DoE，即Design of Experiment，是试验设计的简称，是一种安排试验和分析试验数据的统计学方法。

下面举个简单的例子来加深一下理解：

为提升物质A的转化率，工艺工程师需研究反应温度和溶液浓度这两个因素对物质A转化率的影响，在进行了以下试验设计并运行试验后，得到了下表所示的结果：

通过以上表格可以看出，这是一个双因子两水平的试验设计，响应是物质A的转化率，因子是反应温度及溶液浓度，而这两个因子又各有高低两个水平（反应温度的高水平是100℃、低水平是85℃，溶液浓度的高水平是15%、低水平是10%）。

分析反应温度这一因子的主效应，当其在低水平85℃时，转化率的平均值为56；当其在高水平100℃时，转化率的平均值为68；转化率由56升高到68，完全是反应温度变化的作用，这就是反应温度这一因子的主效应。

同样的分析方法，当溶液浓度由10%升高到15%时，转化率的平均值由66降低至58，这就是溶液浓度这一因子的主效应。

而且，无论反应温度为85℃还是100℃，溶液浓度由10%升高到15%均会导致转化率降低8；无论溶液浓度为10%还是15%，反应温度由85℃升高至100℃也同样地会导致转化率升高8；这两个因子的不同水平的变化没有相关性，说明这两个因子之间不存在交互作用。

我们使用Minitab软件进行分析，可以得出更直观的主效应图和交互作用图。

这一试验设计的结果说明，要提高物质A的转化率，就要在较低的溶液浓度条件下，提高反应温度。

为找到最佳的工艺条件，需要进行方差分析和回归分析得出回归方程，根据回归方程，对不同工艺条件（指不同反应温度和溶液浓度的条件组合）下的转化率进行预测，并通过验证试验进行验证和优化。