常用医学实验设计
医学科研方法实验设计方案
医学科研方法实验设计方案引言医学科研方法的实验设计方案是医学研究过程中不可或缺的一部分。
一个好的实验设计方案可以确保研究的严谨性和可靠性，进而影响到研究结果的可信度和科学价值。
本文旨在介绍医学科研方法中常见的实验设计方案，并探讨每种方案的优势和适用情况。
1. 随机对照实验设计1.1 实验原理随机对照实验设计是医学研究中常用的一种实验设计方案。
其基本原理是将受试者随机分为实验组和对照组，对实验组施加某种干预措施，对照组则不施加干预，通过对两组数据进行比较来评估干预措施的效果。
1.2 优势和适用情况随机对照实验设计具有以下优势：•结果可靠性高：通过随机分组可以减少实验组和对照组之间的偏差，提高结果的可靠性。
•可控性强：实验组和对照组在其他条件相同的情况下进行对比，可以更好地控制干扰因素。
•干预效果评估准确：通过对两组数据的比较，可以客观地评估干预措施的效果。
随机对照实验设计在药物研发、治疗方案评估等医学领域广泛适用。
2. 前瞻性队列研究设计2.1 实验原理前瞻性队列研究设计是一种追踪研究，旨在观察某种暴露因素与特定结果之间的关联关系。
研究者在开始时选择一群无特定结果的参与者，记录其暴露情况，然后在随后的时间内追踪观察目标结果的发生情况。
2.2 优势和适用情况前瞻性队列研究设计具有以下优势：•观察性强：通过追踪参与者的暴露情况和结果发生情况，可以较为准确地观察暴露因素与结果之间的关联关系。
•避免回顾性偏差：相对于回顾性研究设计，前瞻性队列研究设计可以有效避免回顾性偏差。
•数据可靠性高：研究者可以根据实际需要定期采集数据，提高数据的可靠性和完整性。
前瞻性队列研究设计在疾病预防、危险因素评估等领域具有广泛的应用前景。
3. 回顾性病例对照研究设计3.1 实验原理回顾性病例对照研究设计是通过比较已经发生了特定结果的个体（病例组）与未发生特定结果的个体（对照组）之间的暴露差异，来评估暴露因素与结果之间的关联关系。
医学研究实验设计
医学研究实验设计实验室研究在医学领域中扮演着至关重要的角色，能够帮助科学家们深入了解人体的生理和病理过程，以及开发出新的医疗技术和药物。
然而，为了确保实验的准确性和可靠性，科学家们必须遵循科学实验设计的原则。
本文将介绍医学研究实验设计的基本原则和一些常用的实验设计方法。
一、实验设计原则1. 目的明确：在开始实验之前，科学家必须明确实验的目的和研究问题是什么。
只有明确的目标才能指导整个实验的设计和实施过程。
2. 假设明确：科学家必须提出明确的假设，即预测所研究的因变量和自变量之间的关系。
这有助于实验设计的合理性和结论的科学性。
3. 控制变量：为了排除其他可能的干扰因素，科学家需要控制实验中的其他变量。
只有这样，科学家才能够判断所研究的自变量与因变量之间的因果关系。
4. 随机分配：为了减少个体差异对实验结果的影响，科学家需要采用随机分配的方法将实验对象分为实验组和对照组。
这样能够确保两组之间的比较结果更具可靠性。
5. 重复实验：科学家需要进行多次实验以确保实验结果的可靠性和稳定性。
通过重复实验，科学家能够验证实验结果的一致性，并得出更可靠的结论。
二、常用的实验设计方法1. 前瞻性队列研究设计：这种设计方法通常用于长期研究某种疾病或者健康因素对人体的影响。
科学家会选取一群健康人群，并收集他们的相关信息，然后长期追踪观察他们的健康状况并与之前的相关数据进行对比。
2. 随机对照试验设计：这种设计方法是将实验对象随机分为实验组和对照组，对实验组施以特定的处理（如药物治疗），而对照组则接受安慰剂或传统治疗。
通过对两组结果的比较，科学家可以评估新治疗方法的有效性。
3. 单盲和双盲试验设计：在这种设计方法中，实验对象可能知道自己属于实验组还是对照组（单盲设计），或者实验对象和研究人员都不知道谁属于实验组或对照组（双盲设计）。
这样可以减少主观因素对实验结果的影响。
4. 分析性观察研究设计：这种设计方法用于研究少见病或者罕见事件。
医学研究中常见的实验设计类型
