自从R.A.Fisher提出了现代统计学的理论后,试验设计在统计学的实践和应用中发挥了重要的作用,它被广泛的应用于许多科学研究领域,如农业、生物、化学等.试验设计的一个主要任务是寻找好的设计和有效地分析试验数据,以使与试验有关的更多效应和模型能够被估计出来.当试验单元是非齐性的时候,分区组设计的方法非常有用.如果我们把水平组合分成不同的区组,那么试验中变差的系统来源就可以被消除.在一些分区组设计当中,可能存在具有不同水平处理因子的设计.在所有的这些部分因析区组设计中,处理因子水平是两水平和四水平的设计具有最简单的数学结构。我们称这样的设计是混水平分区组设计,用2n-m41:2r来表示,其中n是处理因子数,m是独立的处理定义字的个数,r是独立的区组因子数。本文研究选取最优混水平分区组设计的最优性准则。第一章介绍了现有的正规部分因析设计的最优性准则,并给出了一些记号.·第二章把2n-m41:2r设计的定义对照子群中的字分为四种类型,在此基础上给出了混水平分区组设计的最小低阶混杂准则。第三章把Chen and Hedayat（1998）关于包含纯净两因子交互作用的分辨度等于Ⅲ或者Ⅳ的2m-p部分因析设计的结果推广到混水平分区组设计中.基于Zhamg,Li,Zhao and Ai（2008）介绍的别名效应数型,第四章对2n-m41:2r设计提出了一个新的别名型（MBAP）,并在MBAP的基础上,我们给出了选取最优的2n-m41:2r设计的一般最小低阶混杂准则.
