样本例数的统计学估计:
n=c(s/Δ)2
n=每组样本例数 s=合并的标准差 Δ=事先规定的临床认可的有意义差值
c=当α(第Ⅰ类错误)吉芬难题和1-β(检验把握度)为指定的常数时,组间例数的比例系数
不同研究目的的实验有不同的样本例数计公式,可咨询统计专业人员
析因设计：
是一种多因素的交叉分组设计。它不仅可检验每个因素各水平间的差异，而且可检验各因素间的交互作用，表示各因素不是各自独立的，而是一个因素的水平有改变时，另一个或几个因素的效应也相应有所改变；反之，如不存在交互作用，表示各因素具有独立性，一个因素的水平有所改变时不影响其他因素的效应。 2×2析因设计
| A因素 |
B因素 | A1 | A2 |
B1 | A1B1 | A2B1 |
B2 | A1B2 | A2B2 |
| | |
正确应用析因设计：
析因设计各处理组间在均衡性方面的要求与完全随机设计一致，各处理组样本含量应尽可能相同；析因设计对各因素不同水平的全部组合进行试验，故具有全面性和均衡性； 析因设计可以提供三方面的重要信息：
各因素不同水平的效应大小
各因素间的交互作用
通过比较最佳组合，出最佳组合
析因设计比一次只考虑一个因素的实验效率高，比如，2×2析因设计是一次考虑一个因素实验的1.5倍。从得到的信息来看，它节省了组数和例数；
当考虑的因素较多，处理组数会很大（比如，4个因素3个水平的处理数为34=81种），这时采用析因设计不是最佳选择，可选用正交设计。
析因设计的优点之一是可以考虑交互作用，但有时高阶交互作用是很难解释的，实际工作中常只考虑一、二阶交互作用。
以下来自胡良平主编《现代统计学与聚氨酯丙烯酸酯SAS应用》军事医学科学出版社2000年渗铝8月第1版2002年4月第2次印刷：
多重比较中“各处理组均数都分别与对照组均数比较的DUNNETT t检验法”
试验所涉及的处理因素的个数≥2，当各因素在试验中所处的地位基本平等，而且因素之间存在一级（即2因素之间）、二级（即3个因素之间）乃至更复杂的交互作用时，需选用析因设计。
试验设计：
假定要考察的试验因素有3个，它们分别有2、3、4个水平，则它们的所有水平组合数为2课堂内外小学版×3×4=24（种），即有24种不同的试验条件，每种试验条件下至少独立重复做2次以上的试验，即此设计所需的总样本含量=K×2×3×4（这里，K为重复试验次数）。显然，此设计所需的样本含量与因素水平的水平数和因素的个数成正比，当因素个数>4时，试验者一般较难接受。此时，若二级以上的交互作用可忽略不计时，可选用正交设计；当因素个数相当多时，有时，即使用正交设计仍感到试验次数过多，此时，可先用均匀设计（相当于撒大网）筛选重要因素，然后，用正交设计（相当于撒中号网）进一步缩小试验范围，最后，再用析因设计（相当于撒小网）考察少数几个最重要因素之间的复杂关系（通过二级以上的交互作用反映出来）。
以下内容来源比较杂：
交互作用就是说可以说明他们作用有交互作用，但是析因设计是全因子设计，已经包含了所有组合，当然也包括最佳组合，出现的最大值或最小值就是理论上用正交推导出来的最佳组合
因为正交设计不是全因子设计，可能不包含最佳组合，所以要根据交互作用去推导最佳组
合，这是二者关键的区别
Eta金瓶梅概述值越大贡献越大偏eta只是说明其效应，类似与回归系数不能这么说，只能说浓度影响最大， 温度次之，时间的影响最小我统计出来Eta值药物浓度是0.415；温度是0.163；时间是0.155
确定不了时间的，直接根据最大值就得出最佳组合的，理由就是析因设计是全因子设计，本身已经包含最佳组合
测井技术dunnett多个试验组与一个对照组比较，ANOVA
对所得数据进行定量资料基本分析抑制率与化疗药浓度、加热温度和加热时间3个因素的p值均是0.000<0.05说明药物组之间有统计学意义，给药和加热后不同时间点之间有统计学意义，不同加热温度之间有统计学意义。3个因素eta统计量的平方η2分别为0.416、0.163、0.155。说明抑制率与3因素关联性统计量比较与化疗药浓度最强、加热温度次子、加热温度最弱。
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