克服受试对象间由于遗传因素的差异所引起的偏差，同时还可以减少样本含量。
是在自身配对设计基础上发展的双因素设计，可在同一对象身上观察两种处理的效应，并能减少误差，提高检验效率。
例如：研究A药治疗高血压的疗效，以传统的抗高血压B药物作对照。经随机化将实验动物分为两组，一组先给A药后再给B药，另一组先给B药后再给A药。第一、二阶段均为一个月，一、二阶段之间的间歇期为一周。结果见表4-4：
表4-4 两种药物治疗高血压的交叉实验
析因设计是一种多因素多水平交叉分组进行全面实验的设计方法，将两个或多个实验因素的各水平进行实验。 例如：2个因素同时进行实验，每个因素取2个水平，实验的总组合数有22=4个(表4-5)；如果每个因素取3个水平，则总组合数有32=9个，即这9种组合都要进行实验，故一般采用简单的析因实验设计。
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
表4-5 2×2析因设计
交互作用；通过比较各种组合，找出最佳组合。如果在
一次实验中，当一个因素的水平间的效应随其他因素的水平不同而变化时，因素间存在交互作用，它是各因素效应间不独立的表现。
正交设计适用于多因素分析，可算出各因素不同水平对实验的影响，找出最佳组合。现以L4(23)及L9(34)正交设计结合例子简单介绍(L表示正交设计，4或9表示分4组或9组，23表示3个因素2个水平，34表示4个因素3个水平)。 例1 营养液中有三个因素(Ca2+，K+，Mg2+)，各有2个水平(高浓度、低浓度)，要分析它们对实验的影响，找出最佳组合，可设计如下表4-6：
表4-6 L4(23)正交设计
表中Ca2+的1水平之和为+=，K+的1水平之和为+=…。可以看出，Ca2+的差值绝对值最大，说明Ca2+对实验影响最大，且低浓度好。K+的影响次之，高浓度好。Mg2+的影响最小，高浓度好。结论是以低Ca2+，高K+，高Mg2+为最佳组合。但是，这一组合在实验中并未出现，但正交设计提示这是最佳组合，可安排复试加以验证。
例2 四种药物各有三个水平，用L9(34)正交设计，见表4-7：
由表中可以看出甲药影响最大，应列为主药，大剂量较好。乙、丙、丁三药影响较小，可列为辅药，最佳组合为甲
药大剂量，乙药大剂量，丙药小剂量，不用丁药。按理四种药物各三个水平，应做34=81组实验，现在只做9组就找出了实验中并未出现的最佳组合。
在正式实验前应充分重视预试验的重要性，小规模的预试验是使用少量的动物得到预示性的数据或通过预试验将操作和技术固定并完善，即通过预试验可了解各因素对实验的影响，找出最适实验对象、用药剂量和实验条件及检测指标，如温度、刺激强度、营养液组方等，为正式实验做必要的准备，提高实验的重复稳定性和灵敏度。为此，预试验中应注意以下问题：
表4-7 L9(34)正交设计
(1)实验稳定性：变异系数越小，说明实验波动越小，实验的重复稳定性越好。变异系数CV=。
(2)实验灵敏度：预试验时测定两个有效量(D1、D2)，测定其反应强度(E1、E2)。
计算因变系数，因变系数越小，实验灵敏度越好。因变系数CI=(E2-E1)／(lgD2-lgD1)。
筛选是在预试验或既往经验的基础上，用少量动物对多种药物或造模手段进行实验。一般以P (1)保护性实验(以急性毒性实验为例)：筛选解毒药时，常将各解毒药与毒剂的半数致死量(LD50)合用，连用4只非纯品系动物，如无
死亡，表明该药筛选合格(P (2)概率判别实验：本法应用范围更广，对几只动物用药检测其阳性反应数，就可根据概率论推算出该药阳性率的大致情况，参见表4-8。 表4-8 概率判别实验
(1)动物：多用非纯品系动物(能反应个体差异)，如小鼠，健康雌雄各半，20±2g为宜，日龄达到性成熟。 (2)实验条件：在有控制的室温、光照、饲养和卫生条件下进行。
(3)药物及给药途径：以静脉注射、腹腔注射和灌胃为主，最好和临床上给药途径相同。小鼠的用药量标准为：灌胃给药应小于1ml；静脉注射应小于；腹腔注射应小于1ml。另外，药液pH值及渗透压应在生理范围内。
(4)观察项目和时间：记录毒性反应的症状、原因以及致死时间、致死药量、致死动物数量等，当发现组织病变时，应取材做病理切片，必要时做组织学检查，整个实验观察7d。 (5)实验报告：必须说明实验条件，制定LD50值为全面表达实验结果，应求出
95％可信区间和LD10来表示误差限度和量效关系，通过LD50和LD10算出LD5、LD95以 及回归系数。
(6)LD50测定法：方法很多，有加权机率单位法(Bliss