实验设计（Design of Experiments, DOE）是一种统计学方法，自20世纪初被统计学大师费歇尔提出以来，已经发展成为现代质量管理与产品研发中不可或缺的工具。DOE利用精心设计的实验方案，同时考察多个变量，能在最少的试验次数内获取最丰富的信息。它突破了传统单变量试验的局限，大幅度降低了试验成本与时间，同时帮助研究者区分不同变量间的主要效应与交互效应，找到影响过程输出最优的因子组合。
DOE的学习并不是一件简单的事，它要求学习者对基础统计学有一定的了解。学习过程中，遵循一个详实的实施路线图，积极参加讨论，以问题导向式的学习方法和真实的数据实践相结合，对掌握DOE至关重要。在DOE的计算和模型建立方面，Minitab是一款被广泛应用的统计软件，它为理解DOE和解决实际问题提供了有力的工具。
DOE课程内容的组织通常是模块化的，涵盖了实验设计的基础理论到高级应用的完整知识体系。课程内容一般包括实验设计原理、Minitab的使用、全因子试验设计、部分因子试验设计、响应曲面试验设计、筛选试验设计以及DOE的归纳与提升等单元。每项单元的学习都建立在实验设计的基本原则上，包括重复设计、随机化和区组化。重复设计能确保实验结果的稳定性，减少随机误差的影响；随机化帮助消除潜在的系统偏差，通过随机方式分配处理；区组化则是把相似的实验单元归为一组，以处理组内的变异，从而增强实验的内部有效性。
在企业中应用DOE，可以大幅提高工程师工作效率和质量。通过识别和验证影响过程输出的各种因素，工程师们能够有效地解决长期存在的质量问题，加速产品的创新速度，从而提升整个企业的竞争力。掌握DOE的能力，不仅是技术上的挑战，更是工程师职业生涯中的关键技能之一。
DOE的发展历程同样值得学习者注意。它由费歇尔首先提出，并经过劳博士的正交表和乔治·博克斯的响应曲面方法的进一步发展，以及田口玄一的田口方法的完善，逐渐形成了一个完善的方法体系。今天，DOE已经广泛地应用于工业生产与研究开发的多个领域。
DOE培训教材经典版的收集，为想要掌握这一重要统计学方法的学习者们提供了一个全面而详实的学习资源。通过理解实验设计的基本原则和学习运用Minitab等统计软件，学习者能深刻领会DOE在现代工业和研发中的应用价值，并运用这些知识，帮助企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。