医学研究中常见的实验设计类型一般来说，实验设计的类型，依按分类标准的不同而不同。
医学研究中，常见的实验设计类型是按研究对象分组情况进行分类的，主要分为：完全随机设计、配对设计、随机区组设计、重复测量设计和析因设计等。
下面，蓝译编译就这些实验设计类型做简要说明。
一、完全随机设计。
是指将一个研究样本随机分为两个或两个以上独立组别而进行的试验研究，也称为成组设计。
该设计简单易实施，但要求组内个体变异小，组间均衡可比，特别是混杂因素在各组问的作用应一致。
为此，完全随机设计多用于实验性研究，而对于临床试验研究则往往需要对研究对象有较严格的筛选条件及有较大的样本量作保证才行。
二、配对设计。
是将研究对象按一定条件配成对子，再将每对中的两个研究对象随机分配到不同的处理组而进行的试验研究。
配对设计的优点是抽样误差小、实验效率高、所需样本量小，缺点是当配对条件未能严格控制配对欠佳时，反而会降低效率。
配对的因素主要为可能影响实验结果的主要非处理因素。
配对设计的主要情形有：同一研究对象接受两种不同的处理；将条件相同或相近的两个受试对象配成对子，分别接受两种不同的处理。
三、随机区组设计。
随机区组设计可看作是配对设计的扩展形式，它是先将条件相近的多个研究对象配成一配伍组，每个配伍组的研究对象数取决于处理组的组数。
然后将每个配伍组中的研究对象按随机化方法分配到多个处理组中，给予不同的处理。
它要求配伍组间个体差异越大越好，配伍组内个体差异越小越好。
随机区组设计可以增强各处理组间的均衡性，提高研究的效率。
四、重复测量设计。
在医学、生物学研究中，重复测量设计较为常见，多指在给予一种或多种处理后，在多个时间点上对同一个受试对象的效应指标进行重复观察。
它是探讨同一个研究对象在不同时间点某指标的变化情况。
重复测量设计不等同于随机区组设计，在重复测量设计中，处理因素在区组间是随机分配的，但区组内的各时间点往往是固定的，不能随机分配。
而随机区组设计中，处理只在区组内随机分配，同一区组内的受试对象独立并接受的处理各不相同。
医学机能学实验---学生创新性实验设计题目汇编
医学机能学实验---学生创新性实验设计题目汇编
一.心电图实验
1、异常心电图解析：建立心电图数据库，尝试应用不同技术去分析、识别心电图中的异常。
2、心电图相比较：将普通人的心电图与病人的心电图进行对比，找出心电图上异常状态的表现，建立心电图判断模型。
二.脑电图实验
1、脑电图识别：建立脑电图数据库，利用模式识别技术实现脑电图的快速识别，推断病人的脑电图状态。
2、脑电图振荡性分类：将脑电图分为“活跃”和“非活跃”两种状态，尝试预测未来病人的脑电图状态。
三.心脏超声实验
1、自动图像识别：利用机器视觉技术来识别2D和3D心脏影像，识别出心脏出血、动脉瘤、叶腔狭窄等异常。
2、心脏特征提取：提取心脏影像中特征及噪声，以便进行心脏病诊断。
四.器官功能分析
1、肝功能诊断：利用肝癌相关基因进行肝功能诊断，对病人的肝功能进行识别和分析。
2、肾脏功能分析：分析肾脏活动性蛋白（GFR），建立肾功能的测定模型，并提供诊断肾功能受损的可能性。
中医学实验设计方案
中医学实验设计方案中医学实验设计方案一、实验目的探究中医学中某一种治疗方法的疗效和机理，验证其临床应用的可靠性和有效性。
二、实验原理中医学依据阴阳五行理论，将疾病归纳为人体阴阳失衡或五行相冲突等问题，通过药物、针灸、按摩等手段调节阴阳平衡，达到治疗疾病的目的。
本实验旨在验证某种治疗方法的疗效和作用机制。
三、实验设计1. 实验对象：健康志愿者（以人为例）2. 实验分组：将志愿者分为实验组和对照组，实验组接受中医治疗，对照组不接受治疗。
3. 实验步骤：(1) 实验组：实验组经过中医诊断，选择合适的治疗方法进行治疗，如药物治疗、针灸治疗等，治疗周期根据疾病情况确定。
(2) 对照组：对照组不接受治疗，只进行常规生活方式和饮食习惯的管理。
4. 实验指标：(1) 治愈率：观察治疗后的患者症状是否完全缓解。
(2) 疗效评价：根据病情改善的程度，进行疗效评价。
(3) 生物学指标：通过采集患者血液样本，检测生物学指标的变化，如血压、血糖等。
