试验设计方法
实验设计方法-PPT
3、优缺点;
(1)优点;设计方法简单易行,统计分析也简单; 适用面广,不论两组或多组、不管组间样本含 量相等或不等,均可采用这种设计。
(2)缺点;要求实验设计,故实 验所需样本含量相对较多。
变异来源 总变异 组间变异
01 组内变异
表 方差分析结果 SS υ MS F P 281、65 31 141、17 3 47、057 9、38 <0、
140、465 28 5、017
二、配对设计与分析▲
①、概念---就是将受试对象按一定条件配成对 子,再随机分配每对中得两个受试对象到不同得 处理组、
予以注射、以上剂量、种系与笼子三个 因素得分组如下表,试分析不同因素间 有无差别。
表白兔注射不同剂量甲状腺素后得甲状腺体重量(mg)
种系
笼
号
种系 种系
1
2 3 4 5 小计 均数
甲
C65 E85 A57 B49 D79 335 67、0
乙
E82 B63 D77 C70 A46 338 67、6
(k-1)(b-1)
MS区组 MS误差
四、 拉丁方设计与方差分析(110)
一、拉丁方设计▲
1、概念;用r个拉丁字母排成r行r列得方阵,使每行、每列中每个 字母都出现一次,这样得方阵叫r阶拉丁方。按拉丁方得字母、 行与列安排处理及影响因素得试验称为拉丁方试验。
拉丁方设计就是随机单位组设计得进一步扩展,可以考虑3个 处理因素。(也可以1个、2个)
4、方法 :完全随机分组设计方案 示意图
预选对象
按纳入 标准
9-常见的试验设计方法
1.抽签法：
本试验中，因素有3个，重复5次所 以共进行15次试验，这15次试验按完 全随机顺序进行。
随机化可采用抽签的方式，即准 备15张纸签，A1，A2，A3各写5个， 充分混匀后，抽签决定试验顺序。
5
2.随机数字表法：
从随机数字表上随机地抽取一个 数字，如：第11行第25、26列的 86，从此开始依次往下（也可往上、 往左、往右，方向是随机的）读15 个2位数（如出现相同的两位数就把 它跳过去，向后多读一个2位数）按 从小到大的顺序把这15个数依次编 号，这个编号即为试验的顺序号。
6
3.随机函数： 应用计算机语言，编程获得随机数字。
7
2.随机数字表法：
1 两个处理比较的分组 例如：有同品种、重量相近的红富士苹果，
试用完全随机的方法分成甲乙两组
编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
随机数 16 07 44 99 83 11 46 32 24 20 14 85 88 45 10 93 72 88 字
11
例如：75℃，85℃，95℃，105℃ 不同温度培养细菌实验，每处理重复 四次。则需要16个培养皿。
将其按顺序1~16标签。经过抽签，可 以得到一组随机排列的数列：
12，4，10，7，2，11，8，5，3，16， 14，1，6，15，13，9
12
如图：
12 4 10 7
2 11 8
5
3 16 14 1
35
2、计算各项平方和与自由度 矫正数
C=x2../rk=202.72/5×4=2054.3645 总平方和
SST=∑x2ij-C=（11.72+11.12+…+13.02） - 2054.3645 =59.9255
试验设计方法
试验设计方法实验设计方法【实验一：密度】实验器材：不同质量的小石子、烧杯，水、橡皮筋。
提示：把小石子放入不同的液体里会出现不同的现象。
如果把小石子放到比较深的液体里去时，就会沉到底部。
还可以观察到不同物体的体积不同，液体对容器底面有压强。
所以容器底部和液体的质量不同。
【实验二：光的折射】实验器材：不透明的材料制成的纸盒、放大镜、水槽，温度计，折射率为1的纸片、三棱镜、刻度尺、蜡烛、水，大头针。
实验三：压强和流速关系实验器材：两个同样大小的橡皮塞和玻璃管，锥形瓶，白布、细线。
提示：在使用这种仪器前，要先把锥形瓶倒立过来，把装满水的橡皮塞塞进锥形瓶里，用一根长约15cm的细线，将它的一端从锥形瓶口穿入，另一端从玻璃管上端中心穿出，把线的两端系牢在铅笔上，作为标准长度，然后把锥形瓶竖直地放在桌面上，用手向下按住锥形瓶的底部，如果不能放平，则该实验仪器可能不适合做这项实验。
