前言：當研發問題不再只靠「多做幾組實驗」 在現代科學研究與工程研發中，真正的挑戰早已不是「要不要做實驗」，而是—— 如何在有限的時間、資源與樣本數下，系統性地理解複雜系統，並做出正確決策。 無論是在藥物開發、製程優化、材料工程，或生醫平台研發中，研究人員往往同時面對多個可調變因。若仍採用傳統的一次只改一個變因（One-Factor-at-a-Time, OFAT）方法，不僅效率低落，也極容易錯失關鍵的交互作用（interaction）。 實驗設計（Design of Experiment, DoE） 正是在這樣的背景下，成為現代研發不可或缺的核心方法。 什麼是實驗設計（DoE）？ 實驗設計（DoE）是一套以統計為基礎的方法論，用來系統性地研究多個輸入變因（factors）如何同時影響一個或多個輸出結果（responses）。 DoE 的核心精神不在於「做更多實驗」，而在於： 用最少、最有策略的實驗，獲得最大資訊量，並建立可解釋、可預測的模型。 這對於高度多變、非線性、且存在交互作用的系統尤其重要。 實驗設計（DoE）的四大核心原則 1️⃣ 隨機