很多人第一次用Design Expert做因子设计，会发现表里同一组实验点在不同列里“顺序不一样”，看上去像软件把实验顺序排乱了。多数情况下这不是偏差，而是把建模用的标准顺序和现场执行用的运行顺序分开呈现；真正需要警惕的是没有随机化、随机化被人为破坏，或批次因素没有用区组隔离，最终把时间漂移与因子效应混在一起。

　　一、实验顺序看起来有偏差的常见原因

　　1、Std Order与Run Order本来就不是一回事

　　Std Order更多用于设计结构与模型识别，顺序通常是固定排列；Run Order才是建议的执行顺序，只要启用了随机化就会被打散，因此“看起来不连贯”反而说明随机化在工作。

　　2、中心点与重复点插入位置不同会让顺序更不整齐

　　中心点与重复点常被分散到运行序列中，用来估计纯误差与捕捉漂移，如果把它们集中到某一段，反而容易让模型对漂移更敏感。

　　3、你在表格里排序过，顺序就被你自己改了

　　很多时候并不是软件生成有问题，而是查看时按某个因子列、响应列或Std Order列做了排序，Run Order自然就不再按执行顺序展示；导出执行清单时应以Run Order作为唯一排序依据。

　　4、受限随机化没设置，导致“能随机的没随机，不能随机的被打乱”

　　例如温度或设备模式切换成本高，需要分批做，如果直接全随机，现场会被迫人工插队，插队一多就引入新的偏倚；这类场景应通过区组或分批约束，让“必须连续的连续、其余部分随机”。

　　5、现场执行顺序与Run Order不一致但录数时按原表硬填

　　现场因为停机、复测、材料不足等原因临时调整顺序很常见，问题在于后续录数仍按原Run Order行号填，导致“数据对应错行”，看上去像顺序偏差，其实是对账失败。

　　6、批次因素与因子水平共线，顺序偏倚被放大

　　如果某一天只做高水平、另一天只做低水平，批次差异就会与因子效应混淆，模型会把批次漂移误判成因子影响，这类结果往往表现为主效应异常大或交互方向反直觉。

　　二、Design Expert随机化与区组应如何配置

　　1、创建设计时先把随机化开关打开

　　点击【File】→【New Design】进入向导，完成因子类型与水平设置后，找到Randomize相关选项，勾选【Randomize Runs】再生成设计，避免后续再手工打乱造成记录混乱。

　　2、生成后立刻在设计表里核对Run Order是否已打散

　　进入【Design】→【Design Layout】，检查Run Order列是否与Std Order明显不同；如果两列完全一致，优先回到生成向导确认随机化是否未勾选，或是否被设置为固定顺序。

　　3、需要按天或按批次做时优先用区组锁住批次因素

　　在生成设计的选项页或设计设置里找到Blocks相关设置，按现实约束设置区组数量，例如两天做完就设2个区组；生成后表格会出现Block列，后续分析会把Block作为补偿项吸收批次差异。

　　4、坚持区组内随机化，区组间按现场约束执行

　　如果必须按Block 1先做、Block 2后做，仍建议在每个Block内部保持随机化，避免区组内部出现因子水平递增的顺序偏倚；检查选项中是否存在类似【Randomize within blocks】的设置并启用。

　　5、遇到难变更因子时，不要硬做全随机

　　例如温度、压力档位、炉温曲线这类难频繁切换的条件，建议把它作为区组依据或批次依据处理，让该因子在同一批次内尽量稳定，再对其他易变因子做充分随机化，现场更容易按表执行。

　　6、给随机化留一个可复现的口径，方便回归与复盘

　　如果团队需要复现实验顺序，建议在项目记录里保存当次设计文件与导出的运行表，同时把Run Order版本号或导出时间写进实验记录，避免后续重新随机化后出现两个不同的“同名设计顺序”。

　　三、执行与分析时的顺序对账与纠偏

　　1、导出执行清单只按Run Order排序，并把Block一起打印出来

　　执行前导出运行表，至少包含Run Order、Block、所有因子水平、响应填写列与备注列；现场只允许填响应与备注，不建议改动行顺序与因子水平。

　　2、现场如有插队或复测，必须在备注里记录实际执行序号

　　建议新增一列记录实际执行顺序，例如Actual Run，发生复测时再记录Repeat原因与替换关系，这样后续分析时能判断异常来自过程漂移还是数据对错行。

　　3、分析前先做一次完整性检查，避免空洞与错行

　　在【Design Layout】里检查每个Run Order是否都有响应值，是否存在某一行漏填或把两条数据填到同一行；若发现错行，优先按现场记录纠正数据位置，再进入模型拟合。

　　4、把残差对Run Order的趋势当作漂移探测器

　　完成拟合后查看残差随Run Order变化是否呈现单调上升或下降，若有明显趋势，说明仍存在时间漂移未被吸收，应考虑增加区组、增加中心点或把关键批次因素纳入Block，而不是直接加高阶项硬拟合。

　　5、区组项进入模型后效果“变小”是正常现象

　　引入Block后，因子效应往往更接近真实，因为批次差异被区组吸收；若引入区组后模型更稳定、诊断图更干净，应优先接受这种变化，而不是回退到无区组的结果。

　　6、把随机化与区组做成固定模板，下一次只改范围不改流程

　　同一条产线或同一类实验，建议固定区组规则，例如按班次、按批次、按设备编号，并固定区组内随机化方式；这样顺序偏倚的风险会持续下降，数据也更可比。

　　总结

　　Design Expert生成的实验顺序看似有偏差，多数是Std Order与Run Order分工不同造成的正常呈现；真正的风险来自未随机化、现场破坏随机化，以及批次因素未用区组隔离。按生成阶段启用随机化、按现实约束设置区组并保持区组内随机化，再配合执行清单与实际顺序对账记录，顺序偏倚通常都能在实验前就被控制住。