实验设计方法：提高数据分析准确性和效率

为了减少数据分析结果的误差，同时提高准确性和精确性，合理的实验设计方法是必不可少的。如果实验设计不合理，将增加实验次数，导致时间成本、人力成本及实验成本的增加。实验设计方法基于数理统计理论及概率论发展而来，是一种相对科学且经济的采样方法（杜炎）。实验设计应用范围广泛，不仅应用在生物医学领域，同样也应用于工业设计及制造、市场调查、心理学研究等众多领域。

常用的实验设计方法有完全随机设计、交叉设计、析因设计、中心组合设计、正交设计和拉丁超立方设计。其中，正交试验设计和中心组合设计是常用于多因素试验设计的方法。正交试验设计是针对多因素多水平的试验设计方法，通过正交表的正交性，从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，以最少的试验次数达到与大量全面试验等效的结果；而中心组合设计则是在2水平全因子和分部实验设计的基础上发展出来的一种实验设计方法，常用于需要对因素的非线性影响进行测试的实验。

另外，拉丁超立方抽样是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法，属于分层抽样技术。拉丁超立方抽样将每个样本的累计分布分成相同的N个区间，从每个区间内随机选取一个值，且保证实验设计因子的每个水平中只被选取一个值，这种方法能够保证每一个变量范围的全覆盖且不会产生明显的聚集现象。

本论文使用了LHS采样方法。为了保证热点通量与背景热通量的比值在一个合适的范围之内，热点热通量通过直接采用的方法取得，背景热通量定义为与热点热通量的比值关系。图4.2展示了LHS所采得的热源长度与热源宽度，可以看出，采样点在设计域内分布均匀。采用合理的实验设计方法，能够有效提高实验准确性和精确性，同时降低实验成本。