正交实验法及其应用
正交试验设计的理论分析方法及应用
正交试验设计的理论分析方法及应用一、本文概述正交试验设计是一种高效、系统的试验设计方法，广泛应用于工程、农业、医学等多个领域。
本文旨在深入探讨正交试验设计的理论分析方法及其应用。
我们将对正交试验设计的基本概念进行简要介绍，包括正交表、正交性等关键要素。
随后，本文将重点阐述正交试验设计的理论分析方法，包括试验设计原则、误差分析、方差分析等方面。
通过这些理论分析方法，我们可以有效地评估试验结果的可靠性和有效性。
在应用领域方面，本文将通过具体案例展示正交试验设计在多个领域的实际应用。
例如，在工程领域，正交试验设计可用于优化产品设计参数，提高产品质量；在农业领域，正交试验设计可用于研究作物生长条件，提高农作物产量；在医学领域，正交试验设计可用于药物筛选和临床试验，提高药物研发效率。
通过这些案例，我们将展示正交试验设计在实际问题中的独特优势和广泛应用价值。
本文还将对正交试验设计的未来发展进行展望，探讨其在新技术、新领域的应用前景。
通过本文的阐述，我们期望能够帮助读者更好地理解和应用正交试验设计，为推动相关领域的研究和实践提供有益的参考。
二、正交试验设计的基本原理与特点正交试验设计是一种高效、系统的试验设计方法，其核心原理在于通过正交表来安排试验，使得试验点分布均匀且具有代表性。
正交表是一种特殊类型的表格，其每一行代表一种试验条件组合，每一列则代表一个试验因素的不同水平。
通过正交表，研究者可以方便地选择出具有代表性的试验点，从而有效地减少试验次数，提高试验效率。
均衡分散性：正交表的设计保证了试验点在试验范围内分布均匀，每个试验点都具有代表性，从而能够全面反映试验因素与试验指标之间的关系。
整齐可比性：由于正交表的特殊结构，不同试验点之间具有良好的可比性。
这使得研究者可以方便地比较不同试验条件下的试验结果，从而得出准确的结论。
灵活性：正交试验设计可以根据实际需要进行调整和优化。
例如，当试验因素或水平发生变化时，可以通过调整正交表来适应新的试验需求。
正交试验设计方法在医药领域中的应用与效果评估
正交试验设计方法在医药领域中的应用与效果评估正交试验设计方法是一种有效的实验设计方法，在医药领域中广泛应用。
它通过系统地变化实验因素并对结果进行测量，可以确定最佳的处理条件，提高实验效率和产出品质。
本文将介绍正交试验设计方法在医药领域的应用，并对其效果进行评估。
一、正交试验设计方法的基本原理正交试验设计方法是通过选择合适的正交表，将实验因素进行组合，从而减少实验次数，提高实验效率。
正交表是一种特殊的矩阵，保证了每个实验因素在不同水平上的均衡分布。
通过对正交表的填充，可以确定实验设计中各个处理条件的组合。
二、正交试验设计方法在医药领域的应用在医药领域，正交试验设计方法可以用于药物研发、临床试验、药效评价等方面。
1. 药物研发：正交试验设计方法可以用于药物配方的优化。
通过系统地改变药物中各个成分的比例和浓度，可以确定最佳配方，提高药物的稳定性和疗效。
2. 临床试验：正交试验设计方法可以用于临床试验的设计和分析。
通过选择合适的实验因素（如药物剂量、用药时间、受试者性别等），可以探究药物的疗效和副作用，为临床实践提供科学依据。
3. 药效评价：正交试验设计方法可以用于药效评价的设计和分析。
通过确定合适的实验因素（如药物剂量、观察时间、实验动物品种等），可以评估药物的疗效和安全性，为药物审批提供可靠数据。
三、正交试验设计方法在医药领域中的效果评估正交试验设计方法在医药领域中的应用效果取决于设计的合理性和实验的可操作性、可靠性。
以下是对使用正交试验设计方法的效果评估：1. 实验效率提高：正交试验设计方法能够减少实验次数，节省时间和资源。
通过合理地设计实验方案，可以获得与传统试验方法相同或更好的结果。