在一块干净的玻璃板上，铺一层厚约0.5cm的细砂。
用橡皮塞把锥形瓶固定在玻璃板上，然后取一枚大头针，轻轻地插入砂面，再将大头针取出，测出砂面对大头针的压强，并记录在表格中。
(1)通过实验，我们知道了什么？答：一切物体都具有吸引轻小物体的性质。
(或答：说明了压强与受力面积有关)实验四：磁铁两极上的磁性相同吗实验器材：两个相同的磁铁(其中一个已经被拿掉了两个端头，没有磁性了)，大头针，铁钉若干。
提示：如果给这些铁钉施加的是均匀的磁力，那么铁钉总是被磁铁的南极所吸引；如果给这些铁钉施加的是不均匀的磁力，那么铁钉总是被磁铁的北极所吸引。
因此，可以通过改变给每个铁钉施加的磁力来观察这种现象。
结论：大头针的两端分别被大头针南极和北极所吸引。
磁铁具有吸引铁、钴、镍等物质的性质。
(或答：通过研究大头针被磁铁吸引的现象，你获得了什么结论?)如果给这些铁钉施加的是不均匀的磁力，那么铁钉总是被磁铁的南极所吸引；如果给这些铁钉施加的是不均匀的磁力，那么铁钉总是被磁铁的北极所吸引。
《试验设计方法》课件
03
试验设计的方法
Chapter
单因素试验设计
简单易行，试验次数较少，适用 于探索性试验和初步试验。
当试验因素之间存在交互作用时 ，单因素试验设计可能无法得出 准确的结论。
定义 特点
适用范围 注意事项
单因素试验设计是指在试验中只 考虑一个试验因素变化，其他试 验因素保持不变的试验设计方法 。
适用于对试验因素影响较小时， 或者当试验因素之间相互独立时 。
总结词
通过单一变量的变化，探究其对试验 结果的影响。
详细描述
例如，研究温度对某化学反应速率的 影响，通过调整单一的温度变量，观 察反应速率的变化。
多因素试验设计案例
总结词
同时考虑多个因素对试验结果的影响，探究各因素之间的交互作用。
详细描述
例如，研究温度和压力对气体体积的影响，同时调整温度和压力两个因素，观察气体体积的变化。
农业政策制定
试验设计方法用于评估农业政策 的效果，为政策制定和调整提供 数据支持。
在工业领域的应用
新产品开发
试验设计方法用于工业新产品开发的早期阶段，通过试验找出关 键工艺参数和产品性能之间的关系。
工艺优化
试验设计用于工业生产过程中，优化工艺参数以提高产品质量和 生产效率。
可靠性工程
试验设计用于评估产品的可靠性和耐久性，预测产品在不同环境 下的性能表现。
Design-Expert具有强大的数据 分析和可视化功能，支持多种回 归模型和优化算法，可以帮助用 户深入分析试验数据并找到最优 解。
详细描述
Design-Expert还提供了多种输 出选项和报告生成工具，使得用 户可以轻松地分享和交流试验结 果。
DoE软件介绍
总结词
实验设计方案范例5篇
实验设计方案范例5篇通过组织“班级读书会”、美文诵读角逐、读书演讲角逐、故事会、书签制作、小小报、报刊剪辑、古诗擂台赛等各类读书活动，激发阅读兴趣，呈现读书成果。
2、主动开展小课题争论。
在全校“主题学习”试验的大框架下，各试验老师可依据个人状况和学段特点申报开展小课题争论，例如：“主题学习”课型、教学模式、小组建设、导学案设计、主题作文教学、阅读呈现汇报、语文综合性学习、单元集中识、亲子共读、师生共读等等，并将争论成果在校内推广，丰富试验争论的内涵，提升试验争论的效果。
3、认真开展试验争论。
依据试验目标的要求，深入到到理解“语文主题学习”的理念实质，努力开展语文课堂教学争论。
要转变传统的教学模式，探究符合实际的操作方法。
尝试学案导学，单元集中授课，制定科学细致的教学方案，合理支配教学课时。
建设自主互助学习型高效课堂，最大限度地调动同学学习的主动性，激发课堂活力，提高教学效率。
留意培育同学科学的阅读方法、良好的阅读习惯和深厚的阅读兴趣，全面提高同学的语文素养和综合素养。
4、留意积累试验成果。
