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析因设计（factorial design）是通过试验用药物剂量的不同组合，对两个或多个试验用药物同时进行评价，不仅可检验每个试验用药物各剂量间的差异，而且可以检验各试验用药物间是否存在交互作用，或探索两种药物不同剂量的适当组合，常用于复方研究。当交互作用存在时，表示各因素不是相互独立的，而是一个因素的水平有改变时，另一个或几个因素的效应也相应有所改变；反之，如不存在交互作用，表示各因素具有独立性。析因设计时需考虑两种药物高剂量组合可能带来的毒副反应。
在析因设计中，通常用数字表达式表示不同因素和水平数的设计。如2×3×2析因设计表示有3个因素，第一个因素有2个水平，第二个因素有3个水平，第三个因素有2个水平。最简单的析因设计是2×2析因设计，即两因素两水平析因设计。
析因设计可以将处理因素的各水平的组合视为一个处理，如2×2析因设计，有因素A和B两个处理因素，每个处理因素设为“有”和“无”两个水平，此时两因素各水平组合后即有4组：只有A，只有B，既有A又有B，既无A又无B。析因设计临床试验中可以将受试者随机分配到这4组，即随机分配到处理A和B可能的组合之一。在很多情况下，该设计主要用于检验A和B的交互作用，或用于探索两种药物不同剂量的适当组合，以评估由两种药物组合成的复方药的治疗效果。
例3-4 在降脂药物的研究中，有研究者考虑虽然西药辛伐他汀降脂作用明显，但长期服用有一定的不良反应，而某中药被认为也有一定的降脂作用。为考察辛伐他汀和某中药两者联合使用是否存在一定的协同治疗作用，拟采用双盲双模拟、随机平行对照析因设计，其设计格式如图3-4。
图3-4 2×2析因设计示意图
析因设计是多因素的交叉分组试验设计，其统计分析要采用多因素的分析方法，分析多个因素的交互作用。两因素的交互作用称为一阶交互作用，若因素个数大于2，亦可计算二阶交互作用、三阶交互作用等。若存在交互作用，在统计分析时须逐一分析各因素的单独效应，即其他因素的水平固定时，同一因素不同水平间的差别。反之，如果不存在交互作用，说明各因素的作用效果相互独立，逐一分析各因素的各水平间的平均差别即可，即主效应。
析因设计可以对各因素的不同水平进行全面组合，通过比较各种组合，可以寻求最佳组合，全面高效。但当因素过多或水平数过多时，要求的组别数会很多，对试验的实施和管理要求也就越高。相对于主效应的估计，交互作用的估计对样本量的要求更高。因此，如需分析交互作用，样本量的估计必须基于交互作用而非主效应。如果试验的样本量是基于检验主效应的目的而计算的，关于交互作用的假设检验，其检验效能往往是不足的。