2. 结果可靠性增加：正交试验设计方法能够保证实验因素的均衡分布，避免了因单一因素而产生的误差。
结果更加准确可靠，提高了数据分析的可信度。
3. 参数优化效果明显：正交试验设计方法能够对参数进行全面优化。
通过对各个实验因素的组合，可以确定最佳处理条件，提高药物的品质和疗效。
用正交实验法设计测试用例
用正交实验法设计测试用例正交实验法是一种高效的测试用例设计方法，通过设计一组合理的测试用例，可以最大限度地发现软件系统的缺陷。
正交实验法的基本原理是将多个因素进行组合，并通过对每个因素进行两个或多个不同取值的变化，来设计测试用例。
下面将详细介绍正交实验法的应用和测试用例设计。
一、正交实验法的基本原理正交实验法是一种通过有限次数的测试用例来探索软件系统中各种参数之间相互作用的方法。
它通过将所有可能的参数值组合成测试用例，以便快速而有效地发现潜在的错误。
正交实验法的基本原理是将多个因素进行组合，并通过对每个因素进行两个或多个不同取值的变化，来设计测试用例。
这样就可以有效地测试出各个因素之间的相互影响，同时减少测试用例的数量。
二、正交实验法的应用正交实验法可以用于以下场景：1.系统参数设置：在软件系统中，有很多参数需要设置。
通过正交实验法，可以找出参数设置对系统性能的影响，从而找到最佳的参数组合。
2.软件功能测试：在软件开发的过程中，有很多不同的功能需要测试。
通过正交实验法，可以设计一组测试用例，快速发现各个功能之间的问题。
3.用户界面测试：用户界面是软件系统中重要的组成部分，需要进行充分的测试。
通过正交实验法，可以设计出一组合理的测试用例，覆盖用户界面的各个组件和功能。
4.性能测试：在进行性能测试时，往往需要测试多个因素对系统性能的影响。
通过正交实验法，可以有效地设计一组测试用例，从而全面地测试出系统的性能。
三、正交实验法的测试用例设计步骤正交实验法的测试用例设计步骤如下：1.确定待测试的因素：根据测试的目标和需求，确定待测试的因素。
例如，系统参数设置、软件功能等。
2.确定每个因素的不同取值：对于每个因素，确定该因素的不同取值。
例如，系统参数设置的因素可以是参数A、参数B等，每个参数可以有不同的取值。
3.根据正交实验法表格设计测试用例：根据正交实验法表格，将待测因素填入相应的列，填入所有的可能取值。
正交实验的原理应用
正交实验的原理应用1. 引言正交实验是一种常用的实验设计方法，其原理是通过选择一组不相关的因素进行测试，以确定不同因素对实验结果的影响程度。
正交实验可以提高实验的效率，减少实验次数，同时也能有效地分析因素之间的相互作用。
2. 正交实验的原理2.1 正交实验的定义正交实验是一种系统地排列实验因素和水平的方法，通过对每个因素进行组合和配对，以获得最小的误差均方和，从而确定各因素对应试验的结果的影响程度。
2.2 正交表的应用正交表是进行正交实验的工具，它可以帮助设计者选择合适的实验方案，减少试验次数，同时能够较好地探索因素之间的相互作用。
常见的正交表包括OA （Orthogonal Array）、OB（Balanced Incomplete Block Design）等。
2.3 正交实验的优势正交实验在实验设计中具有以下优势： - 高效性：通过正交表选择与目标相关的因素进行测试，可以减少实验次数，节省时间和资源。
- 统计性：正交实验考虑不同因素的相互作用，能够提供系统性的数据分析，帮助研究者理解因素之间的关系。
- 可重复性：由于正交实验是一种系统的实验设计方法，其结果可以被其他研究者重复验证，提高实验的可信度。
3. 正交实验的应用场景3.1 工程设计在工程设计中，正交实验可以用于确定影响系统性能的关键因素。
通过选择适当的因素和水平进行正交实验，可以分析不同因素对系统性能的影响程度，从而确定最佳的设计方案。
3.2 食品工业在食品工业的产品研发中，正交实验可以用于确定原料成分、加工工艺等因素对产品质量的影响。