试验老师要留意收集积累试验过程性材料，结合试验经受认真撰写试验论文、教学反思、个案报告、试验总结等，并将试验取得成果和存在问题通过学校组织的老师论坛、试验论证会、小课题相互沟通会、成果推动前进会等途径进行汇报、相互沟通、研讨。
(三)同学层面1、适应自主合作探究的学习方式。
在老师指导下组建学习小组，通过“学案”进行小组互助自学，合作探究，相互沟通呈现。
2、在老师指导下完成语文教材和《主题学习丛书》的学习，多读书、读好书，在读书中养成科学的阅读方法、良好的阅读习惯和深厚的阅读兴趣，提高自己的语文素养和综合素养。
3、主动参预班级和学校组织的各种读书活动，在活动中呈现自我，在实践中体验成功，争当“阅读之星”。
(四)家长层面1、支持孩子购买《语文主题学习丛书》和课外阅读书籍。
2、协作语文老师开展试验争论，指导孩子认真完成课文预习和课外阅读任务。
四种常用的实验设计方法
四种常用的实验设计方法
一、完全随机化实验设计
完全随机化实验设计是指在实验过程中，采用完全随机方式将试验对象分配到对照组和试验组，从而对比实验效果的设计。
它包含完全随机化设计和均衡化设计，它们之间的主要区别是完全随机化设计有可能使得对照组和试验组的成员分布存在较大的不平衡，而均衡化设计将对照组和试验组的成员分布使尽可能保持平衡。
完全随机化实验设计有几个主要优点：其一，它可以有效消除实验过程中可能产生的变量因素的影响；其二，它可以更加有效的控制实验中潜在的变量因素；其三，它可以有效地消除可能存在的样本间的差异，以确保实验结果的准确度；其四，它可以使实验组的样本在实验结果中尽可能近似，从而提高实验结果的有效性。
完全随机化实验设计也有一些缺点，其一，它可能在实验过程中造成实验组和对照组的成员分布有较大的不平衡；其二，它可能在实验过程中出现实验组中一些变量的较大差异，从而影响实验结果的准确性。
二、分层实验设计
分层实验设计是使用层次实验设计技术，在实验中将试验对象分成若干层次，每个层次的对象具有较平均的特征，以控制实验结果的设计。
试验设计方法【共27张PPT】
Ⅲ ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck
如果在一条地上安排不下整个重复,可在排到有对照区的地方转 接到第二条地上,但在第二条地的开头应增设一个对照区,称为额外 对照区(Ex.CK)。
8个处理3次重复的间比设计(方案2:额外对照)
ck 1 2 3 4 ck 5 6 7 8 ck 1 2 3 4 ck
方。
由于拉丁方在纵横两个方向都设置了区组，从而能从纵横两个方向消除土壤肥力差异，故拉丁方设计比随机区组设计具有更高的精确度。
B B C 由于拉丁方和正交拉丁方从随机区组的误差平方和中进一步分解出一些可控因素的平方和,如行平方和与列平方和,使试验的精度得到进一步的提高。
由于拉丁方和正交拉丁方从随机区组的误差平方和中进一步分解出一些可控因素的平方和,如行平方和与列平方和,使试验的精度得到进一步的提高 。
C A D 区组内的差异尽可能的小,区组间的差异尽可能的大。
随机区组设计,在一定程度上消除了由于实验条件或实验材料的非同质性给实验带来的误差。 间比法设计的排列特点：
D E A 现以4×4拉丁方说明此法的步骤：
进行拉丁方设计时,为了获得所需的拉丁方,可简捷地在选择标准方的基础上进行横行、直行及处理的随机,这称作标准方随机换位法。
1.拉丁方设计的特点(单因素)：
Ø处理数=重复数=行区组数=列区组数； Ø每一直行及每一横行都成为一区组或重复,而每一处理在每一直行或
横行都只出现一次。
列区组
↓↓↓ ↓↓
→CDA E B
行→ E C D B A
区→ 组→
B A
A B
E C
C D
D E
→DE BAC
Ⅰ
Ⅱ
ck 8 7 6 5 ck 4 3 2 1 ck 8 7 6 5 EXc
教育学研究的实验设计方法
教育学研究的实验设计方法教育学研究是一门涉及教育领域的学科，旨在深入理解教育问题，提出有效的解决方案。
实验设计是教育学研究中一种重要的方法，通过合理设计实验来获取数据，并进行分析和解读。
本文将介绍教育学研究中常用的实验设计方法，并探讨其优势和局限性。
