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均匀设计的优点:最大限度的减少了试验的次数。缺点:结果统计分析复杂,试验次数少,抽样误差增加,不适用于试验误差很大的情况。
均匀设计法与正交设计相比具有如下优点：
⑴试验次数少，每个因素每个水平只做一次试验，试验次数与水平数相等，而正交设计的试验次数是水平数的平方的整数倍；
⑵适当调整水平顺序，就可避免高（或低）档次水平相遇，以防试验出现意外现象；
⑶利用电子计算机处理试验数据，可迅速求得定量的回归方程式，便于分析各因素对试验结果的影响，定量地预测优化结果。
在其他因素相对一致的条件下，只研究某一个因素效应的试验，就叫单因素试验。常用的单因素试验设计方法有黄金分割法、分数法、交替法、等比法、对分法和随机法等
分数法的使用：
（1）确定等分试验范围的份数：增加或缩减—与分母同
（2）根据第一批试验的结果，判断极值的存在区间，然后继续用分数法安排第二批试验。
对分法
② 要有一个标准（或具体指标）。
②要预知该因素对指标的影响规律。
研究两个以上不同因素效应的试验，叫做多因素试验或多因素试验。多因素试验设计方法有正交试验设计、均匀试验设计、稳健试验设计、完全随机化设计、随机区组试验设计、回归正交试验设计、回归正交旋转试验设计、回归通用旋转试验设计、混料回归试验设计、D-最优回归设计等
其中最基础的、在各领域应用最广泛的多因素试验设计方法是正交试验设计、均匀试验设计、回归正交试验设计以及回归正交旋转试验设计
5.均匀试验设计的优点与缺点：
优点：（1）与正交设计相比，均匀设计的实验次数等于水平数
，而正交设计的实验次数至少为
，故均匀设计的实验次数明显少于正交设计。因此，均匀设计常用于多个因素多水平的实验。（2）与正交设计相比，均匀实验设计也可分析各因素间的交互作用，但安排实验时不必留出交互作用列，只须在回归分析时增加交互作用项即可。
缺点：当实验因素和水平数较少时，均匀设计的均匀程度低，宜用正交设计或析因设计。
当实验因素和水平数较少时，均匀设计的均匀程度低，宜用正交设计或析因设计。
3.完全方案
完全方案的缺点就是处理数太多，尤其是当试验因素和水平数较多时，试验方案过于庞大。使试验难以进行。所以这种设计只能在试验因素较少，水平数不多时应用。
4.不均衡方案
不均衡方案是为了缩减处理数，在完全方案的基础上，根据经验和专业知识，剔除一些次要的和无意义的组合而可构成。不均衡必然不完全，所以不均衡方案是一种不完全方案。
也可以先选关键性的因素，拟定几个简单方案进行试验，待这些因素的作用明确后，再把几个有效的因素及其有效的处理组成不均衡方案，由简到繁，逐步深入
三、综合试验
通过单因素和复因素试验，可以探索出在一定条件下不同因素的最优组合，根据这个最优组合制定一整套的技术措施，再与现行生产所采用的成套技术措施相比较，研究最优组合的综合效应并检验其实用价值，这就是综合试验。所以，综合试验具有检验和示范的作用。
