试验设计 (Design Of Experiment，简称 DOE)，是研究和处理多因子与响应变量关系的一种方法。它通过合理地挑选试验条件，安排试验，并通过对试验数据的分析，从而建立响应与因子之间的函数关系，或者找出总体最优的改进方案。最基本的试验设计方法是全因子试验法，需要的试验次数最多，其它试验设计方法均以“减少试验次数”为目的，例如部分因子试验、正交试验、均匀试验等。从上个世纪 20 年代育种科学家费雪 (RonaldFisher) 在农业试验中首次提出 DOE 的概念， DOE 已经历了 90 多年的发展历程，在学术界和企业界均获得了崇高的声誉。然而，由于专业统计分析的复杂性和各行各业的差异性， DOE 在很多人眼中逐渐演变为可望而不可及的空中楼阁。其实， DOE 绝不是少数统计学家的专属工具，它很容易成为各类工程技术人员的好朋友、好帮手。DOE取得的是突破性改善试验策划时，研究如何以最有效的方式安排试验，能有效识别多个输入因素对输出的影响；试验进行时，通过对选定的输入因素进行精确、系统的人为调整来观察输出的变化情况；试验后通过对试验结果的分析以获取最多的信息，得出“哪些自变量X显著地影响着输出Y，这些X取什么值时会使Y达到最佳值”的结论。我们在分析阶段使用回归分析方法对历史数据进行分析，获得了相应的回归方程，得到Y与各个X间的关系式。但这种关系的获得是“被动”的，因为我们使用的是已有的现成的数据，几乎无法控制适用范围，无法控制方程的精确度，只能是处于“有什么算什么”的状况。我们采用DOE的方法，自变量常取一些过去未曾取过的数值，并且进行精确的控制，对要研究的问题进行更广泛的探索，目的是要取得突破性改善。