第3章 变量分类与影响域分析：控制变量、独立变量、干扰变量、协变量定义

3.1 适用场景

本章变量分类方法适用于以下机器人A/B测试场景：

• 多变量同时测试时需分离各变量效应
• 环境参数（光照、地面摩擦、声音噪声）无法完全复制
• 机器人自身状态（电池电量、关节温度、传感器漂移）随时间变化
• 需要引入统计协变量（如时间戳、负载序列）提升测试灵敏度
• 跨平台/跨代机器人测试时的变量对齐

3.2 前置条件

1. 测试假设明确：已写出待验证的零假设与备择假设
2. 变量清单初稿：包含所有可能影响测试指标的可测量量
3. 机器人平台接口开放：能通过命令/API读取或设置参数（速度、PID增益、传感器采样率等）
4. 数据采集系统就绪：至少记录 时间戳、测试对象ID、待测指标（如成功率、路径偏差、碰撞次数）
5. 环境传感器部署：光照计、测距仪、IMU等外设数据可实时回传

3.3 操作步骤

1. 列出候选变量：从测试设计文档、传感器列表、机器人状态字典中汇总所有可记录值。
2. 按可控性分组：区分测试中可人为设定/调节的量 vs. 只能被动记录的量。
3. 标注影响域：用因果图标出每个变量直接影响或被影响的对象（机器人本体、环境、算法输出）。
4. 分配变量角色：按下列规则赋予类别——
5. 交叉验证：至少由两位工程师独立分类，不一致处集体裁决。

变量类型	定义	机器人测试例子	影响域	控制方式
控制变量	在测试中保持恒定的量，确保重复条件一致	电池电压稳定在11.5V±0.1V	系统稳态特性	闭环稳压器 / 容量筛选
独立变量	主动调节以观察效应变化的因素	驱动电机PID的P增益（1.0/2.0/3.0）	运动轨迹精度	ROS参数服务器动态调参
干扰变量	非有意改变但会影响结果的外部或内部噪声	室内行人经过时的射频干扰	通信延迟 / 传感器误触发	屏蔽 / 随机化 / 统计剔除
协变量	可记录但不作为测试因子，用于统计校正的连续变量	实验进行时的CPU温度	计算性能波动	ANCOVA纳入回归模型

3.4 输入输出物

类型	名称	格式	责任方
输入	测试设计文档	PDF / Wiki	算法工程师
输入	机器人平台参数清单	YAML / JSON	平台运维
输入	环境传感器布点图	SVG / 表格	测试部署
输出	变量分类登记表	Excel / 代码注释	测试工程师
输出	影响域矩阵（Dependency Matrix）	Markdown 表格	测试工程师
输出	分类决策日志	Git commit messages	全员

# 变量分类登记表示例（YAML片段）
variables:
  - name: pid_p_gain
    type: independent
    domain: controller
    fixed_value: null   # 随测试条件变化
    unit: ""
    influence_target: trajectory_overshoot

  - name: floor_friction
    type: disturbing
    domain: environment
    fixed_value: null
    unit: dimensionless
    mitigation: randomize_floor_patches

  - name: battery_voltage
    type: control
    domain: power
    fixed_value: 11.5
    unit: V
    tolerance: 0.1

  - name: trial_index
    type: covariate
    domain: procedure
    description: continuous ordinal to detect time drift
    model: linear

3.5 责任边界

• 测试工程师：主导变量分类，填写登记表，组织交叉验证。
• 平台运维：提供机器人参数接口说明，确认控制变量能否被真实锁定。
• 数据科学家：设计协变量统计模型（ANCOVA / 线性混合模型），判断干扰变量是否需要剔除或分层。
• 质量保证：审核变量分类是否覆盖全部候选变量，影响域有无矛盾。

3.6 记录材料

• 变量分类登记表（版本控制纳入 test_plan/ 目录）
• 影响域分析报告（含因果图截图或 SVG）
• 分类决策争议记录（Wiki 或 Issue 讨论链接）
• 协变量预处理脚本（如 scripts/covariate_normalize.py）

3.7 异常处理

异常现象	可能原因	处理措施
同一变量被归为冲突类别	对“可控性”定义不一致	暂停分类，统一用“测试人员能否在实验前用数值设定”作为判断标准
两个变量的影响域完全重叠	特征共线性风险	标记为“潜在共线”，后续通过方差膨胀因子(VIF)检测，必要时合并为复合变量
协变量采集频率不足	传感器采样率低于测试帧率	提高采集频率或对协变量进行插值，记录插值方法到代码注释
干扰变量无法通过随机化消除	干扰源分布与测试区域不均匀	改用分层随机化，或将其升级为协变量纳入统计模型

3.8 验收标准

1. 所有候选变量（≥90% 初始清单）均被归入四类中的一类，无“未分类”项目。
2. 控制变量的固定值在测试日志中可验证（连续10次记录的偏差≤设定容差）。
3. 独立变量的变化范围与步长在设计文档中有书面依据。
4. 干扰变量至少有一种缓解措施（随机化、屏蔽、剔除、统计校正）。
5. 协变量已与主测试指标一起纳入数据收集脚本，并预留回归分析列。
6. 影响域矩阵中不存在“循环依赖”（变量A影响B，B又通过间接路径影响A）而未加注。