借助正交实验，可以进行系统性的试验，分析不同因素的相互作用，优化产品配方和生产工艺。
3.3 医学研究医学研究中常常需要进行试验以验证新药物的疗效和副作用。
正交实验可以帮助研究者确定试验的因素和水平，降低试验次数和资源消耗，同时也能够考虑不同因素之间的相互作用，提高试验的可靠性和实用性。
4. 正交实验的设计步骤进行正交实验时，一般可以按照以下步骤进行： 1. 确定实验目标和因素：明确实验的目的和需要考察的因素，如产品质量、工艺参数等。
正交试验设计及其应用
正交试验设计及其应用正交试验设计是一种常用于实验研究的设计方法，通过合理地选择试验因素，确定不同水平的组合，并根据正交表的设计原理，使得各个试验因素对试验结果的影响相互独立，从而有效提高实验效率。
正交试验设计广泛应用于工程、科学和统计学等领域，具有较高的实用价值。
正交试验设计的核心是正交表。
正交表是按照特定规则构造的由一系列因素水平组成的表格，保证各个因素对试验结果的影响相互独立。
正交表可以通过数学方法或者计算机程序生成。
常见的正交表包括正交四因素表、正交八因素表等，不同的正交表适用于不同的试验设计需求。
正交试验设计的主要应用之一是优化工程设计。
在工程设计中，需要确定各个设计因素对产品性能的影响程度，并在保障产品质量的前提下，寻找最佳的设计方案。
通过正交试验设计，可以在较小的试验次数下，全面地测试各个设计因素及其水平，分析其对产品性能的影响，从而确定最佳设计方案。
正交试验设计还可以通过分析试验样本数据，建立数学模型，进一步优化产品设计。
正交试验设计还可应用于药物研发领域。
在药物研发中，需要确定药物成分、剂型、工艺参数等因素对药物性能的影响，以及它们之间的相互作用。
通过正交试验设计，可以系统地研究各个因素的影响，并确定最佳的组合方案，以提高药物的疗效和稳定性。
此外，正交试验设计还可以应用于社会科学研究。
在社会科学中，往往存在多个影响因素，这些因素之间可能存在复杂的相互作用关系。
通过正交试验设计，可以确保各个因素的影响相互独立，减少干扰因素的影响，从而更加准确地分析各个因素的作用和相互关系。
正交试验设计在市场调查、心理学实验等领域有很好的应用效果。
总之，正交试验设计作为一种高效、可靠的实验设计方法，被广泛应用于不同领域。
通过合理选择试验因素和利用正交表进行试验设计，可以最大程度地提高实验效率，准确分析各个因素的作用和相互关系，为决策提供科学依据，为实际问题的解决提供有效支持。
4正交试验法在过滤研究实验中的应用
4正交试验法在过滤研究实验中的应用正交试验法（orthogonal experiment design）是一种用于确定多个因素对实验结果影响的统计实验设计方法。
它通过精确控制变量之间的相互作用，减少实验次数，提高实验效率，使得研究人员能够在有限实验次数下，全面了解因素对结果的影响。
在过滤研究中，正交试验法也被广泛应用。
过滤研究的目标是通过调整过滤条件，使得被过滤物质达到理想的分离效果或净化效果。
因此，探究影响过滤效果的各种因素，如滤料种类、滤料颗粒大小、滤速、温度等，对于优化过滤过程至关重要。
正交试验法能够帮助研究人员系统地研究这些因素，并确定其对过滤效果的影响程度。
首先，正交试验法可以帮助确定关键的过滤因素。
通过设计正交表，可以同时考虑多个因素及其相互作用，从而识别出对过滤效果影响最大的因素。
通过对这些因素进行实验，并利用统计分析方法，可以确定每个因素的主要影响程度。
这样，研究人员可以有针对性地进行优化设计，选择最合适的过滤条件。
其次，正交试验法可以优化过滤条件。
通过正交试验法，可以确定多个因素对过滤效果的影响程度，进而确定最优的因素水平组合。
通过实验数据的处理和分析，在正交表中找到最优因素水平组合，从而获得最佳的过滤效果。
这种方法可以避免盲目试验，减少试验次数，提高实验效率。