一、前实验设计法前实验设计法是一种简单的实验设计方法，通常用于初步检验假设或获取初步数据，适用于小规模研究。
该方法不包括控制组和随机分组，设计上较为简单。
前实验设计法主要有以下几种形式：1. 单组前后测试设计：研究者在一个群体中进行前后测试，比较两次测试之间的变化。
该方法适用于研究者想要初步了解某个因素对学习成绩、学习动力等的影响。
2. 反事实检验设计：研究者基于对实际情况的观察，提出一个假设，并在给定条件下进行实验。
该设计方法适用于研究者无法控制某些条件，但通过实验可以模拟和比较不同情况。
二、真实实验设计法真实实验设计法是一种控制了实验条件的实验设计方法，通过随机分组和对照组的设置，使得实验结果更加可靠和具有说服力。
常用的真实实验设计方法有：1. 随机控制试验设计：研究者将研究对象随机分成实验组和对照组，实验组接受特定的干预措施，而对照组不进行干预。
通过比较两组之间的差异，可以初步判断干预措施的效果。
2. 重复测量设计：研究者在研究对象上多次测量同一指标，并进行干预操作。
通过比较不同时间点的测量结果，可以分析干预的长期效果。
三、因果比较设计法因果比较设计法是一种用于研究因果关系的实验设计方法，通过对比不同条件下的实验结果来推断因果关系。
常用的因果比较设计方法有：1. 社会实验设计：研究者将研究对象分成实验组和对照组，实验组接受特定的社会干预措施，而对照组则不接受干预。
通过比较两组之间的差异，可以判断干预措施对社会问题的影响。
2. 自然实验设计：研究者利用现实中已经存在的条件，在不干预的情况下观察两组之间的差异。
通过比较两组的结果，可以初步推断某一因素对结果的影响。
云霞-实验设计方法(3章)
第三节 完全随机化试验设计 （completely randomized design）
只考察一个因素(即单因素)的试验，如
果共有m个水平，每个水平重复实验r次， 则一共需做mr次实验。
例3.1：
在无酒精啤酒的研究中，为了了解麦芽糖的 浓度对发酵液中双乙酰生成量的影响，在发 酵 温 度 7℃, 非 糖 比 0.3 ， 二 氧 化 碳 压 力 0.6kg/cm2，发酵时间6天的试验条件下，选定 麦 芽 汁 浓 度 （ % ） 为 6 （ A1 ） ,10 （ A2 ） ,12 （A3）三个水平，每个水平重复5次，迚行完 全随机化试验，寻找适宜的麦芽汁浓度。使 双乙酰生成量越少越好。 解：m=3，r=5，共需做3×5=15次试验
数字1~9的 随机排列表 6×2： 8 9 3 4 3 6 9 8 7 4 2 9 2 1 7
6 9 4 6 9
4 5 2 1 4
1 8 3 5 5
5 7 1 3 3
7 2 6 8 8
2 1 5 7 6
4×3 952413876 352617948 625871439 358714692 865214379
（1）先把各区组中的小区编号（小区编
号不一定随机）：1，2，3，4，5；
（2）同样，5种处理也编号：
A1 ，A2 ，A3 ，A4 ，A5；
（3）将5种处理迚行随机化： 从《数字1~9的随机排列表》中随机的抽取 第六行第二列群五组数字中的第三组 987423165 由于我们只需要五个随机数， 因此划掉6，7，8，9，得到4 2 3 1 5。 再取第四组4 2 9 6 1 5 3 8 7 同样得4 2 1 5 3。 取第五组2 1 7 9 4 5 3 8 6得2 1 4 5 3。 这三组数字就满足三个区组的要求了。
临床试验设计方法
临床试验设计方法在临床研究中，根据研究目的和试验要求，有多种试验设计方法可以选择。
以下是常见的七种临床试验设计方法。
1. 随机对照试验随机对照试验是一种经典的试验设计方法，其主要目的是比较两种或多种干预措施的效果。
首先，研究人员需要选择符合纳入标准的研究对象，并进行随机分组。
分组后，分别给予不同的干预措施，然后对研究对象进行随访观察并记录其结局。
结局指标可以是疗效、不良反应、生存时间等。
在分析数据时，采用统计学方法比较各组之间的差异，从而得出结论。
