正交试验设计（Orthogonal Experimental Design, OED）是工程、农业、医学等领域常用的实验设计方法，通过合理选择因素水平组合，减少实验次数并提高结果可靠性。以下是常用的正交试验设计软件推荐及相关信息：

一、专业统计软件

SPSS

- 内置正交设计功能，支持多因素多水平设计，可快速生成正交表并进行分析，适合科研和工程领域。

- 优势：操作简便，适合基础用户和快速分析需求。

Design Expert

- 专为实验设计优化设计，提供正交表生成、实验方案设计、结果分析及优化建议，适合工程实验和科研项目。

- 特点：用户友好，支持混合水平设计，输出结果直观易懂。

Minitab

- 功能强大的统计分析工具，支持正交试验设计、响应曲面分析等，适合大型数据集和复杂实验设计。

- 优势：自动化程度高，适合专业用户和学术研究。

二、通用数据分析工具

R语言

- 通过`aov`、`anova`等包实现正交设计，适合统计专业用户，支持自定义正交表和复杂模型分析。

- 优势：灵活性强，适合高级用户和学术研究。

Python

- 利用`scipy`、`statsmodels`等库进行正交设计，适合编程爱好者，可扩展性强。

- 优势：代码可复用，适合自动化和批量处理。

三、其他专用工具

正交设计助手（多版本）

- 支持正交表生成、混合水平设计、结果分析及多种输出格式，适合工程测试和科研场景。

- 特点：无需安装，操作便捷，适合快速设计需求。

CAD软件（如AutoCAD）

- 提供正交绘图功能，用于工程图纸设计，与实验设计关联较少但实用。

四、注意事项

混合水平设计：

若涉及不同水平组合，建议使用支持该功能的软件（如Design Expert、Minitab），避免手动计算错误。

数据验证：实验后建议使用SPSS、Excel等工具验证数据完整性和分析结果合理性。

以上工具可根据具体需求选择，科研人员可优先考虑SPSS或Minitab，工程实践者推荐Design Expert或CAD软件，编程用户则可选R或Python。