在科学研究、工程实验和工艺优化过程中，如何通过有限的试验次数探索多个因素对实验结果的影响，是一个常见的问题。正交试验设计（Orthogonal Experimental Design）通过合理安排试验组合，为多因素、多水平实验提供了一种高效的设计方法。
然而，在实际研究工作中，实验人员往往需要借助电子表格、统计软件及绘图工具，分别完成试验方案设计、数据整理、统计计算和报告制作。不同工具之间频繁切换，不仅增加了操作成本，也使试验数据的统一管理变得更加困难。
为改善这一工作流程，柯影数智（Keying）推出正交助手 v0.2.0。这是一款面向 Windows 与 macOS 的桌面应用，将正交试验设计、统计分析、数据可视化、报告管理和 AI 辅助解读整合到统一的操作环境中。
01｜正交试验设计：从实验方案开始
正交助手提供项目化的试验设计工作流程。用户可以根据实验目标创建独立项目，配置正交表、试验因子及各因子的水平，并生成对应的试验安排表。核心功能包括：
创建与管理实验项目
配置正交表及实验因素
设置各因素的水平
生成试验安排表
保存和管理实验方案
通过结构化配置，减少手动整理试验组合的重复工作。需要注意，正交设计能否满足研究目标，仍取决于正交表选择、因子水平设置以及交互作用等设计条件。
02｜数据录入：让试验结果集中管理
完成实验后，用户可以直接在软件内录入实验数据，也可以导入已有数据文件。目前支持：
CSV 数据导入
Excel 数据导入
实验结果手动录入
项目工作区数据保存
通过统一的数据管理流程，将实验设计方案与实际观测结果关联起来，为后续统计分析提供基础。
03｜统计分析：从数据中寻找规律
统计分析是正交助手的核心能力之一。当前版本提供极差分析、单因素方差分析和双因素方差分析。
极差分析
通过计算不同因子各水平下的响应统计量，比较因素对实验结果的影响程度。极差分析能够帮助研究人员初步识别重要因素，并为后续分析提供参考。需要指出的是，极差大小反映的是相应统计量的变化幅度，并不直接等同于统计显著性。
单因素方差分析
单因素方差分析（One-way ANOVA）用于检验不同水平或分组对应的总体均值是否存在统计学差异。在满足相应统计假设的条件下，可以通过方差分析结果辅助判断因素效应。
双因素方差分析
双因素方差分析（Two-way ANOVA）能够研究两个因素对响应变量的影响。当试验设计具备相应的可估计条件时，还可以分析因素之间的交互作用。通过内置统计分析功能，用户无需单独编写 Python、R 等统计计算脚本，即可完成软件支持的分析任务。
04｜图表工作台：让分析结果更加直观
仅有统计计算结果还不够，如何有效展示实验数据同样重要。 正交助手提供图表工作台，用于查看和呈现实验分析结果。用户可以通过可视化方式观察数据特征，辅助理解不同实验因素与响应结果之间的关系。图表展示与统计计算相结合，使分析过程更加直观，也为研究汇报和结果整理提供便利。
05｜AI 辅助解读：让统计报告更容易理解
随着大语言模型在科研辅助场景中的应用不断拓展，正交助手也加入了 AI 辅助报告解读能力。用户可以在软件中配置大模型服务，利用模型对分析报告进行辅助解读。AI 可以帮助用户梳理统计结果、理解分析内容，并为报告阅读提供参考。
研究人员仍需结合实验条件、统计假设以及专业知识，对分析结果进行独立判断。
06｜项目工作区：从实验设计到结果归档
正交助手采用以实验项目为中心的工作区管理方式。项目相关数据与生成的报告可以保存在对应工作区内，同时支持自定义导出位置。这种管理方式能够帮助用户将试验方案、实验数据和分析结果组织在统一的项目结构中。无论是课程实验、科研课题，还是工程试验，都可以按照项目进行分类管理。
07｜适用场景
正交助手主要面向需要开展多因素实验与数据分析的用户。
科研实验
辅助研究人员设计正交试验、整理实验结果并完成常见统计分析。
工程试验
用于涉及多个可控因素的工程实验，帮助比较不同试验条件下的响应表现。
工艺参数优化
通过正交试验方案和数据分析，为工艺参数选择提供参考。
教学与课程实验
为正交试验设计、极差分析和方差分析相关教学提供软件操作环境。