2. 观察性研究观察性研究是一种非干预性的研究方法，其主要目的是观察和研究疾病或暴露因素的自然发展。
在观察性研究中，研究人员通过收集和整理研究对象的相关信息，从而得出各组之间的差异和关联性。
根据收集资料的方式不同，观察性研究可以分为横断面研究和病例对照研究等类型。
3. 交叉试验交叉试验是一种重复测量设计方法，其主要目的是比较两种或多种干预措施之间的切换效果。
在交叉试验中，研究对象被随机分为几组，每组研究对象在试验过程中轮流接受不同的干预措施，然后记录每次干预措施的效果。
分析数据时，可以采用重复测量分析方法来比较各组之间的差异和切换效应。
4. 横断面研究横断面研究是一种在特定时间点收集研究对象相关信息的非干预性研究方法。
在横断面研究中，研究人员通过收集和分析某一时间点上研究对象的疾病状况、生物学指标、生活习惯等信息，来研究疾病或健康状况与各种因素之间的关联性。
分析数据时，可以采用描述性统计方法和推断性统计方法来分析各因素之间的关联性。
5. 病例对照研究病例对照研究是一种回顾性研究方法，其主要目的是探讨疾病发生的危险因素和病因。
在病例对照研究中，研究人员通过收集和整理病例组和对照组的相关信息，来比较各组之间在暴露因素上的差异。
分析数据时，可以采用比值比等统计指标来比较各组之间的关联性，并推断出暴露因素与疾病发生的相关性。
6. 队列研究队列研究是一种前瞻性研究方法，其主要目的是探讨暴露因素与疾病发生之间的相关性。
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对试验设计方法的一些探究试验设计概述：试验研究可分为试验设计、试验的实施、收集整理和分析试验数据等步骤。
而实验设计是影响研究成功与否最关键的一个环节，是提高试验质量的重要基础。
试验设计是在试验开始之前，根据某项研究的目的和要求，制定试验研究进程计划和具体的试验实施方案。
其主要内容是研究如何安排试验、取得数据，然后进行综合的科学分析，从而达到尽快获得最优方案的目的。
如果试验安排得合理，就能用较少的试验次数，在较短的时间内达到预期的试验目的；反之，试验次数既多，其结果还往往不能令人满意。
试验次数过多，不仅浪费大量的人力和物力，有时还会由于时间拖得太长，使试验条件发生变化而导致试验失败。
因此，如何合理安排试验方案是值得研究的一个重要课题。
目前，已建立起许多试验设计方法。
如我们大家比较熟悉的，常用单因素实验设计方法的有黄金分割法、分数法、交替法、等比法、对分法和随机法等，这些方法为多因素试验水平范围的选取提供了重要的依据，并在生产中取得了显著成效。
而多因素试验设计方法有正交试验设计、均匀实验设计、稳健试验设计、完全随机化设计、随机区组试验设计、回归正交试验设计、回归正交旋转试验设计等。
下面通过以下几种方法进行探究。
一、单因素试验设计在其他因素相对一致的条件下，只研究某一个因素效应的试验，就叫单因素试验。
常用的单因素试验设计方法有黄金分割法、分数法、交替法、等比法、对分法和随机法等。
单因素试验不仅简单易行，而且能对被试验因素作深入研究，是研究某个因素具体规律时常用而有效的手段。
同时还可结合生产中出现的问题随时布置试验，求得迅速解决。
单因素试验由于没有考虑各因素之间的相互关系，试验结果往往具有一定的局限性。
单因素试验只研究一个因素的效应，制定试验方案时，根据研究的目的要求及试验条件，把要研究的因素分成若干水平，每个水平就是一个处理，再加上对照（有时就是该因素的零水平）就可以了。
例如硫酸铵加量对微生物生长的影响试验，硫酸铵的用量分、、、四个水平。
在设计单因素试验方案时，应注意数量水平的级差不能过细。
过细，试验因素不同水平的效应差异不明显，甚至会被试验误差所掩盖，试验结果不能说明问题。
但单因素试验设计方法为多因素试验设计水平范围的选取提供了重要的依据，并在生产中取得了显著的成效。
下面通过几种方法来看一下。
1. 分数法由菲波那契(Fibonacci)数列：1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, …得出分数数列：1/2 , 2/3, 3/5, 5/8, 8/13, 13/21, 21/34, 34/55, 55/89, …用分数数列来安排试验点的优选法称为分数法。
