Good experimental design is importa

Good experimental design is important in many studies of analytical
and other chemical processes. Complete factorial designs, which study
all the factors (experimental variables) affecting the system response,
using at least two levels (values) for each factor, can give rise to an
unacceptably large number of trial experiments. This is because even
apparently simple processes may be affected by a large number of
factors. Moreover these factors may affect the system response
interactively, i.e. the effect of one factor may depend on the levels of
others. Any interactions must also be distinguished from random
measurement errors. So it is more common to use partial factorial
designs in which some information, especially about interactions,may
be sacrificed in the interests of a manageable number of experiments.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ออกแบบการทดลองที่ดีเป็นสิ่งสำคัญในการศึกษาหลายการวิเคราะห์และกระบวนการทางเคมีอื่น ๆ ออกแบบแฟกสมบูรณ์ การศึกษาทั้งหมดปัจจัย (ตัวแปรทดลอง) ผลตอบสนองของระบบใช้น้อยสองระดับ (ค่า) สำหรับแต่ละปัจจัย สามารถก่อให้เกิดการจำนวนการทดลองทดลองขนาดใหญ่ unacceptably ทั้งนี้เนื่องจากแม้เห็นได้ชัดว่ากระบวนการอย่างอาจได้รับผลจากจำนวนปัจจัย นอกจากนี้ ปัจจัยเหล่านี้อาจมีผลต่อการตอบสนองของระบบโต้ตอบ เช่นผลของปัจจัยหนึ่งอาจขึ้นอยู่กับระดับของผู้อื่น โต้ตอบใด ๆ ต้องยังแตกต่างจากแบบสุ่มข้อผิดพลาดในการวัด ดังนั้นจึงใช้แฟกทอเรียลบางส่วนทั่วไปออกแบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการโต้ตอบ ข้อมูลบางอย่างอาจมีการเสียสละประโยชน์ของจำนวนการทดลองจัดการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การออกแบบการทดลองที่ดีเป็นสิ่งสำคัญมาก การศึกษาวิเคราะห์
และกระบวนการเคมีอื่น ๆ การออกแบบการทดลองที่สมบูรณ์ซึ่งศึกษา
ปัจจัยทั้งหมด ( ตัวแปร ) ที่มีผลต่อระบบการตอบสนอง
ใช้อย่างน้อยสองระดับ ( ค่า ) ของแต่ละปัจจัย สามารถก่อให้เกิดการ
unacceptably จำนวนมากทดลองทดลอง เพราะแม้
กระบวนการง่ายเห็นได้ชัดว่าอาจจะได้รับผลกระทบ โดยตัวเลขขนาดใหญ่ของ
ปัจจัย นอกจากนี้ ปัจจัยเหล่านี้อาจส่งผลกระทบต่อระบบการตอบสนอง
โต้ตอบ เช่น ผลกระทบของปัจจัยหนึ่งอาจขึ้นอยู่กับระดับของ
คนอื่น การโต้ตอบใด ๆยังต้องแตกต่างจากการวัดความคลาดเคลื่อนสุ่ม

ดังนั้นมันเป็นเรื่องธรรมดามากกว่าที่จะใช้วิธีการที่ข้อมูลบางส่วน
การออกแบบบาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการ ปฏิสัมพันธ์อาจ
ถูกสังเวยในความสนใจของตัวเลขการจัดการของการทดลอง