5. 实验数据收集：(1) 对实验组和对照组的患者进行随访，记录症状的缓解程度。
(2) 按照实验指标进行数据统计和分析。
四、实验预期结果实验组的治愈率和疗效评价高于对照组，生物学指标也显示出与治疗相适应的变化。
五、实验注意事项1. 严格按照操作规程进行实验操作，确保实验数据的可靠性和准确性。
2. 对实验对象的生命安全和身体健康负责，遵循伦理规范，尽量减少对实验对象的伤害。
3. 严格控制实验条件，避免外部因素对实验结果的影响。
4. 做好实验记录和数据分析，及时进行结果总结和疗效评价。
六、实验意义通过中医学实验的设计和实施，可以验证某种中医治疗方法的疗效和作用机制，为中医学的临床应用提供科学依据，并促进中西医结合的发展。
同时可以为中医学的理论和实践研究提供重要参考。
临床试验常见设计类型有哪些
引言概述：临床试验是评估新药、治疗方法或医疗器械在人体中的安全性和有效性的关键步骤。
在临床试验的设计过程中，选择适当的试验设计类型是确保试验结果可靠和有意义的关键因素之一。
本文将介绍临床试验常见的设计类型，包括平行设计、交叉设计、因子设计、递增剂量设计和自控设计。
正文内容：一、平行设计1. 配对设计：将被试者按一定特征（如年龄、性别等）配对，使得每一对中的两个被试者都接受相同的治疗，以减小外界因素的干扰。
2. 随机分组设计：将被试者随机分为试验组和对照组，试验组接受新药或治疗方法，对照组接受常规治疗或安慰剂，以确保两组被试者的基线特征相似。
3. 并行组设计：将被试者随机分为多个组，各组接受不同的药物或治疗方法，以比较不同组的效果。
二、交叉设计1. 交叉设计：同一组被试者先接受一种治疗，经一定的洗脱期后再接受另一种治疗，以比较两种治疗方法的效果。
2. 多周期交叉设计：被试者在一段时间内接受多个周期的治疗，以减小周期之间的不确定性对结果的影响。
3. 平行交叉设计：被试者在同一时间段内同时接受不同治疗，以减小时间因素对结果的干扰。
三、因子设计1. 单因素设计：只考虑一个因素对结果的影响，通过控制其他因素，研究该因素的效果。
2. 双因素设计：考虑两个因素对结果的影响，通过控制其他因素，研究两个因素对结果的交互作用。
3. 多因素设计：考虑多个因素对结果的影响，通过控制其他因素，综合研究多个因素对结果的综合影响。
四、递增剂量设计1. 递增剂量设计：试验药物或治疗方法的剂量从低到高逐渐增加，以寻找最佳剂量和剂量-效应关系。
2. 反向递增剂量设计：试验药物或治疗方法的剂量从高到低逐渐减少，以寻找最佳剂量和剂量-效应关系。
3. 阶梯剂量设计：将被试者分为多个剂量组，每一组接受不同剂量的药物或治疗方法，以确定最佳剂量和剂量-效应关系。
五、自控设计1. 单纯自控设计：同一被试者在不同时间点接受不同治疗，以比较不同治疗方法的效果。
医学实验设计方案范文
医学实验设计方案范文1. 引言医学实验是医学研究中不可或缺的环节，通过合理设计的实验方案，可以获取有效的实验结果，进而为医学科研和临床实践提供重要的依据。
本文将以某一具体实验为例，介绍医学实验设计的步骤和原则，帮助研究人员和临床医生编写完善的实验方案。
2. 实验目的本实验旨在探究X药物对心血管疾病的预防效果，并评估其在临床应用中的安全性和疗效。
3. 研究设计本实验采用随机对照试验设计，将病人分为实验组和对照组，分别接受X药物和安慰剂治疗。
具体步骤如下：3.1 受试对象招募招募50名符合特定标准（年龄、疾病阶段等）的心血管疾病患者作为受试对象。
受试对象需签署知情同意书，并确认其愿意遵守研究规定的所有安排。
3.2 随机分组通过随机数字表法将受试对象分为实验组和对照组，各组25人。
实验组接受X药物治疗，对照组接受安慰剂治疗。
3.3 实验方案实验组：每日口服X药物100mg，连续12周。
对照组：每日口服安慰剂，连续12周。
3.4 数据采集收集受试对象的基本信息、症状评估、生理指标、药物副作用等数据信息。
3.5 数据分析采用适当的统计学方法对收集到的数据进行分析，包括描述统计、方差分析、生存分析等，以评估X药物对心血管疾病的预防效果和安全性。
