正交实验法及其应用
正交试验设计在化学工艺中的应用
正交试验设计在化学工艺中的应用正交试验设计是一种重要的实验设计方法，它在化学工艺中的应用广泛，能够有效地优化工艺参数，提高产品质量，降低生产成本，从而推动化工行业的发展。
本文将从正交试验设计的基本原理、在化学工艺中的应用及案例分析等方面进行介绍和分析。
一、正交试验设计的基本原理1. 什么是正交试验设计正交试验设计是一种全面系统的实验设计方法，它是通过有限次数的试验获得对多元系统影响因素的综合考察，通过建立试验方案的正交矩阵，大大减少了试验次数，极大地节省了试验资源。
正交试验设计广泛适用于多因素与多水平的试验研究，可以有效地确定主要因素和交互作用，并且具有实验结果准确、可靠的特点。
2. 正交设计的优点正交试验设计最大的优点在于可以用最少的试验次数获取最多的信息，大大节约了试验成本和时间，并且可以避免试验中的偶然误差，提高了实验结果的准确性和可靠性。
正交试验设计还可以明确研究对象的主要因素和交互作用，避免了过多的试验和数据分析，为科学研究提供了有力的支持。
二、正交试验设计在化学工艺中的应用1. 化学工艺中的多因素优化在化学工艺中，往往存在多种因素对产品性能和生产效率产生影响，需要通过优化工艺参数来实现产品质量的提高和生产成本的降低。
正交试验设计可以很好地解决这一问题，通过设计正交试验矩阵，确定主要因素和交互作用，找到最优的工艺参数组合，从而实现化工生产过程的优化。
2. 化学反应条件的优化在化学反应过程中，反应条件的选择对产品的质量和产量有着重要影响，包括温度、压力、反应时间、反应物比例等因素。
采用正交试验设计方法可以对这些因素进行系统研究，找到最佳的反应条件，提高反应的选择性和收率。
3. 化工设备的优化化工设备的设计和操作参数直接影响着生产效率和产品质量，采用正交试验设计可以确定设备的主要操作参数，如搅拌速度、进料流量、冷却温度等，找到最佳的操作条件，提高设备的利用率和产品的质量。
4. 化学工艺配方的优化在化学工艺配方设计中，通常需要考虑多种原料的配比、添加剂的种类和用量等因素，这些因素对产品的性能和成本有着重要影响。
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。
软件测试中的正交实验设计原理与应用
软件测试中的正交实验设计原理与应用正交实验设计是一种常用的实验设计方法，它能够在相对较少的测试用例数量下，覆盖更多的测试场景和参数组合，提高测试效率和准确性。
本文将介绍软件测试中的正交实验设计原理与应用，并重点讨论其在软件测试中的应用场景和优势。
一、正交实验设计原理正交实验设计是一种基于数学统计原理的实验设计方法，它能够通过合理的参数组合和实验设计，最大程度地发现软件系统中的缺陷和问题。
正交实验设计的核心原理是通过选择一组经过精确计算的特定组合，使得每个参数的变化都能够被有效地观察和测试到，从而提高测试的效率。
正交实验设计有以下几个基本原则：1. 参数独立性：各个参数之间应该是相互独立的，即每个参数的变化不会对其他参数的观测结果产生影响。
2. 参数平衡性：正交实验设计能够保证测试用例中各个参数的变化是均匀分布的，以确保对系统的完全覆盖。
3. 最小化测试用例：正交实验设计能够最小化测试用例的数量，减少测试成本和工作量。
二、正交实验设计在软件测试中的应用正交实验设计在软件测试中有广泛的应用场景，特别适用于多参数的组合测试。
1. 界面测试：软件界面通常有多个参数需要测试，通过正交实验设计，可以有效地组织测试用例，测试各个参数组合下的界面效果和交互逻辑。
2. 功能测试：软件的功能通常也有多个参数需要测试，通过正交实验设计，可以减少测试用例的数量，同时覆盖各个参数组合下的功能覆盖情况。
3. 性能测试：性能测试中存在较多的参数，如并发用户数、数据量等，通过正交实验设计，可以有效地测试各个参数组合下的性能瓶颈和响应时间。
4. 兼容性测试：在兼容性测试中，不同的操作系统、浏览器、设备等都是参数，通过正交实验设计，可以有效地测试各个参数组合下的兼容性问题。
三、正交实验设计的优势正交实验设计在软件测试中有如下优势：1. 提高测试效率：正交实验设计能够覆盖更多的测试场景和参数组合，大大减少了测试用例的数量，提高了测试效率。
正交试验设计在医学领域中的应用及意义,并举例说明
正交试验设计在医学领域中的应用及意义,
并举例说明
正交试验设计（orthogonal experiment）是一种实验设计，它旨在探索实验因素对实验结果的影响。
在医学领域，正交试验设计被广泛应用于药物研发、药物筛选、药物药效测定、药物药代动力学等多个领域。
它可以帮助研究者更好地掌握实验因素对实验结果的影响，并且可以有效地利用有限的资源，减少实验的时间和经费。
正交试验设计能够帮助医学研究者更准确地设计实验，使用有限的实验资源得到更多的有效息。
例如，在药物研发过程中，正交试验设计可以帮助研究者更准确地确定药物的剂量和用药频率，从而有效地改善药物的疗效。
此外，正交试验设计还可以用于确定药物的药代动力学特征，如吸收、分布、代谢和排泄，从而更好地了解药物的作用机制。
正交试验设计的应用使得医学研究取得了显著的进步，它可以帮助研究者更有效地掌握实验因素对实验结果的影响，更好地了解药物的作用机制，从而更好地评估药物的疗效和安全性。
此外，正交试验设计还可以有效地缩短实验时间，节省实验经费，从而提高研究的效率。
总而言之，正交试验设计在医学领域中具有重要的意义，它可以帮助研究者更好地掌握实验因素对实验结果的影响，减少实验的时间和经费，提高研究的效率。
正交试验设计的应用
使得医学研究取得了显著的进步，有助于更好地了解药物的作用机制，更好地评估药物的疗效和安全性。
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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)中选一比较合适的表。
例1中只有四个因素，这两表都至少有四个列。
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 试验方案表因素试验号乙醇用量（A单位：倍）乙醇浓度（B单位：%）回流时间（C单位：min）回流次数（D单位：次）1 4 60 30 42 4 65 45 63 4 70 60 84 5 60 45 85 5 65 60 46 5 70 30 67 6 60 60 68 6 65 30 89 6 70 45 4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(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。