对于工艺参数优化来讲，正交设计是最常用的方法。该方法可以通过少量次数实验来寻求最佳工艺条件，因此受到许多工艺研究者的青睐。但是，许多研究者在运用正交设计上都犯了或多或少的错误。本人将这些问题归纳如下，供博友探讨。当然，这仅仅是本人的观点，如有错误，请专家指正。

1  研究者们最常采用的正交表就是L₉(3⁴)了。利用该正交表时，研究者们选用的水平数通常为3，因素数为3-4个，当然，如果因素数安排4个，剩余自由度就为0，因此，也就无法进行方差分析了。众所周知，对于3水平的设计，在考虑交互作用的情况下，正交表中最多安排两个因素A和B,另外两列则为这两个因素的交互作用列(AB)₁和(AB)₂，但大部分研究者均不考虑交互作用，即在正交表中安排了2个以上的因素，其实，这样的实验设计意义并不大。如果交互作用真的不存在，也就说明因素之间并不发生关联作用，那么正交实验的结果和单因素实验的结果应该是一样的。

2  正交实验设计是建立在极差理论基础上的，这一点的确是比普通的单因素实验进步了一些。正是如此，正交实验的结果分析具有不连续性。如某个因素在设计中选用了3个水平A₁、A₂、A₃，那么一次正交实验结束后，就只能从这3个水平中选出一个最优水平，事实上，真正的最优水并不见得就是A₁、A₂、A₃中的一个，而完全可能介于A₁、A₂之间或A₂、A₃之间，所以，如果欲获得精准的实验结果，有必要在第一次实验结果的基础上，再进行一次或多次的正交设计，这样才能逐渐的向最优结果逼近，至于，要进行多少次实验，那要看实验精度的要求。国内绝大多数研究者在发表的论文上都采用1次正交实验设计，并声称得到了最优工艺条件。这样的表述是不严谨的。况且，一些研究者选用的3个水平之间的跨度非常大，通过一次正交实验根本就无法得到最佳的工艺参数。

3   还有一些研究者，非要将正交实验进行到所有因素的优水平均为中间水平时才肯罢休，这完全没有必要。看问题，要看主要矛盾，只要那些对结果具有显著影响的因素的优水平位于中间水平就可以了，那些对结果没有显著影响的因素，没有必要考虑它们。对于某些实验，如果要考虑的因素很多，这时可以先采用L₈(2⁷)设计，然后通过方差分析将那些对结果没有显著影响的因子剔除，然后再进行细致的正交设计。

在这里顺便提一下，老外更注重单因素实验，正交设计虽然也采用，但是用的并不多，似乎他们对此并不敢兴趣。而国内学者在国际期刊上发表的论文，涉及到参数优化的通常都采用正交设计。如果像我第1点所指出的那样，默认交互作用不存在，那么这样的正交设计和老外的单因素实验结果无异。