4. 患者安全与有效性评估为确保受试对象的安全和研究结果的准确性，我们将采取以下措施：4.1 遵循道德要求本实验将遵循国际伦理准则和道德要求，确保受试对象的权益和安全受到保护。
4.2 监测与评估设立一个专门的监测小组，负责监测受试对象的身体状况和药物副作用情况，并及时采取应对措施。
4.3 结果评估通过统计学方法和专家评估，对实验结果进行客观、全面的评估，并详细记录研究的结论和建议。
5. 时程安排本实验的时间安排如下：•第1-2周：受试对象招募和签署知情同意书•第3-4周：随机分组和实验方案制定•第5-16周：实验组和对照组的治疗实施和数据采集•第17-18周：数据分析和结果评估•第19-20周：实验报告撰写和整理6. 预算本实验的预算将包括以下方面的费用：•受试对象招募和补偿费用•X药物和安慰剂的采购费用•实验室测试和数据分析费用•实验报告的撰写和印刷费用7. 结论本文以一例医学实验设计方案的范文，介绍了医学实验设计的步骤和原则。
常用医学实验设计
用随机排列表实现随机化举例3续
对象 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 随机 数字 8 7 6 11 14 2 13 5 9 12 0 1 4 10 3 组别 乙 乙 乙 丙 丙 甲 丙 乙 乙 丙 甲 甲 甲 丙 甲
分组结果】6，11，12，13，15号小兔进入甲组； 1，2，3，5，9号小兔进入乙组； 4，5，7，10，14号小兔进入丙组。
完全随机设计数据分析
效应指标为数值变量
参数检验：ｔ检验，ｕ检验或单因素方差分析法；
非参数检验：Wilcoxon符号秩和检验，Kruskal Wallis法秩和检验；
效应指标为分类变量
两个样本率比较的u检验、χ2检验或Fisher’s精
确概率法，秩和检验(Kruskal Wallis法)或Ridit 分析
三、随机区组设计
A 接受甲处理 实验对象→配成区组→随机分配区组中 B 接受乙处理
C 接受丙处理 D 接受丁处理
……
三、随机区组设计
按随机区组设计, 将15只小白鼠分成5个区组,每 个区组的3只小白鼠分别接受A、B、C三种处理
将小白鼠的体重从轻到重编号，体重相近的3只小 白鼠配成一个区组，在随机数字表中任选一行一列开 始的2位数作为一个随机数，如从第8行第3列开始记 录，在每个区组内将随机数按大小排序；各区组序号 为1的接受A药，序号为2的接受乙药、序号为3的接 受C药。
常用医学实验设计
Medical Experimental Design
张合喜 hexich@ 新乡医学院公共卫生学系
实验设计的基本要素
处理因素
降压药
受试对象
高血压病人
实验效应
血压值
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一、完全随机设计(completely random design)完全随机设计将实验对象完全随机地分配到实验组与对照组（或多个处理组）中去进行实验观察。
完全随机设计亦称单因素设计，即只有1种处理因素，但可以有多个水平。
完全随机化分组方法1.将受试对象依次编号;2.用抽签法、随机数字表法、随机排列表法把受试对象随机分配到各处理组中去。
完全随机设计分析方法①当研究分为两组时，可以考虑两个样本率比较的u检验、χ2检验或Fisher’s精确概率法。
②当研究分为多组且观察指标无序时，可采用χ2检验。
③当研究分为多组且观察指标有序时，秩和检验(Kruskal Wallis法)或ridit分析。
优点：简单易行。
实验中个别发生意外情况对实验结果影响不大。
缺点：一次实验只能分析比较一个因素的实验效应。
没有控制混杂因素在各组的影响，实验效率较低。
要求样本含量相对较大二、配对设计（paired design）配对设计是将受试对象按某些特征或条件配成对子，然后分别把每对中的两个受试对象随机分配到实验组与对照组(或不同处理组)。
受试对象配对的特征或条件，主要是指年龄、性别、体重、环境条件等非实验因素，不要以实验因素作为配对条件。
