називаються схеми багатофакторних дослідів, побудовані за принципом всіляких поєднань чинників.
У факторіальних дослідах може вивчатися дію і взаємодію як кількісних, так і якісних факторів і їх градацій. Для кількісних факторів нульова градація (0) означає відсутність досліджуваного фактора, наприклад без добрив, без поливу і т.п. або його якийсь нижчий рівень, наприклад мінімальна норма посіву, глибина обробки і т.п. Для якісних факторів нульова градація (0) означає контрольний варіант - стандартна система обробки, стандартний сорт і т.д.
Повна багатофакторна схема дає можливість отримати з експерименту максимум інформації. Тому там, де немає особливих перешкод до проведення досвіду з факторіальною схемою, їй потрібно віддати перевагу. Прагнення скоротити схему шляхом виключення практично нецікавих варіантів веде до втрати значної частини інформації, не дозволяє встановити взаємодію факторів, зводить експеримент до простого однофакторном досвіду. p align="justify"> Застосування повних факторіальних схем особливо корисно і незамінне при з'ясуванні парних взаємодій різних факторів, наприклад добрив і зрошення, обробки грунту та вапнування тощо
Цілком очевидно, яке величезне значення мають дослідження, спрямовані на розробку такого поєднання прийомів, яке може сприяти позитивному взаємодії факторів. Найчастіше воно проявляється при поєднанні різнойменних факторів, і, навпаки, поєднання чинників, діючих в одному напрямку, часто веде до негативного результату, який вказує на практичну доцільність роздільного застосування цих факторів впливу. Все це свідчить про те, що при плануванні багатофакторних дослідів в комплекс треба включити різнойменні фактори. p align="justify"> Вирішальне значення для успіху міогофакторного експерименту має вдалий вибір основного рівня (центру експерименту) і одиниць (кроку) варіювання досліджуваних факторів.
Доцільно так встановити крок варіювання, щоб нижній і верхній рівні варіювання перебували в активних областях (лімітуючої і інгібуючої) на кривій залежності результативної ознаки від величини окремого фактора.
Схема повного факторіального експерименту має низку важливих переваг перед однофакторном, серед яких відзначимо наступні.
. Досвідчені дані показують вплив кожного фактора в різних умовах, створюваних зміною інших факторів. p align="justify">. Випробування різних сполучень факторів дозволяє отримати більш надійні підстави для практичних рекомендацій, що залишаються придатними і при змінних умовах. p align="justify">. При незалежному дії факторів один багатофакторний досвід дає стільки ж інформації про кожного з них, як якби весь експеримент був присвячений дослідженню тільки одного фактора. Якщо ж фактори взаємодіють, то ми отримуємо велику додаткову інформацію про величину і характер їх взаємодії. p align="justify...
