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完全析因设计对于所有效应都是正交的。它要求效应的估计值不相关。此外，若您从分析中删除一个效应，则其他估计值不会改变。它们的 p 值稍有改变，因为误差方差的估计值和自由度有所不同。
常规部分析因设计的样本大小也是 2 的幂次方。对于两水平的设计，若 k 是因子数，则常规部分析因设计中的试验次数为 2k – p，其中 p < k。2k – p 部分析因设计是 k 个因子的完全析因设计的 2-p 部分。像完全析因设计一样，常规部分析因设计是正交的。
k 个因子的完全析因设计提供所有交互作用（最多 k 次）的估计值。但是因为试验费用通常很高，因此人们更喜欢选择较小的设计。在较小的设计中，一些高阶效应与其他效应混杂在一起，这意味着它们无法相互区分。尽管可以估计混杂效应的线性组合，但是不可能将该变异都归属于某个特定效应或某些效应。
对于多数涉及包含三个或三个以上水平的分类或离散数值因子的设计，不存在标准设计。在这些情况下，筛选平台生成主效应筛选设计。这些设计对于主效应来说是正交设计或接近正交的设计。
对于存在标准混合水平设计的情形来说，在“设计列表”中给出可能的设计。“设计列表”为最多 13 个因子的纯三水平析因提供了部分析因设计。对于混合二水平和三水平设计，“设计列表”包含完整的析因和正交表设计，如混合水平设计表中所列。
注意：默认情况下，Cotter 设计不包含在“设计列表”中。要包含 Cotter 设计，请在“筛选设计”红色小三角菜单中取消选择禁止 Cotter 设计。要始终显示 Cotter 设计，请选择文件 > 首选项 > 平台 > 实验设计并取消选择禁止 Cotter 设计。
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对于后面 k 次试验中的每一次试验，依次将一个因子设置为低水平而将其他因子设置为高水平。
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对于后面 k 次试验中的每一次试验，依次将一个因子设置为高水平而将其他因子设置为低水平。
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例如，假定有三个因子：A、B 和 C。Cotter 设计表显示如何计算回归变量列中的值。