分数法适用场合：试验点只能取整数的情况；受条件限制只能做几次试验的情况。
实际上，0.618法也是分数法的一种，当n →∞时：分数法的使用：（1）确定等分试验范围的份数：增加或缩减—与分母同（2）根据第一批试验的结果，判断极值的存在区间，然后继续用分数法安排第二批试验。
2. 对分法用分数数列第一项(1/2)来安排试验点的方法特点：每个试验点的位置都在试验区间的中点，每做一次试验，试验区间长度就缩短一半。
——对分法的分法简单，能很快地逼近极值点。
使用条件：①要有一个标准（或具体指标）。
②要预知该因素对指标的影响规律。
二、多因素试验设计研究两个以上不同因素效应的试验，叫做多因素试验或多因素试验。
多因素试验设计方法有正交试验设计、均匀试验设计、稳健试验设计、完全随机化设计、随机区组试验设计、回归正交试验设计、回归正交旋转试验设计、回归通用旋转试验设计、混料回归试验设计、D-最优回归设计等，其中最基础的、在各领域应用最广泛的多因素试验设计方法是正交试验设计、均匀试验设计、回归正交试验设计以及回归正交旋转试验设计。
多因素试验克服了单因素试验的缺点，其结果能较全面的说明问题。
但随着试验因素的增多，往往容易使试验过于复杂庞大，反而会降低试验的精确性。
处理数目与试验种类、排列方法、要求的精确程度有关，应以较少的处理解决较多问题，因此。
复因素试验一般以2-4个试验因素较好。
下面通过集中来探究一下。
1. 正交试验设计对于单因素或两因素试验，因其因素少，试验的设计、实施与分析都比较简单。
但在实际工作中，常常需要同时考察3个或3个以上的试验因素，若进行全面试验，则试验的规模将很大，往往因试验条件的限制而难于实施。
正交试验设计就是安排多因素试验、寻求最优水平组合的一种高效率试验设计方法。
利用正交表，适用于多因素试验，以部分实施代替全面实施。
常用的等水平正交表有：（），（），(），（)；常用的混合水平正交表有：（4×），（3×），(6×），（×)，（×)正交试验设计的基本程序：对于多因素试验，正交试验设计是简单常用的一种试验设计方法。
其基本程序包括试验方案设计及试验结果分析两部分。
试验方案设计流程为：实验目的与要求→试验指标→选因素，定水平→因素、水平确定→选合适正交表→表头设计→列试验方案试验方案结果分析：进行试验，记录试验结果试验结果方差分析试验结果极差分析计算K值因素主次顺序优组合优水平列方差分析表，进行F检验计算各列偏差平方和、自由度绘制因素指标趋势图计算极差R计算K值分析检验结果，写出结论结论正交试验结果的直观分析法：1、选出参考最优组合2、判明各因子对试验指标影响的主次关系(1)分别计算各因素、各水平的试验指标及其平均值，与的极差(2)比较各因素的极差 ，排出各因素的主次关系，根据值的大小，选取理论上的最优组合3、比较参考最优组合和理论最优组合，确定最终最优组合方差分析可以分析出试验误差的大小，从而知道试验精度；不仅可给出各因素及交互作用对试验指标影响的主次顺序，而且可分析出哪些因素影响显著，哪些影响不显著。
对于显著因素，选取优水平并在试验中加以严格控制；对不显著因素，可视具体情况确定优水平。
但极差分析不能对各因素的主要程度给予精确的数量估计。
2. 均匀试验设计正交设计法是从全面试验中挑选部分试验点进行试验，他在挑选试验点时有两个特点，即均匀分散、整齐可比。
“均匀分散”是试验点具有代表性，“整齐可比”可便于试验的数据分析。
然而，为了照顾“整齐可比”，试验点就不能充分地“均匀分散”，且试验点的数目就会比较多（试验次数随水平数的平方而增加）。
“均匀设计”方法的思路是去掉“整齐可比”的要求，通过提高试验点“均匀分散”的程度，使实验点具有更好的代表性，使得能用较少的试验获得较多的信息。
