一百年前，伟大的统计学家Ronald Fisher 费希尔爵士在农田试验中实践统计学，并提出了试验设计（design of experiments， DoE）的概念、原则和具体方案。 试验设计随后得到了迅速发展，逐步应用到工业领域、科研领域等。随着工业需求和计算能力的发展，为了更高效地实施和分析试验设计，一批专业的统计软件应运而生，如 JMP、Minitab、Design-Expert、MODDE 等，这些软件各有侧重，服务于不同场景下的统计建模与优化。
五年前，我阅读蓝皮书《六西格玛管理统计指南》，以及参加六西格玛黑带培训，最先接触了Minitab；最近三年在德企做产品开发工作，公司统一安装Design Expert，和技术开发同事一起讨论，并在项目中实践DoE，通过阅读、讨论和实践中不断精进。
分别用一句话介绍这两个软件：
Minitab是统计分析“全能手”，覆盖所有常见的统计分析功能，从最简单的生成随机数，t检验，到六西格玛项目上常用的MSA（测量系统分析），MVA（多变异源分析），DoE，SPC（统计过程控制）等。
Minitab slogan: Minitab’s solutions solve your greatest analytics challenges.
Design Expert是试验设计“特长生”，几乎完全聚焦于DoE相关功能，功能非常深入细致。支持多种设计类型，例如完全析因设计（full factorial design），部分析因设计（fractional factorial design）、响应曲面设计（response surface methodology, RSM）、混料设计（mixture design），甚至支持将因子试验和混料试验相结合的复合设计（combined design）；“交互式”操作，对新手特别友好。
Slogan: Design of Experiments (DOE) Made Easy
可以看出，这两个软件功能不同，定位不同，对应行业和人群也有差异，用以下表格进一步对比。
| 对比项 | Minitab | Design Expert |
|---|---|---|
| 主要用户 | – 制造业 – 质量工程师，六西格玛专家 – 大学统计课程 | – 化工/制药/食品研发 – 材料开发/工艺工程师 – 高校科研团队 |
| 所属公司 | Minitab LLC（美国） | Stat-Ease, Inc.（美国） |
| 软件定位 | 质量管理 & 统计分析 | 实验设计 & 工艺优化 |
| 行业案例 | – 汽车（Cpk分析） – 电子（SPC控制图） | – 制药（药物配方优化）- 食品（口感/成分优化） |
具体到两个软件的试验设计部分，因为都基于相同的DoE框架，比如三大原则，经典DoE步骤，两个软件都能完成基本的试验设计和分析过程；但Minitab试验设计的深度稍有欠缺，Design Expert则专注于试验设计，在易用性、设计类型、可视化分析等方面明显占优。
我在实践中，总结了一些Design Expert独有或更强的功能，比如：
- 设计向导（design wizard）：易用性更强，通过一步步引导用户完成试验设计，新手无需深厚统计背景也能快速上手；
- 复合设计（combined design）：独有功能，针对配方和过程参数存在交互作用的场景；
- 数据转换（transformation）：功能更强，操作更简单，支持Box-Cox等方法自动推荐最佳转换，并评估转换效果；
- 模型比较（Model Comparison）：功能更强，直接建议用哪个模型，哪些模型会混杂，并推荐最合适的模型；
- 响应优化器：更强，可视化操作方便，三维视图，可以设置因子和变量的约束条件（criteria）；
- 试验增补：更强，可以在现有试验上直接增补试验，比如增加中心点，比如从两水平到响应曲面分析。
这些功能，我在之后的软件和案例分享中，都会逐一提及。
所以，如果你在思考：“我应该使用哪个试验设计软件？”，答案可能已经呼之欲出。
如果你的工作聚焦于配方优化、工艺参数探索，对试验设计之外的统计功能需求不多，Design-Expert 会是一个更加专业、顺手的工具。
当然如果你没得选，也不是坏事。只能用Minitab，就摸透各种统计分析功能，努力成为一名质量专家或六西格玛专家；只能用Design Expert，那就吃透试验设计，成为一名试验设计专家。
软件只是辅助工具，重要的是使用工具的人，和不断的实践，实践出真知。
掌握统计思维和试验设计原理，手中有剑，心中无剑。
📌 「试验设计实践派」——专注试验设计（DoE）的系统学习与工程实践，
洞察本质，帮助工程师用数据解决真实问题。
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