此外，正交试验法还能够识别各因素之间的相互作用。
在实际过滤研究中，不同因素之间可能存在着相互作用。
通过正交试验法，可以通过设计合适的实验条件，捕捉到这些相互作用的影响，并进一步分析其对过滤效果的影响。
这样，研究人员可以更好地理解过滤过程，并进一步优化设计。
总而言之，正交试验法在过滤研究实验中的应用可以帮助研究人员确定关键因素，优化过滤条件，识别因素之间的相互作用。
通过合理设计实验和统计分析，可以有效提高过滤效果，减少试验次数，为过滤研究的进一步优化提供支持。
正交实验设计
正交实验设计概述正交实验设计是一种常用的实验设计方法，它在考虑多个因素和因子交互作用的同时，最大程度地降低实验次数，提高实验效率。
本文将介绍正交实验设计的基本原理、优势和应用案例。
基本原理正交实验设计是一种基于正交矩阵理论的实验设计方法。
其核心思想是在多个因素和因子间选择互相独立的水平组合，使得实验结果能够准确反映各个因子的主效应和交互效应。
正交实验设计中的关键概念是正交矩阵。
正交矩阵是指矩阵中的任意两列向量互相正交（即内积为0），且每个列向量的模长为1。
通过选择合适的正交矩阵，我们可以将多个因素的取值组合在一起，以实现高效的实验设计。
优势正交实验设计相比于传统的完全随机设计，具有以下几个显著的优势：1.降低实验次数：通过选择互相独立的水平组合，正交实验设计能够最大程度地降低实验次数，从而节省时间和资源。
2.减少试验误差：正交实验设计可以准确反映因素的主效应和交互效应，从而提高实验结果的准确性，并减少试验误差。
3.提高因素分析能力：正交实验设计可以帮助研究人员更好地理解各个因素与响应变量之间的关系，从而提高因素分析的能力。
应用案例以下是一个应用正交实验设计的案例：问题描述：某公司开发了一种新型产品，并希望了解不同因素对产品性能的影响。
在有限的资源下，如何设计实验来评估这些因素对产品性能的影响？解决方法：采用正交实验设计方法进行实验设计。
经过初步分析，确定了三个主要因素：A、B和C。
每个因素都有两个水平：A的水平为高、低；B的水平为高、低；C的水平为高、低。
根据正交实验设计的原理，我们选择了一个8个试验点的正交矩阵。
试验点 A B C1 - - -2 + + +3 - + -4 + - -5 - - +6 + + -7 - + +8 + - +在每个试验点上进行实验，记录产品性能的指标。
通过分析实验结果，可以得出各个因素的主效应和交互效应。
结论正交实验设计是一种高效的实验设计方法，它可以在考虑多个因素和因子交互作用时，最大程度地降低实验次数。
第七章-正交试验设计法
第七章-正交试验设计法第七章：正交试验设计法正交试验设计法是一种实验设计方法，旨在有效地确定多个因素对结果的影响，并找到最佳的组合条件。
正交设计法是一种统计方法，通过在试验设计中使用正交矩阵来实现对各个因素的全面考虑和分析。
本章将详细介绍正交试验设计法的原理、应用和优势。
7.1 正交试验设计法的原理正交试验设计法的原理基于一个关键观点：在多因素实验设计中，通过设计合理的试验矩阵，能够避免因素之间的相互干扰，从而有效地确定各个因素对结果的影响。
正交试验设计法通过使用正交矩阵，将各个因素进行组合，确保在限定的试验条件下，各个因素之间的相互影响最小化。
这样，通过对正交试验设计法进行数据分析，可以准确地确定各个因素对结果的主导程度。
7.2 正交试验设计法的应用正交试验设计法在许多领域中得到广泛应用，特别是在工程、医学、化学和农业等实验研究中。
正交试验设计法可以帮助研究人员从多个因素中确定影响结果的主要因素，并找到最佳的操作条件。
例如，在工程领域中，正交试验设计法可以用于确定材料的最佳组合，以提高产品质量和性能。
在医学研究中，正交试验设计法可用于确定药物的最佳剂量和治疗方案。
在农业研究中，正交试验设计法可以用于确定最佳的种植条件和施肥方法。
