正交试验因素不是只能有一个显著特征。正交试验中，每个因素可以有多个水平，而且不同的水平之间应该有明显的差异。因此，正交试验因素不仅可以有一个显著特征，还可以有多个显著特征。在正交试验中，选择因素水平的个数和差异程...

因素对结果影响都不显著。究其原因可能是本例试验误差大且误差自由度小，使检验的灵敏度低，从而掩盖了考察因素的显著性。由于各因素对结果影响都不显著，不必再进行各因素水平间的多重比较此时，可直观的判断...

一般不会出现，不过也不排除特殊情况

正交实验的数据处理使用的是方差分析法，其原假设是各组平均值之间无显著差异。在显著性水平取0.05的前提下，sig值（也就是统计学教科书的P值）大于0.05就表明不能否定原假设，也就是这个因素对结果没有明显影响。sig...

正交试验(Orthogonalexperimental)是研究多因素多水平的一种方法，一般要有显著的结果才能下结论，没有显著性就缺乏证明力。

正交试验设计(Orthogonalexperimentaldesign)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。

通过分析正交表中的数据，可以确定哪些因素对实验结果有显著影响，以及这些因素的最佳组合配比。正交试验的优势在于可以通过有限的实验次数，得到较为准确的实验结果。相比于全面实验，正交试验可以减少实验次数，降低实验成本，提高...

空白列有显著性，说明实验过程中的误差比较大！找下实验过程中出现的问题，应该就能解决

那么实验量会非常的大，显然是不可能每一个实验都做的。4、正交试验法就是一种能够大幅度减少试验次数而且并不会降低试验可行度的方法。5、首先需要选择一张和你的实验因素水平相对应的正交表，已经有数学家制好了很多相应...

从所有的正交实验数据中找到最优的一个数据，将各个因素当中同水平的实验值加和，就得到了各个水平的主观判断是否显著。