Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Design and Analysis of Experiments | DoE

Thiết kế và Phân tích Thí nghiệm | DoE

Thiết kế và Phân tích Thí nghiệm | DoE

Thiết kế Thí nghiệm: từ Phân tích Phương sai đến Thiết kế Nhân tố sử dụng Excel và R.

4.6
(1,076 đánh giá)
5,940 học viên
Giảng viên
Rosane Rech
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 1.919.000đ -97%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
4.0 giờ video
71 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Nguyên lý Cơ bản của Thiết kế Thí nghiệm (DoE).
Các khái niệm cơ bản về kiểm định giả thuyết, phân tích phương sai và so sánh trung bình.
Thiết kế nhân tố, thiết kế một lần lặp, khối hóa và gây nhiễu, thiết kế phân đoạn.
Cách trình bày kết quả cuối cùng (biểu đồ cột, đồ thị đường đồng mức, bảng) và cách diễn giải chúng.

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức nền tảng cụ thể.

Đối tượng phù hợp

Học viên Cao học và Nghiên cứu sinh Tiến sĩ;
Nhà nghiên cứu;
Kỹ sư;
Sinh viên Đại học cần thực hiện và phân tích dữ liệu thí nghiệm;
Bất kỳ ai thực hiện và phân tích thí nghiệm.

Nội dung khóa học

10 phần • 71 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Nguyên tắc Cơ bản của Thiết kế Thí nghiệm
3 Khái niệm Thống kê Cơ bản
4 Lấy mẫu và Tính chất Mẫu
5 Kiểm định Giả thuyết: Kiểm định t và Kiểm định F
6 So sánh Hai Mẫu bằng MS Excel; Kiểm định t và Kiểm định F
1 Giới thiệu về Thí nghiệm Một Nhân tố
2 ANOVA Một Chiều: Mô hình Thống kê và Kiểm định Giả thuyết
3 Phân tích Tổng Bình phương
4 Bảng ANOVA
5 Hướng dẫn ANOVA Một Chiều bằng MS Excel
6 Diễn giải Kết quả ANOVA
7 So sánh Các Trung bình Xử lý
8 Kiểm định Tukey
9 Kiểm định Tukey - Sử dụng Ký tự Chỉ số Trên
10 Trình bày Kết quả Cuối cùng
1 Giới thiệu về Thiết kế Nhân tố
2 Hiệu ứng Chính và Tương tác Giữa các Nhân tố
3 Tại sao Sử dụng Thiết kế Nhân tố?
4 Thiết kế Nhân tố Hai Yếu tố
5 Giải bài toán Thiết kế Nhân tố Hai Yếu tố bằng MS Excel
6 Diễn giải Kết quả của thiết kế hai nhân tố
7 So sánh Trung bình bằng Kiểm định Tukey và Kết luận Cuối cùng
1 Giới thiệu về Thiết kế 2ˆk
2 Thiết kế 2ˆ2
3 Biểu diễn Đồ họa và Danh pháp Xử lý
4 Tương phản của Hiệu ứng Chính và Tương tác
5 Hiệu ứng, Tổng Bình phương và Bảng ANOVA
6 Mô hình Hồi quy
7 Đồ thị Đường đồng mức và Tính Phù hợp của Mô hình
8 Trình bày Kết quả Cuối cùng
9 Hướng dẫn R cho Thiết kế 2ˆ2
1 Thiết kế 2ˆ3
2 Phân tích Phương sai với R
3 Mô hình Hồi quy với R
4 Đồ thị Đường đồng mức và Diễn giải Kết quả
1 Thiết kế 2ˆk Tổng quát
2 Quy trình Phân tích cho Bất kỳ Thiết kế 2ˆk nào
3 Thiết kế Một lần Lặp
4 Thiết kế 2ˆ4 Một lần Lặp
5 Phân tích Phương sai
6 Mô hình Hồi quy và Diễn giải Kết quả Cuối cùng
1 Khối hóa một Thiết kế có Lặp
2 Phân tích Thiết kế 2ˆk với Các Khối như Các lần Lặp
3 Gây nhiễu Thiết kế 2k trong Các Khối
4 Bảng Dấu để Gây nhiễu Thiết kế 2ˆ3 trong Các Khối
5 Thiết kế 2ˆ4 Bị Gây nhiễu trong Các Khối
6 Thiết kế 2ˆ4 trong Các Khối - Phân tích Phương sai
7 Thiết kế 2ˆ4 trong Các Khối - Mô hình Hồi quy
8 Xây dựng Biểu đồ Cột trong R
9 Diễn giải Kết quả
10 Tại sao Khối hóa Quan trọng?
11 Nhận xét Cuối cùng về Khối hóa
1 Giới thiệu về Thiết kế Phân đoạn
2 Thiết kế Phân đoạn Một Nửa
3 Sử dụng Quan hệ Xác định cho Các Bí danh
4 Độ Phân giải của Thiết kế
5 Xây dựng Thiết kế Phân đoạn
6 Thiết kế Nhân tố Phân đoạn Một Nửa với 4 Nhân tố
7 Phân tích Phương sai
8 Bảng Hiệu ứng
9 Cân nhắc Cuối cùng
1 Thiết kế Phân đoạn Một Phần Tư
2 Xây dựng Thiết kế Phân đoạn trong R
3 Thiết kế 2ˆ(8-4) cho Chất lượng Rượu vang
4 Giải bài toán Thiết kế Phân đoạn Cao
5 Trực quan hóa Kết quả Cuối cùng
6 Lựa chọn Thiết kế Tiếp theo
1 Nhận xét Cuối cùng
2 Cảm ơn!
3 Quà tặng thêm!

Giới thiệu khóa học

This course covers the fundamentals of the design and analysis of experiments (DoE).

Experimentation plays an important role in science, technology, product design and formulation, commercialization, and process improvement. A well-designed experiment is essential once the results and conclusions that can be drawn from the experiment depend on the way the data is collected.

This course is about planning and conducting experiments and about analysing the resulting data in a way that valid and objective conclusions are obtained.

The course begins with some basic statistics concepts to understand the fundamentals of hypothesis testing and analysis of variance. Then we introduce the idea of factorial designs, with the definition of effects and interactions between factors. The following sections will focus on the widely used 2-level factorial designs. We will cover full homogeneous designs, blocked designs, and fractional designs. The whole course is illustrated with practical examples to help with understanding.

The course focuses on the understanding of the principles used in the design of experiments and on the critical analysis and discussion of the results.

The analysis of the data will use MS Excel and R-Studio. Although this is not an R course, even students that are not familiar with R can enrol in it. The R codes used can be downloaded, the functions will be briefly explained, and the codes can be easily adapted to analyse the student’s own data.

Any person who performs experiments will benefit from this course.

By the end of this course, the student will be able to:

- Choose the most suitable experimental design;

- Analyse the experimental data with confidence;

- Present and discuss the results based on charts, contour plots, and tables.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Experimental Design
Hiển thị tất cả khoá học Research Methods
Hiển thị tất cả khoá học Statistics
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