总之，正交试验设计法可以帮助研究人员快速、准确地找到最佳的解决方案。
7.3 正交试验设计法的优势正交试验设计法相比传统的试验设计方法有以下几个优势：1. 高效性：正交试验设计法可以通过使用正交矩阵，将多个因素进行有效组合，从而减少试验次数，提高试验效率。
2. 统计可靠性：正交试验设计法通过使用正交矩阵，可以有效地避免因素之间的相互干扰，确保实验结果的统计可靠性。
3. 实用性：正交试验设计法不仅可以用于确定各个因素对结果的影响程度，还可以用于优化因素的组合以达到最佳效果。
4. 灵活性：正交试验设计法可以应用于不同的实验设计要求，可灵活调整试验因素和水平，以满足具体的研究需求。
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正交实验法及其应用为了研制新产品，提高产品的质量和数量，降低原材料消耗，都需要做试验。
一项试验如何安排，就得选择方法。
一个好的试验方法，只要用少量试验既能得到较好的效果和分析出较为正确的结论；如果试验方法不好，不但试验次数多，而且结果还不一定理想。
正交试验法就是利用一套规格化的表(正交表)来安排试验方案，使得试验次数尽可能地少；并通过对试验数据的简单分析，有助于我们在复杂的影响因素中抓住主要因素，从而找出较好的实验方案。
“正交试验法”应用的范围非常广泛，现已成为比较简便、易行的一种应用数学方法。
这里分两部分：简单介绍正交试验的基本方法和利用该方法对芦荟多糖提取条件进行优化。
其中第一部分包括：正交试验法解决的问题；涉及的相关术语；如何用正交表安排试验以及怎样分析试验结果。
另外，有时试验过程中不仅因素的水平变化对指标有影响，而且，有些因素间各水平的联合搭配对指标也产生影响，这种联合搭配作用称为交互作用，这里不作介绍。
第二部分应用正交实验法对芦荟多糖提取条件进行了优化，得到很好的试验结果，大大加快了试验的进程，并节约了试验的耗材。
第一部分正交试验的基本方法一、什么是“正交试验法”采用什么样的实验设计方案能够做到优质、高产、低稍耗？要使实验顺利进行应该改进哪些实验条件……？由于实验结果是受许多方面的因素的影响，往往需要进行试验来增加对具体实验的认识，以便摸索其中的规律性。
凡是要做试验就存在着如何安排试验和如何分析试验结果的问题。
科学的实验安排应能做到两点：1)在试验安排上尽可能地减少试验次数2)在进行较少次数试验的基础上，能够利用所得到的试验数据，分析出指导下一步实验的正确结论，并得到较好的结果。
“正交试验法”就是一种科学地安排与分析多因素试验的方法。
下面通过一个例子初步说明一下它是解决什么问题的。
例. 研究人参皂苷的提取工艺试验。
根据经验，乙醇用量、乙醇浓度、提取时间、回流次数等对人参皂苷的提取有显著影响。
所以在提取过程中需要考察乙醇用量(Ａ)、乙醇浓度(Ｂ)、回流时间(Ｃ)、回流次数(Ｄ)这四个因素。
每个因素比较三种不同的条件（见表）类似这样的问题，在实验中经常遇到。
这类问题称之为多因素试验问题。
“正交试验法”正是解决这类问题的行之有效的一种方法。
为了叙述的方便，下面介绍一下涉及到的术语和符号。
一般，把试验需要考察的结果称为指标。
如产品的性能、质量、成本、产量等均可做为衡量试验效果的指标。
本例中的人参皂苷的量就是试验的指标。
把在试验中要考察的对试验指标可能有影响的因素简称为因素。
本例中的乙醇用量(Ａ)、乙醇浓度(Ｂ)、回流时间(Ｃ)、回流次数(Ｄ)就是四个因素。
把每个因素在试验中要比较的具体条件称为水平。
如4、5、6就是乙醇用量这个因素的三个水平，60、65、70就是乙醇浓度这个因素的三个水平。
例1中共有四个因素，每个因素都是三个水平，称之为三水平四因素试验，简记为34型试验。
为了书写方便，我们引入了一些符号。
通常用大写字母A、B、C、D等代表因素。
