一、正交实验法
正交试验设计（Orthogonal experimental design）是探索多因素多水平间相互作用的一种设计方式。通过正交性，该方法在全面的试验中精心选择出部分具有代表性的点进行实验。这些点拥有“均匀分散，齐整可比”的特性，是分式析因设计的主要手段。正交试验设计既高效又快速，经济实惠。其设计方法基于Galois理论，从大量的数据中筛选出适量的、具有代表性的样本，从而科学地安排实验。类似的方法还有聚类分析、因子分析等。
二、正交表概述
正交表是将正交试验选定的水平组合以特定形式列成表格。一般以Ln(m的k次方)表示，其中L代表正交表，n代表试验次数或正交表的行数，k代表可安排的影响因素的个数或正交表的列数，m表示每个因素的水平数。如最简单的L4(2³)正交表，其含义为：L代表正交表，数字“4”表示有4行（即要做四次试验），括号内的指数“3”表示有3列（即最多可安排三个因素），而“2”则表明表中的数字仅有两种，即因素有两种水平：1与2。正交表的特点是其试验方法具有均衡搭配的特性。
三、正交表特点详解
正交表需满足两个核心特点。首先是齐整可比性，即每一列中不同数字的出现次数相等，意味着对任何一个因素，不同水平的实验次数是相同的。其次是均匀分散性，即任意两列中同一行的两个数字构成有序数对时，每种数对出现的次数也相同，这保证了任何两个因素间都是交叉分组的全面实验。正交表的任意两行（或两列）交换位置后，依旧是正交表；某一列中的数字号码相互对换，也不会影响其正交表的性质。
四、如何选择和使用正交表
选择正交表时，需考虑四个方面：因素（变量）的个数、因素水平（变量取值）的个数、正交表的行数以及取行数最少的原则。确定使用正交表后，还需明确因素数和水平数。因素数即测试中相互独立的考察变量数量；水平数则是指任何一个因素在实验中能取得的最多个值。
五、案例分析
案例1：
在一项测试中，需考虑至少三个因素且至少有三个因素的水平数大于等于二时，可选用正交表来减少测试用例数量。通过正交实验法，可以在保证测试覆盖率的前提下，用最小的测试用例集获取最大的测试效果。如某个测试原本需要8个用例，但通过正交实验法只需5个用例。
案例2：
某大学通信系有两班学生，刚完成某门课程的考试。现需通过“性别”、“班级”和“成绩”三个条件查询成绩分布、男女及班级比例。若按传统方法进行全部测试将需要8个用例。但利用正交实验法，仅需4个用例即可覆盖所有可能的组合。对于多因素多水平的测试场景，正交表的优势更加明显。例如，一个四因素每因素三水平的试验若按全面试验进行将需要81次试验。而采用L9(34)正交表的正交试验法则只需9次试验即可覆盖所有组合。这充分说明了正交试验法在减少测试用例和工时、节约测试成本方面的有效性。