هناك ضرورة أخلاقية لاستخدام علاج أو آخر.» (ص 380) فيما يتعلق بالتصميم التجريبي، «... من الواضح أنه ليس من الأخلاقي تعريض الأشخاص للخطر لجمع البيانات في دراسة سيئة التصميم عندما يمكن تجنب هذا الموقف بسهولة ...». (ص 393).

== الأهداف ==
التجارب التقليدية، كتغيير عامل بعد الآخر لمشاهدة التغيير ([[اللغة الإنجليزية|بالإنجليزية]]: one factor at a time) أو طريقة ال[[تجربة]] المجردة والخطأ ([[اللغة الإنجليزية|بالإنجليزية]]: trial and error) لا تعطي نتائج مرضية عن الارتباطات بين العوامل التي أن تؤثر بشكل مباشر على التجربة. بالعكس منها يكون الحال مع تصميم التجارب الإحصائية، حيث توفر طريقةً نظامية للتحكم ولتقييم تجربة ما، حيث يتم بجهد قليل وصف العلاقة بين عوامل التأثير والنتائج رياضياً. ما يُحتاج إليه من مقدرات (أفراد، وقت، تكلفة، الخ) تكون معروفة ومحددة قبل بدء التجربة.

== انظر أيضًا ==
* [[تفكير إحصائي]].
* [[متبن صاحب سبق|المتبنى صاحب السبق]].
* [[:en:Adversarial collaboration|التعاون العدائي]].
* [[:en:Bayesian experimental design|تصميم تجريبي بايزي]].
* [[:en:Block design|تصميم الكتلة]].
* [[:en:Central composite design|تصميم مركب مركزي]].
* [[تجربة سريرية]].
* [[:en:Clinical study design|تصميم الدراسة السريرية]].
* [[:en:Computer experiment|تجربة كمبيوتر]].
* [[:en:Control variable|متغير السيطرة]].
* [[تصميمات عاملية جزئية|تصميم عاملي كسري]].
* [[هندسة صناعية]].
* [[قانون الأعداد الكبيرة]].
* [[تصميم احتمالي|التصميم الاحتمالي]].
* [[تصميم البحث]].
* [[المسوحات بالعينة|أخذ عينات المسح]].
* [[تعرف على النظم|تحديد النظام]].

== المراجع ==
{{مراجع}}

=== مصادر ===
{{بداية المراجع}}
* [[تشارلز ساندرز برس|تشارلز ساندرز بيرس]] (1877–1878), "Illustrations of the Logic of Science" (series), ''Popular Science Monthly'', vols. 12–13. Relevant individual papers:
** (1878 March), "The Doctrine of Chances", ''Popular Science Monthly'', v. 12, March issue, pp. [https://books.google.com/books?id=ZKMVAAAAYAAJ&jtp=604 604]–615. ''Internet Archive'' [https://archive.org/stream/popscimonthly12yoummiss#page/612/mode/1up Eprint].
** (1878 April), "The Probability of Induction", ''Popular Science Monthly'', v. 12, pp. [https://books.google.com/books?id=ZKMVAAAAYAAJ&jtp=705 705]–718. ''Internet Archive'' [https://archive.org/stream/popscimonthly12yoummiss#page/715/mode/1up Eprint].
** (1878 June), "The Order of Nature", ''Popular Science Monthly'', v. 13, pp. [https://books.google.com/books?id=u8sWAQAAIAAJ&jtp=203 203]–217.''Internet Archive'' [https://archive.org/stream/popularsciencemo13newy#page/203/mode/1up Eprint].
** (1878 August), "Deduction, Induction, and Hypothesis", ''Popular Science Monthly'', v. 13, pp. [https://books.google.com/books?id=u8sWAQAAIAAJ&jtp=470 470]–482. ''Internet Archive'' [https://archive.org/stream/popularsciencemo13newy#page/470/mode/1up Eprint].
** (1883), "A Theory of Probable Inference", ''Studies in Logic'', pp. [https://archive.org/details/bub_gb_V7oIAAAAQAAJ/page/n134 126–181], Little, Brown, and Company. (Reprinted 1983, John Benjamins Publishing Company, {{ردمك|90-272-3271-7}})
{{نهاية المراجع}}

== روابط خارجية ==

* [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section1/pri1.htm فصل] من [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ «كتيب NIST / SEMATECH حول الإحصائيات الهندسية»] في [[المعهد الوطني للمعايير والتقنية|المعهد الوطني للمعايير والتقنية (NIST)]].
* [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section3/pri3362.htm تصاميم Box – Behnken] من [http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ «كتيب NIST / SEMATECH حول الإحصاء الهندسي»] في [[المعهد الوطني للمعايير والتقنية|NIST]].
* [[iarchive:OperaMagistris|التطورات الرياضية التفصيلية ل]] DoE الأكثر شيوعًا في Opera Magistris v3.6 المرجع على الإنترنت الفصل 15، القسم 7.4،{{ردمك|978-2-8399-0932-7}} .
{{تصنيف كومنز|Design of experiments}}
{{صندوق مصادر مكتبية|by=no|onlinebooks=no|others=no|about=yes|label=تصميم تجريبي}}{{إحصاءات}}
{{أدوات الحيود السداسي}}
{{تصميم}}
{{شريط بوابات|إحصاء|إدارة أعمال|الكيمياء|تصميم}}
{{ضبط استنادي}}

[[تصنيف:تصميم التجارب|*]]
[[تصنيف:أبحاث كمية]]
[[تصنيف:استخدام الرياضيات في الطب]]
[[تصنيف:تجارب]]
[[تصنيف:نظرية إحصائية]]
[[تصنيف:هندسة الأنظمة]]
[[تصنيف:هندسة صناعية]]