用在字母右下方加足标1、2、……等表示因素的不同水平，本例中A1，表示A因素取“1”水平．即取4，B2表示B因素取“2”水平，即取65，……。
这样，我们可以把例1中的因素水平写成：A1=4；A2=5；A3=6。
在选定了因素、水平之后，很自然地要考虑试验怎样进行的问题。
在我们所举的例题中共有四个三水平的因素，各因素所取的水平之间全部可能的搭配有3x 3x 3x 3＝34＝81种。
当然，我们如把各因素所取水平间全部可能搭配的全面试验作完，就可以选出其中最好的试验条件。
但是，每次都做全面试验不仅是不必要的，而且当因素、水平取得较多时，往往也是不可能做到的。
因此，我们希望只选做其中的一部分试验，就能相当好地反映全面试验可能出现的各种情况，以便从中选出较好方案。
那么，究竟选则哪一部分试验才能反映全面的情况呢?显然，随手拈来几个试验是不可能满足上述要求的。
“正交试验法”就能够帮助我们选择一部分有代表性的试验方案，并给出了科学地分析试验结果的方法。
利用“正交试验法”可以解决多因素、多水平及多指标这一类的试验问题。
采用“正交试验法”虽然试验次数比较少，但同样能够明确回答下面的几个问题：1．因素的主次。
如例1中所考察的四个因素中哪个是影响产量的主要因素，哪个是比较次要的，哪些是影响很小的。
2 因索与指标的关系。
如例1中每个因紊各取不同水平时产量是怎样变化的。
3 什么是较好的生产条件。
也就是例l中所考察的四个因素各取什么水平能获得较满意的产量。
4 进一步试验的方向。
因素水平确定之后，全面试验的次数可由各因素水平数的乘积算得。
如本例中有三水平因素四个，所以全面试验的次数为3x 3x 3x 3=81。
如另一试验为二水平五因素试验那么全面试验的次数应为2×2x 2x 2x 2＝32。
二、用正交法安排试验前面介绍了“正交试验法是解决什么样问题的。
“正交试验法”是用正交表安排试验的。
这部分叙述如何用正交表安排试验。
根据试验的目的，确定了试验指标，例1中指标为人深皂苷产量，又分析了可能影响指标的因素，选取了各因素的水平．于是可以列出因素水平表。
例1的因素水平表(见表1—1)如下。
在确定了因素、水平之后，就要选一张合适的正交表来安排试验方案。
为此，先介绍一下正交表。
表l—2是一张正交表，记为L9(34)。
其符号和数字的意义是除了L9(34)之外，还有一些常用的正交表，如，二水平表有L4(23)、L8(27)、L16(215)，三水平表还有L27(318)，……等(可见有关书中的附录)，其中的符号和数字的含义与L9(34) 类似。
例1是一个三水平试验，应该从三水平表L9(34)、L27(318)中选一张比较合适的表。
例1中只有四个因素，这两张表都至少有四个列。
因此都可用来安排这个试验。
选用它们则分别要做9次、27砍试验。
我们要求尽量少做试验，L9(34)表正好可以安排四个因素，所以就选用这张表。
怎样用它来安排试验呢?具体做法很方便，只要把A、B、C、D四个因素分别填在表中的1、2、3、4列的上方就行了。
这叫做排表头。
一按说来，一列只排一个因素，不要排两个，就是说不要“混杂”，至于哪一个因素排在四一列上是可以任意的。
但是，表头一旦排定，试验方案也就由正交表完全确定了。
表l—3给出了例1中四个因素的一种排法。
把表1—3中各列的数字“l”、“2”、“3”分别看作所填因素在各号试验中的水平，就可以写出这个方案所要做的九次试验的具体条件了。
例如，第一行就是第一号试验．A 因素下面表中的数字为“1”(见表I-4)，就是说A因素应取“1”水平A1。
其它因素下面表中的数字均为“1”，就是说共余因素也应取“l”水平B1C1D1。
所以第一号试验的条件就是A1B1C1D1。
同样，可以写出其余各号试验的条件。
我们将这九次试验的条件分别写出是：我们把翻译好的试验条件列成试验方案表(见表1—5)。
