什么是正交试验设计？（1）
的有关信息介绍如下：
正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
当析因设计要求的实验次数太多时，一个非常自然的想法就是从析因设计的水平组合中，选择一部分有代表性水平组合进行试验。因此就出现了分式析因设计，但是对于试验设计知识较少的实际工作者来说，选择适当的分式析因设计还是比较困难的。
这里就来简单讲解一下。
许多人对正交实验没有一个正确的认识杰涛。（这里以3因素3水平为列来说）
假设一个反应受温度（A），浓度（B），时间（C）的影响，这就是3因素了；然后假设一个因素做三个数值测试，也就是三水平（见表一）。
三因素可表示为三轴。（如图一）
如果不用方法，那么就要做完所有测试，共3*3*3＝3^3=27次实验。可以用下图二 表示实验分布情况。
一些人认为的正交法就是一个因素一个因素，分别找出最佳条件。那按这思路设计的实验方仗陕掩案：（错误的）
1. 先换找到最佳温度，那么就是Ｂ1Ｃ1不动，做Ａ1-3，如果最佳为Ａ3；
2. Ａ3不变，Ｃ1不变做，Ｂ1-3，如果最佳为Ｂ2；
3. 那么就确定了Ａ3Ｂ2，再对Ｃ1-3测试，找出最佳条件。
这样做出来的最佳条件是没有代边蚂表性的，不能完整的反应出实际情况！（实验分布情况如下图三）
正交实验其基本特点是：用部分实验来代替全面实验，能通过对部分实验结果的分析来了解全面实验的情况。
其中这“部分实验”必须具备“均匀分散，齐整可比”的特点。
为了满足这个特点，就设计了正交表。（见表二）
用上面Ｌ9（3^3）正交表，做实验就能得出（图四）均匀分布的数据点。
从图可以看出数据分布均匀，每一个面有3个点，每一条线有一个点。
