全因子實驗設計

(design of experimental，DOE) 是一種安排實驗和分析實驗數據的數理統計方法; 實驗設計主要對實驗進行合理安排，以較小的實驗規模( 實驗次數)、較短的實驗週期和較低的實驗成本，獲得理想的實驗結果以及得出科學的結論。 ^[1] 

是所獲得的信息量很多,可以準確地估計各實驗因素的主效應的大小,還可估計因素之間各級交互作用效應的大小;

是所需要的實驗次數最多,因此耗費的人力、物力和時間也較多,當所考察的實驗因素和水平較多時,研究者很難承受.

其一,它要求實驗時全部因素同時施加,即每次做實驗都將涉及到每個因素的一個特定水平(注:若實驗因素施加時有"先後順序"之分,一般被稱為"分割或裂區設計"); ^[2] 

其二,因素對定量觀測結果的影響是地位平等的,即在專業上沒有充分的證據認為哪些因素對定量觀測結果的影響大、而另一些影響小(注:若實驗因素對觀測結果的影響在專業上能排出主、次順序,一般就被稱為"系統分組或嵌套設計");

其三,可以準確地估計各因素及其各級交互作用的效應大小(注:若某些交互作用的效應不能準確估計,就屬於非正規的析因設計了,如分式析因設計、正交設計、均勻設計,等等).