根据受试对象来源的不同，分为同源配对(homogenetic matching)和异源配对(hetero-genetic matching)两种。
同源配对(homogenetic matching)又称同体配对(homobody matching),即试验和对照在同一受试个体身上进行观察的方法，分为4种类型：(1)同一受试对象处理前、后的数据；(2)同一受试对象两个部位的数据；(3)同一受试对象、同一样品用两种方法或仪器检测结果；(4)用同一方法或仪器检测同一受试对象不同标本的检测结果。
异源配对(heterogenetic matching)例如：取同窝别、同性别、体重近似的2只动物配对；将病种、病型、病情及其它影响疗效的主要因素一致的病人配成对子；配对设计方法1. 先将10对受试者编号，如第一对第1受试者编为1.1，第2受试者编为1.2，余仿此。
2. 再随机指定随机排列表第2行，舍去10～19之间的数字，并规定单数取甲、乙顺序，双数取乙、甲顺序。
配对设计数据分析效应指标为数值变量参数检验：配对t 检验（差值t 检验）；非参数检验：Wilcoxon符号秩和检验；效应指标为分类变量配对四格表（2×2列联表）χ2 检验。
优点：提高组间均衡性和统计效率，减少抽样误差；样本含量较小；统计分析方法简单。
缺点：设计复杂；配对失败或配对欠佳时，会降低实验效率；观察对象要经过挑选,易损失样本含量；延长实验时间,对子间的条件易发生变化。
三、随机区组设计(randomized block design)随机区组设计又称配伍组设计，这种设计实际上是配对设计的扩大。
这种设计是将多方面条件相同或相近的受试对象组成区组或配伍组，再将每一区组的受试对象随机分配到各个处理组中。
每个随机区组的受试对象数目取决于处理组数。
A 接受甲处理实验对象→配成区组→随机分配区组中 B 接受乙处理C 接受丙处理D 接受丁处理…随机区组设计方法1、21小白鼠编成7个配伍组，每个配伍组3只小白鼠。
1～3号为第1配伍组，4～6号为第2配伍组，余类推。
2、查随机排列表，随机指定7行，如第2～8行，在每行只取随机数1～3，其余数舍去，依次标于各配伍组的受试者编号下。
3、预先规定随机数字为1划入A组，为2划入B组，为3划入C组。
注：随机区组设计资料通常采用方差分析来处理。
均衡不完全配伍组设计(balanced incomplete blocks design)一般每个配伍组的受试对象个数k应等于处理组数v，但有时处理组数v多于配伍组所能容纳的受试对象个数，即v>k。
此时每个配伍组不能把所有的处埋都安排进去，可采用均衡不完全配伍组设计，简称BIB设计设有A、B、C、D四种处理，每个配伍组只能按排3个处理，不能安排所有的4个处理，因此是不完全的。
如果按照表5－1设计，则每个处理因素出现的次数都相同(3次)；且任意两个因素在同一配伍组内的次数也是相同的(2次)，因此设计是均衡的。
优点：处理组间的可比性更强；增加了区组信息，实验效率较高；缺点：受配伍条件限制，样本难获得；分组较繁，要求单位组内实验单位数与处理数相同，有时实际应用有一定困难；实验结束若有数据缺失，统计分析较麻烦。
四、拉丁方设计（Latin square design）所谓拉丁方是一个用拉丁字母A、B、C、D….排列成的方阵。
这个方阵中每个字母在任意行或列中，均出现一次，而且仅仅出现一次。
如3×3、4×4标准拉丁方：拉丁方设计是将三个因素按水平数r排列成一个r×r随机方阵，然后按照拉丁方阵型将受试对象分配到各个处理组中去进行实验的一种设计方法。
适用条件：1、涉及三个处理因素2、各因素间无交互作用且水平数相等3、行列数据方差齐。
设计步骤1、根据因素的水平数选定拉丁方表。
2、将选定拉丁方表随机化，即行、列交换。
3、规定行、列、字母代表的因素和水平。
4、按照拉丁方阵进行试验。
本例有3个因素，每个因素4个水平。
1、按水平数选定标准拉丁方，4×4拉丁方2、将标准方随机化，可将整行、整列调换，使之随机化。
