實驗設計Quality Improvement through Planned Experimentation

實驗設計(1999/07)

譯序（草稿）

善用實驗來持續改善，乃戴明哲學之核心思想。

P. D. Moen，T W. Nolan，L P. Provost三位為戴明學生，受到他的啟迪，近二十年來教導業界實用的製/流程改善，寫了這本Quality Improvement through Planned Experimentation（原文書（約500頁，附CD-ROM）供應，請來電訂購），極為戴明所推崇，出版時（1990），戴明給了序。

1999年，本書出第二版並附CD-ROM，改善甚多，並把本書獻給戴明。

這本書是以西方廿世紀的實驗設計精華為主，突破性地只用圖解法，說明在產品或製程開發上，生產上的設計改善之道。作者們依本書，已舉辦數百次研習會，極為成功。本書實例極多，極精采。

明年是戴明百歲紀念，我們有一系列的出版計劃，而這本就是其中一本，希望讀者與我們一起走上這學習之旅。

戴明序《實驗改善手冊》

在根據二種或更多種方法或處理材料之測試，或依實驗所得數據來作預測這一難題上，這本書是創新之作品。

為何人們要從兩種不同方法、兩種處理，兩種製程或流程，或兩種材料之間，作比較呢？為什麼人們要從事一項測試或實驗呢？答案是：要預測－預測在未來某一特定範圍內的條件下，哪種方法或哪種材料的績效較佳。

不管我們談到的是應用科學、研究開發、工程、或是「產、官、學」上的管理，預測都是核心難題。問題在於：數據告訴我們什麼？它們如何幫我們預測？

可惜的是，一般有關統計方法的教科書及課程上，都沒有告訴學生：數據應用之核心問題，乃在於預測。學生們所學到的，只是如何作各種統計檢定（t-檢定，F-檢定、卡方檢定、配合度等等），用它們來宣稱檢定下的兩種方法或處理，有無顯著性。令人遺憾的是，此等作法只不過是形式上的作業而已。檢定該結論有無顯著性的作法，並無法達成我們原先作該比較、測試或實驗的目的，即對未來該方法等的績效或性能，在預測上的信心（belief），究竟為「高、中、低」？

問題在於任何統計檢定，都是用數據的對稱函數來作，而任何一組數據的對稱性函數，都會使該數據的大半情報消失殆盡－所謂對稱，指不管你計算任何一組數據的平均值、變異數或第四階動差（moment）時，我們把任何二數據對換，計算結果都不變。與上述對照的情形是：把數據用來作預測時，如果把任兩依時間順序所作的圖上的兩點加以對換，它們就可能傳達極為不同的信息。

把諸點依時序作圖的方式，可保留作比較或作實驗時引申出的情報。正是此一理由，使得本書所教的方法，對於統計方法有重大貢獻。它不只對工程師有助益，更對產業界、教育界及政府界中，任何想從比較或實驗中導出的數據中，了解意義的人們，都會有助益。作者們對統計方法上的貢獻是值得的，令人贊賞的。

W . Edwards Deming

華盛頓，１９９０年７月１４日