📊 田口方法 DOE 通用教學分析工具

支援 L4 / L8 / L9 / L16 / L18 / L27 直交表 · S/N 比 · 主效應圖 · ANOVA 變異數分析 · 最佳化預測

適用於田口穩健設計 (Robust Parameter Design) 與 DOE 教學課程

🏭 田口產業案例庫

點選案例載入固定教學數據

⚙️ 實驗配置 (Step 1 — Configure Experiment)

未使用的欄位將併入誤差項 (pooled error)

每個內側實驗的 Y 觀測次數

🏷️ 因子命名與水準值 (Step 2 — Name Factors & Levels)

將通用 C1, C2... 替換為實際物理變數名稱（例如 溫度、壓力），並輸入真實水準值（例如 150°C / 175°C / 200°C）。

🔗 交互作用 (Interaction)

田口設計只有在把交互作用欄「空下來」時才估得出交互作用。選定一組因子後，系統會自動找出對應的直交表欄位；若該欄已被其他因子佔用即為混淆 (confounded)，需改用「自動配置欄位」或手動改欄。

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🗄️ 實驗數據與訊雜比 (Step 3 — Enter Y Values)

直接編輯橘色欄位的 Y 觀測值，系統將即時重新計算 S/N 比、主效應圖、ANOVA 表與最佳組合。

Excel／Numbers 批次貼上：複製一欄或相鄰多欄，在起始 Y 儲存格按 Ctrl+V／Cmd+V；Ctrl+Z／Cmd+Z 可整批復原。

無法直接貼入儲存格？使用批次輸入框

📈 Response Table 與主效應圖 (Step 4)

先以 S/N 找穩健水準，再以平均值檢查製程中心。Delta 越大、Rank 越前，代表因子影響越強。

S/N Response Table

Mean Response Table

S/N 主效應圖

深灰虛線為總平均 η̄；所有因子使用同一 S/N 尺度。

平均值主效應圖

用於第二階段中心調整；所有因子使用同一平均值尺度。

📐 變異數分析表 ANOVA (Step 5 — Variance Decomposition)

先看這裡再看建議組合：哪些因子的差異是真的、哪些是雜訊，要由 ANOVA 判斷；下一步預測用的誤差項 MSe 與自由度也來自這張表。

SS = 平方和 · df = 自由度 · MS = SS/df · F = MS_factor / MS_error · % Contribution = 因子對總變異之貢獻百分比 · Prob > F = p 值（F 分布右尾機率）

誤差項＝未配置的直交表欄位；p < α 標為顯著（紅色）。Adjusted % Contribution 扣除誤差變異，避免高估小效應。

來源 Source df SS MS F Adjusted % 顯著性 Prob > F

🏆 建議控制參數組合、預測與確認 (Step 6 — Recommended Setting & Confirmation)

使用完整主效應（必要時加上交互作用）模型，並以 Step 5 ANOVA 的誤差項計算確認區間。建議組合取決於下方策略，並非唯一的「標準答案」。

Mean + S/N Desirability 最佳組合預測: ŷ = ȳ + Σ(ȳ_level − ȳ)；η̂ = η̄ + Σ(η̄_level − η̄)

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CI：--