在效应稀疏原理成立的前提下，对2水平正交饱和设计的统计分析已有不少很成熟的解决方法;但效应稀疏原理不总是成立的，因此寻找一些能够有效解决一般的饱和设计的统计方法就非常必要.本文在零效应搜索法的基础上，对几种典型的统计分析方法进行了比较研究.并将零效应搜索法推广到t分布.　　论文主要由五章组成.　　第一章是引言，对饱和设计的一般模型进行了描述，简单介绍了已有的三种有代表性的分析饱和设计的统计方法:Lenth法，MaxUr法，零效应搜索法.指出了每种方法的应用范围及其优点和局限性.　　第二章对零效应搜索法作了进一步的研究，本章利用次序统计量的期望的另一个性质，用零效应搜索法的思想构造出了相应的检验统计量，对此统计量的性质进行了研究.模拟结果显示，该检验统计量也能很好的识别出饱和设计中的显著因子，对误差方差的估计效果也很好.　　第三章将零效应搜索法进行了推广.一般假定，误差是服从正态分布的.因为t分布的密度函数也是对称分布，所以零效应搜索法对t分布也适用.由于t分布的密度函数比较复杂，无法给出统计量的具体形式.但可通过模拟来实现，通过对各种情况的模拟计算来说明零效应搜索法对t分布也适用.本章选择自由度为3的t分布做模拟，并且在此假定下，也能很好的识别饱和设计中的显著因子，并且误差方差的估计也很好.　　第四章对上述方法在不同条件下进行了模拟比较研究.发现在效应稀疏原理的假设下，Lenth法是较好的一种识别显著因子的方法.而在显著因子较多的情形下，零效应搜索法是较好的一种识别显著因子的方法.　　第五章是结论.对本文介绍的三种分析饱和设计的方法进行了模拟比较，发现在效应稀疏原理的假定下，Lenth法是一种较好的识别显著因子的方法，但对于σ2的估计效果较差;而在显著因子较多的情况下，零效应搜索法是一种很好的识别显著因子的方法，且对误差方差的估计效果也很好.用零效应搜索法可以检验显著因子多达m-1(m为总因子数)个的正交饱和模型.我们的目的是希望找到一种既能识别显著因子，又能很好的估计σ2的一种分析饱和设计的方法.