表1-5 试验方案表从表1—3决定的试验方案可以看出，用正交表安排试验有下述两个特点：(1)每个因素的各个不同水平在试验中出现了相同的次数。
例如A因素的“1”水平出现在第1、2、3号试验中，“2”水平出现在第4、5、6号试验中，“3”水平出现在第7、8、9号试验中，每个水平各出现三次。
又如C因素的“1”水平出现在第1、6、8号试验中，“2”水平出现在第2、4、9号试验中，“3”水乎出现在第3、5、7号试验中，每个水平各出现三次。
其它因素也是一样。
(2)任何两个因素的各种不同水平的搭配，在试验中都出现了，并且出现了相同的次数。
例如A与B两个因素的不同水平的全部搭配A1B1、A1B2、AlB3、A2B1、A2B2 、A2B3、A3B1、A3B2、A3B3，分别出现在第1至第9号试验里，每种搭配只出现一次。
同样，B与D两个因素的不同水平的全部搭配B1D1、B1D2、B1D3，B2D1、B2D2，B2D3、B3D2、B3D3，分别出现在第1、7、4、5、2、8、9、6、3号试验中，每种搭配只出现一次。
表中的任何两个因素均满足。
由于上述特点，“正交试验法”安排的试验方案是有代表性的，能够比较全面地反映各因素各水平对指标影响的大致情况。
因此，用“正交试验法”安排试验就能够减少试验次数。
根据试验的目的、要求确定指标、因素和水平后，选择合适的正交表排表头，写出试验方案表，以上是整个试验的第一阶段叫做安排试验。
三、用正交表分析试验结果一极差分析根据表1—5排好的试验方案，按各号试验规定的试验条件，进行了人参皂苷的提取工艺试验，并把收口后的组合件进行拉脱试验后，得到了九个拉脱力数据。
将它们填入jI(34)表右侧数据拦内(见表l—6)。
现在，我们从九个试验数据出发，利用正交表来分析试验结果。
表l—6首先分析因素A。
因素A排在第1例，所以，要从第1列来分析。
如果把包含A因素“1”水平的三次试验(第1、2、3号试验)算做第一组，同样，把包含A因素“2”水平、“3”水平的各三次试验(第4、5、6号及第7、8、9号试验)分别算第二组、第三组。
那么，九次试验就分成了三组。
在这三组试验中，各因素的水平出现的情况见表1—7，由表1—7可以看出，在Al、A 2、A3各自所在的那组试验中，其它因素(B、C、D)的1、2、3水平部分别出现了一次。
把第一组试验得到的试验数据相加，即将第一列l水平所对应的第1、2、3号试验数据相加(见表l—6)，其和记作I。
I=3.27+4.14+4.30=11.71把第二组试验得到的数据相加，即将第一列2水平所对应的第4、5、6号试验数据相加，其和记作II。
II＝4.36十4.29十4.39=13.04同样，将第一列3水平所对应的第7、8、9号试验数据相加，其和记作III。
III＝5.15十5.22十5.52＝15.89于是、就可以将I看作是这样三次试验的数据和，即在这三次试验中，只有A1水平出现三次，而B、C、D三个因素的l、2、3水平各出现一次(见表1—7)，数据和I 反映了三次A1水平的影响，和B、C、D每个因素的1、2、3水平各一次的影响。
同样，II(III)反映了三次A2(A3)水平及B、C、D每个因素的三个水平各一次的影响。
比较I、II、III的大小时，可以认为B、C、D对I、II、III的影响大体相同的。
因此，可以把I、II、III之间的差异看作是由于A取了三个不同的水平而引起的。
用同样的方法分析因素B。
B因素排在第2列，所以要从第2列来分析。
把包含B1水平的第1、4、7号试验数据相加记作I，把包含B2水平的第2、5、8号试验数据相加记作II。
把包含B3水平的第3、6、9号试验数据相加记作III。
计算结果如下：I=3.27+4.36+5.15=12.78II=4.14+4.29+5.22=13.65III=4.30+4.39+5.52=14.21同样，在B因素取某一水平的三次试验中，其它A、C、D的三个水平也是各出现一次。