4.4 实验设计方法：提高数据分析准确性和效率的利器

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 (Design of Experiment) 是必不可少的。实验设计方法是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。其应用范围广阔，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、拉丁超立方设计等。其中，正交试验设计 (Orthogonal Design, OD) 是一种更好的选择，特别适用于多因素多水平的试验设计。通过正交表的正交性，可以从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，从而实现以最少的试验次数达到与大量全面试验等效的结果，是一种高效、快速而经济的多因素试验设计方法。

另一种常用的实验设计方法是中心组合设计 (Center Composite Design, CCD)，它由立方点、轴向点和中心点三部分组成，常用于需要对因素的非线性影响进行测试的实验。

此外，拉丁超立方抽样 (Latin hypercube sampling, 缩写 LHS) 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，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 LHS 采样方法，通过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，实现了热源长度与热源宽度的均匀分布。