所謂單因子實驗就是固定所有其他因子不變，每次只變動一個因子進行實驗，然後變動第二個因子（固定其他因子），以此類推的實驗方法。單因子法看起來是一個比較邏輯的實驗方法，但它的問題也非常突出，簡單舉個例子。

如果我們採用單因子方法來研究兩因子兩水平的實驗：

（1）溫度固定在低水平100℃，改變壓力，我們就能得出結論：電壓在高水平280V時最好

（2）然後把電壓固定在高水平280V，改變溫度，結論則為：溫度在低水平100℃時最好

結合以上這次實驗我們得出的結論是：溫度為100、電壓為280V時為最佳的設定，而實際上我們漏掉了更好的因子設定：溫度為200℃、電壓為220V。

透過這個例子，我們來說一下單因子法的缺點：

a. 往往只能找到區域性最佳，而不是整體最佳

b. 不能有效發揮資料作用（如果我想知道溫度為150，電壓為250的輸出，這種方法是看不出的）

c. 無法考察因子之間的互動作用

……

與之相比，正交設計任意一列+-（+表示高水平、-表示第水平）相加和為1，任意兩列++、+-、-+、--出現次數相同，這種設計可以做到“均衡分散、整齊可比”。可以同時研究多個因子並考察因子之間的互動作用……