Бурный рост возможностей вычислительной техники позволяет сегодня решать многие задачи путем модельных (машинных) экспериментов, не требующих ничего кроме мощного компьютера и соответствующего программного обеспечения. Таким способом можно смоделировать и изучить любой процесс от развития биологической популяции в определенной среде до ядерного взрыва. Однако, всю информацию об окружающем мире, которая позволила построить эти модели и еще позволить развивать и уточнять их в будущем, люди получают только в реальных экспериментах, производя те или иные измерения и наблюдения над реальными явлениями и процессами, иногда направленно изменяя условия протекания этих процессов и изучая влияние этих изменений на измеряемые величины. Таким образом, в основе фундаментальных научных знаний лежит реальный эксперимент. Технологические разработки в прикладных областях часто используют уже сформировавшиеся научные представления, но если этих знаний недостаточно, оптимизация разрабатываемых изделий и технологических процессов также осуществляется экспериментально, путем подбора условий, определяющих качество изделия или эффективность процесса.

Поскольку каждый эксперимент сопряжен с определенными временными и материальными затратами, очень важно правильно спланировать его, так чтобы желаемый результат был достигнут скорейшим и наиболее "дешевым" путем. Эту задачу решает теория планирования эксперимента.

Реальный эксперимент неизбежно отягощен случайными погрешностями, связанными как с ограниченными возможностями приборов, так и с влиянием неконтролируемых условий его проведения. Поэтому корректные выводы по результатам эксперимента требуют их грамотной статистической обработки. И план эксперимента и методы обработки результатов определяются целью эксперимента. Более того, эффективное планирование невозможно, если способ обработки результатов не определен.

Поэтому естественно объединить в одном учебном пособии вопросы планирования и статистической обработки результатов.

Простейшие статистические процедуры встроены во многие электронные таблицы, в частности, Exсel, а развитый арсенал статистических методов: от усреднения и построения доверительных интервалов до метода главных компонент, можно найти в составе пакета Mathcad. Поэтому сегодня проблема экспериментатора не в том, чтобы выполнить какие-то вычисления со своими экспериментальными данными, а в том, чтобы четко сформулировать цель эксперимента, грамотно его спланировать, выбрать метод обработки данных, наиболее полно отвечающий поставленной задаче, и после обработки использовать результат для принятия правильного решения, не забывая, что всякий вывод, сделанный по результатам эксперимента, носит вероятностный характер. Помочь в решении этой проблемы инженеру и исследователю и призвано данное пособие.