例如表1123411236224653362444153553126654177777表21234113792264833917442865555566824771938846299731每个均匀设计表都有一个使用表，它将建议我们如何选择适当的列安排试验因素，进行试验设计，这样可以减少“试验偏差”。
其中‘偏差’为均匀性的度量值，数值小的设计表示均匀性好。
例如 的使用表为：12341123622465336244415355312665417777712311232246336244155531665477771.均匀设计表的特点：（1）每列中不同数字只出现一次，即每个因素的各水平在 n 次实验中只出现一次。
（2）表中最后一行是所有因素最高水平的组合或最低水平的组合，因此，有时不宜用安排实验，如在化工实验中，所有最高水平组合在一起可能反应过分剧烈，甚至爆炸；反之，所有最低水平的组合，有时会出现反常现象，甚至化学反应不能进行。
而表是由表中去掉最后一行所得，因而表中没有此行的组合。
（3）若n 为偶数，根据使用表，比能安排更多的实验因素，若n为奇数，根据使用表 ，安排的实验因素通常少于。
（4）用或中任两列同一横行的水平数在普通方格纸上绘制散点图时，每行每列只有一个点；但不同列所绘制的散点图一般不等价。
2.均匀设计表的分类：（1）相同水平的均匀设计表 形式为或，该类设计表用于各因素水平数相同的均匀设计。
（2）混合水平的均匀设计表 形式为，该类设计表用于各因素水平数不全相同时的均匀设计。
混合水平的均匀设计表是将相同水平的均匀设计表或应用拟水平的方法变化而来的。
3.均匀设计表的选用：①．根据研究目的和专业知识，确定实验因素及其水平数。
②．根据各因素的水平数，确定选用哪一类的均匀设计表。
若各因素的水平数相等，则从相同水平数的均匀设计表中选择；若各因素的水平数不全相等，则从混合水平的均匀设计表中选择。
③．确定多大的均匀设计表：当各因素的水平数相等时，根据水平数确定选用行的均匀设计表（）；当各因素的水平数不完全相等时，则根据各因素水平数的最小公倍数确定选用行的均匀设计表。
④．根据使用表中m 所对应的D值的大小，优先选用D值小的或安排实验。
⑤．根据使用表，确定或的列号，并安排实验。
4.均匀试验分析：均匀设计的数据分析用回归分析方法。
根据研究目的选用多元线性回归模型或非线性回归模型。
（1）仅考虑各因素对观察指标的主效应时，其回归模型是线性的：（）（2）不仅考虑各因素的主效应，还考虑各因素的二阶主效应和交互效应时，其回归模型是非线性的，为二次回归模型：式中 ， 为各因素的主效应，为各因素的二阶主效应，为各因素间的交互效应。
（3）不仅考虑各因素的主效应、二阶主效应和交互效应，还考虑高阶主效应和交互效应时，可在二次回归模型中加上相应的高阶项。
例如考虑三阶主效应和交互效应时，应加上、或等项。
（4）从所选模型中筛选有意义的变量及其交互作用项时，应用逐步回归分析方法从所选的模型中筛选出有意义的自变量及其交互作用项，建立回归 方程。
（5）对最终选定的模型进行评价。
常用校正决定系数、剩余标准差或残差分析评价所选模型的优劣。
5.均匀试验设计的优点与缺点：优点：（1）与正交设计相比，均匀设计的实验次数等于水平数，而正交设计的实验次数至少为，故均匀设计的实验次数明显少于正交设计。
因此，均匀设计常用于多个因素多水平的实验。
（2）与正交设计相比，均匀实验设计也可分析各因素间的交互作用，但安排实验时不必留出交互作用列，只须在回归分析时增加交互作用项即可。
缺点：当实验因素和水平数较少时，均匀设计的均匀程度低，宜用正交设计或析因设计。
3.完全方案多因素试验研究的因素较多，完全方案是其最简单的一种设计，设计的原理就是每个试验因素的每个水平都要相互碰到，所有因素处于完全平等的地位。
设计时首先确定要研究的因素及每个试验因素的水平，然后再将所有试验因素的各个水平组合起来，每一个组合就是一个处理。
完全方案包括了每个试验因素不同水平的一切可能的组合，反映情况比较全面，所以也称全面试验。
这种设计的特点是完全、均衡，它既能考察试验因素对试验指标的影响，也能考察因素间的交互作用，并能选出最优水平组合，从而能充分揭示事物的内部规律。