多因素析因试验较之传统的每次试验一个因素的多因素试验方法有着明显的优点。首先,多因素析因试验不仅能考察各因素的主效应,还能分析因素之间的交互作用。它不象每次一个因素的试验只能考察各个因素的单独影响,因而析因试验所得结论一般说来比每次一个因素的试验更符合实际。例如,在一项两个2水平因素的试验中,假如每次一个因素的试验显示出A1B2比A1B1好,A2B1比A1B1好, 那么一个自然的推论应是A2B2会更好。然而,当因素之间存在交互作用时,这个结论可能是完全错误的。表1(Ⅱ)的数字例子就属于这种情况。其次,由于析因试验的全部观测值能一起用来分析各个因素对指标的影响,而每次一个因素的试验只能用一个因素的试验结果单独分析这个因素的作用,所以要达到同样的分析精度,每次一个因素的试验所需要的试验次数一般比析因试验的多,即析因试验更有效。例如,在一项两个2水平因素试验中,每次一个因素进行试验,因素A的一个简单效应为A2B1-A1B1,因素B的一个简单效应为A1B2-A1B1。因为试验存在误差,为了能用观测到的简单效应的平均值估计两个因素的效应,每种处理必须进行(比如说)两次试验。这时共需作6次试验。但若施行析因试验,则只需增加一个试验A2B2,即可求得因素A的两个效应A2B1-A1B1,A2B2-A1B2的估计以及B的两个简单效应A1B2-A1B1,A2B2-A2B1的估计,分别加以平均就可求得A与B的主效应的估计。可以证明,这样两种试验的精度是一致的。但这时的析因试验只要作4次试验。再者,由于析因试验考察一个因素时是在其它因素的不同水平上进行的,因而所得结论能用于比较广泛的试验条件。析因试验的主要缺点是,当考察的因素比较多时,所需要的试验次数太多。例如,10个2水平因素的析因试验的所有可能的水平组合有210=1024,7个3水平因素的析因试验的所有可能的水平组合有37=2181等。与此有关的是试验太多就很难保持试验环境的一致。为了克服析因试验的这些困难,统计学家已成功地研究出了一套诸如部分析因试验、混杂法和强调效率的多因素试验方法。