實驗設計

實驗設計（粵拼：sat6 jim6 cit3 gai3；英文：DOE / DOX）係指設計實驗嘅過程，包括事前作出嘅計劃、實際行場實驗同埋分析數據；唔同嘅實驗設計方法喺能夠處理唔同嘅研究問題，而且用到嘅統計分析亦有異^[1]^[2]。

舉個具體例子，想像有位研究者想研究某隻有機物質（X）喺隨時間會點變化呢點上會唔會受係咪曝露喺環境中影響，佢可以做場實驗，場實驗會考慮 4（2 × 2）個情況：

空樽 A 裝住咗嚿物質 X，而個樽口冇任何嘢冚住（附圖 1a）；
空樽 A 擺喺周圍有空氣嘅環境下擺 $t$ 咁耐時間（附圖 1b）；
空樽 B 同空樽 A 完全一個板，唯一分別係空樽 B 攞個蓋封死咗（附圖 2a）；
空樽 B 擺喺周圍有空氣嘅環境下擺 $t$ 咁耐時間（附圖 2b）；

佢發覺過咗 $t$ 咁耐時間之後，空樽 A 惹好多昆蟲（比較 1a 同 1b），但空樽 B 就咩生物都冇惹到（比較 2a 同 2b）－噉即係話曝露喺環境中會影響嚿物質 X 隨時間嘅變化。上述個例子係一場 2 × 2 析因實驗^[3]，通常會攞雙因子 ANOVA 嚟分析實驗嘅數據^[4]。

實驗設計係現代科研不可或缺嘅知識：實驗呢種研究方法可以搵出事物之間嘅因果關係^[5]，而要達到科學嘅終極目標－對宇宙有完全嘅理解－就實要知道事物之間嘅因果關係；無論自然科學定社會科學都會用到實驗^[1]。

定位

實驗設計顧名思義係指設計一場實驗嘅過程，屬統計學同方法學嘅一環。喺現代科學上，實驗係一種用嚟驗證假說（簡化講就係科學上一啲未確定嘅諗法）嘅做法，最定義性嘅特徵係會用到操作－

想像家陣有位經濟學研究者想研究消費者嘅衝動買嘢行為，佢齋靠觀察做研究，觀察咗一大拃消費者之後，發覺一位消費者睇廣告嘅頻率（ $X$ ）愈高，佢就愈容易出現衝動買嘢嘅行為（ $Y$ ）^{[註 1]}－即係話 $X$ 同 $Y$ 之間有正嘅統計相關，但就算佢搵到噉嘅結果，佢都唔知 $X$ 同 $Y$ 之間邊個係因邊個係果，因為有最少三個可能性可以解釋個結果，而且呢三個可能性都係喺理論上有可能嘅^[6]^[7]：

睇廣告睇得多會令人成日諗住買嘢嘅事，令佢哋多咗衝動買嘢（ $X$ 引致 $Y$ ）；
人鍾意衝動買嘢，會令佢成日走去睇廣告同第啲買嘢相關嘅資訊（ $Y$ 引致 $X$ ）
一個人性格上鍾意消費，令佢鍾意去睇廣告等嘅買嘢相關資訊同埋容易衝動買嘢（有第三個變數同時引致 $X$ 同 $Y$ ）；

呢個問題就係所謂嘅相關唔蘊含因果。為咗解決呢個問題，研究者可以做返場實驗－佢可以特登操作 $X$ 再睇吓 $Y$ 會點受影響，例如搵班受試者返實驗室度，將佢哋隨機噉分做 A 組同 B 組（實驗組同對照組^[8]），研究者，如果佢最後發覺實驗組事後衝動買嘢嘅機率（應變數）高過對照組嘅，就有理由確立 $X$ 係可以引致 $Y$ 嘅－支撐咗講變數間因果關係嘅宣言^{[註 2]}。

進階啲嘅實驗可以更複雜好多，例如係將樣本分做三組或者以上，又或者係會喺多個時間點量度其中一部份嘅變數－即係例如有 $X_{t_{1}},X_{t_{2}}...X_{t_{n}}$ （ $X_{t_{i}}=$ 喺時間點 $t_{i}$ 嘅 $X$ 值；研究者想睇個變數隨時間嘅變化）... 呀噉。

設計

睇埋

註釋

↑ 姑且唔好諗「呢啲變數要點量度」住。
↑ 喺現代科學哲學上，因果關係嘅定義並非完全冇爭議性，所以有啲思考者會唔認同「實驗可以確立因果關係」嘅睇法。

引咗

↑ ^1.0 ^1.1 Ryan, T. P., & Morgan, J. P. (2007). Modern experimental design^{[失咗效嘅鏈]} (PDF). Journal of Statistical Theory and Practice, 1(3-4), 501-506.
↑ Kirk, R. E. (2012). Experimental design: Procedures for the behavioral sciences. Sage Publications.
↑ Van Casteren, M., & Davis, M. H. (2007). Match: A program to assist in matching the conditions of factorial experiments (PDF). Behavior Research Methods, 39(4), 973-978.
↑ Gelman, Andrew (February 2005). "Analysis of variance? why it is more important than ever". The Annals of Statistics. 33 (1): 1-53.
↑ Shadish, William R.; Cook, Thomas D.; Campbell, Donald T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference (Nachdr. ed.). Boston: Houghton Mifflin.
↑ Sharma, B. K., Mishra, S., & Arora, L. (2018). Does social medium influence impulse buying of Indian buyers?. Journal of Management Research, 18(1), 27-36.
↑ Chen, J. V., Su, B. C., & Widjaja, A. E. (2016). Facebook C2C social commerce: A study of online impulse buying. Decision Support Systems, 83, 57-69.
↑ Hinkelmann, Klaus; Kempthorne, Oscar (2008). Design and Analysis of Experiments, Volume I: Introduction to Experimental Design (2nd ed.). Wiley.

拎

[6] 姑且唔好諗「呢啲變數要點量度」住。

[10] 喺現代科學哲學上，因果關係嘅定義並非完全冇爭議性，所以有啲思考者會唔認同「實驗可以確立因果關係」嘅睇法。

[ryan2007-1] 1.0 ^1.1 Ryan, T. P., & Morgan, J. P. (2007). Modern experimental design^{[失咗效嘅鏈]} (PDF). Journal of Statistical Theory and Practice, 1(3-4), 501-506.

[2] Kirk, R. E. (2012). Experimental design: Procedures for the behavioral sciences. Sage Publications.

[3] Van Casteren, M., & Davis, M. H. (2007). Match: A program to assist in matching the conditions of factorial experiments (PDF). Behavior Research Methods, 39(4), 973-978.

[4] Gelman, Andrew (February 2005). "Analysis of variance? why it is more important than ever". The Annals of Statistics. 33 (1): 1-53.

[5] Shadish, William R.; Cook, Thomas D.; Campbell, Donald T. (2002). Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference (Nachdr. ed.). Boston: Houghton Mifflin.

[7] Sharma, B. K., Mishra, S., & Arora, L. (2018). Does social medium influence impulse buying of Indian buyers?. Journal of Management Research, 18(1), 27-36.

[8] Chen, J. V., Su, B. C., & Widjaja, A. E. (2016). Facebook C2C social commerce: A study of online impulse buying. Decision Support Systems, 83, 57-69.

[hinkelmann2008-9] Hinkelmann, Klaus; Kempthorne, Oscar (2008). Design and Analysis of Experiments, Volume I: Introduction to Experimental Design (2nd ed.). Wiley.

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[2]

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[4]

[5]

[註 1]

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[註 2]