3、规定字母、行、列所代表的因素和水平例题：1.选5×5基本拉丁方2.随机排列拉丁方的行例如，读取5个两位数的随机数，设为66，05，32，88，92,则R=3，1，2，4，5即先第3行和第1行对调，然后第2行和第4行对调。
3. 随机排列拉丁方的列如读取四个两位数的随机数，设为53，85，39，97，13则R=3，4，2，5，1。
4. 随机分配处理因素(字母)如读取5个两位随机数10，28，81，47，20，则R=1，3，5，4，2拉丁方是如何体现实验设计原则的？1、对照原则：各字母间体现各处理间相互对照各行、列的水平数间体现相互对照。
2、随机原则:对拉丁方基本型，可进行任意整行或整列的变换，体现了随机原则。
3、均衡原则：每个字母在每一行每一列均出现一次，体现了均衡原则。
4、重复原则：每个格子可同时安排多个受试对象。
优点拉丁方设计可以看成是纵横两相皆为配伍组，可以用较少的重复次数，获得较多的信息，统计效率更高。
缺点要求各因素的水平数必须相等且无交互作用，实际应用中有一定局限性。
五、析因设计(factorial design)不同实验因素及其不同水平间的作用往往是相互联系、相互制约的。
把2个或2个以上因素的各种水平结合起来试验，用以探讨不同因素间、同一因素不同水平间及其交互作用的效果，这种实验设计称析因设计。
析因设计是将两个或多个因素的各个水平进行排列组合，交叉分组进行实验。
实验结束后既可以分析各个处理因素的单独作用，又可以分析各处理因素间的交互作用，并可找出各因素间不同水平的“最佳组合”。
适用条件：两个或两个以上处理因素，且各因素间有交互作用六、交互作用当一个因素的单独效应随另外一个因素水平的变化而变化，且变化的幅度超出随机波动的范围时，称该因素间存在交互作用。
若因素间存在交互作用，说明一个因素的水平发生变化会影响其它因素的实验效应，表示因素不是独立的；若因素间不存在交互作用，说明一因素的水平发生变化不会影响其它因素的实验效应，表示因素是独立的。
正交互效应（协同作用）：两因素的联合作用大于其单独作用之和。
负交互作用（拮抗作用）：两因素的联合作用小于其单独作用之和。
一级交互作用（A×B，A×C，A×D，B×C，B×D，C×D）二级交互作用（A×B×C，A×B×D，A×C×D，B×C×D）三级交互作用（A×B×C×D）该设计的特点：在一个实验设计里，既可分析因素的单独作用，又可分析其交互作用。
(1)主效应某一因素水平变化所产生的效应变化称为主效应。
(2)交互作用判断实际上交互作用是否存在，需要方差分析优点：全面高效性以最小的试验次数探讨各因素不同水平的效应，同时可以获得各因素间的交互作用缺点：工作量较大设计和统计分析复杂众多交互效应的解释困难七、正交设计（orthogonal design）当实验涉及的因素在三个或三个以上，且因素间可能存在交互作用，水平数相等或不等时，可用正交设计。
正交实验中各因素的水平数可以相等，也可以不相等。
它利用一套规格化的正交表，将各实验因素、各水平之间的组合均匀搭配，合理安排，可以用较少的、有代表性的处理组合数，提供充分有用的信息，还可以找出较优组合，用以指导实践。
正交表的表示形式L试验次数（水平数因素数），L是正交表的代号。
例如：L8（27），就表示7个因素，各取两个水平，共进行8次试验。
正交表特点1、正交性：各水平在各列中出现的次数相同2、均衡分散性：任意两列各水平的搭配均衡3、齐同可比性：在对比某列因素的各水平效果差异时，由于其他列因素的各水平出现的次数都是相同的，从而最大限度地排除了其它因素的干扰，使对比条件具备齐同可比性。
4、可分析因素间的交互作用正交表的选择1、选择因素：尽量包括全部有关因素2、确定水平数：主要因素水平数多些3、确定试验次数：尽力而为：试验次数多比次数少的样本代表性强。
4、重复：将正交表的每个试验号重复n次目的是减少试验误差。
统计分析方法1、直观法：把评价指标最好的试验号配方定为最优方案。
2、极差法：以各因素各水平极差值的绝对值从大到小排序，即可获得各因素的主次顺序，再选各因素的最大值的平均值作为最优水平。
3、方差分析法。