分批试验法(block search)一种单因素优选法。此方法是每一批多做几个试验，同时进行比较，这样可以减少检验的时间或代价，一批一批地试验下去，直至找到最优点为止。若试验结果需要较长的时间才能得到，或者检验一次需要花很大代价，而且每次同时检验多个样品几乎和检验一个样品所花的时间或代价相近，则采用分批试验法为好。分批试验法不同于斐波那契法(参见“斐波那契法”)。分批试验法分为均分分批试验法和比例分割分批试验法两种。

平分法、黄金分割法、分数法有一个共同的特点，就是必须根据前一次试验的结果才能安排后面的试验。这样安排试验的方法其优点是总的试验次数很少，但缺点是试验只能一个一个地做，试验的时间累加起来可能较长，无法在较短的时间内完成全部试验，并得出结论。

与此相反，也可以把所有可能的试验同时都安排下去，根据试验结果找出最好点，这种方法称为同时法。例如，把试验范围平均地分为若干份，在每个分点上同时做试验。很显然，它的好处是试验总时间短，但却是以多做试验为代价的。当某项试验要求在最短的时间内得出结论，而每个试验的代价不大，又有足够的设备，这种方法当然也是可行的。

但较好的办法是将全部试验分几批做，一批同时安排几个试验而不是一个试验，这样可以兼顾试验设备、代价和时间上的要求。这就是分批试验法。这种试验设计方法又分为预知要求法和比例分割法两种。

在生产和科学实验中，为加速试验的进行，常常采用一批同时做几个试验的方法，即分批试验法。分批试验法可分为均分分批试验法和比例分割分批试验法两种。

均分分批试验法是把每批试验配方均匀地同时安排在试验范围内，将其试验结果比较，留下好结果的范围。在这留下的部分，再均匀分成数份，再做一批试验，这样不断做下去，就能找到最佳的配方重量范围。在这个窄小的范围内，等分点结果较好，又相当接近，即可中止试验。这种方法的优点是试验总时间短、快，但总的试验次数较多。

假设第一批做2n个试验(n为任意正整数)，先把试验范围等分为(2n+1)段，在2n个分点上作第一批试验，比较结果，留下较好的点，及其左右一段。然后把这两段都等分为(n+1)段，在分点处做第二批试验(共2n个试验)，这样不断地做下去，就能找到最佳点。

比例分割分批试验法与该法相似，只是试验点不是均匀划分，而是按一定比例划分。该法由于试验效果、试验误差等原因，不易鉴别，所以一般工厂常用均分分批试验法，但当原材料添加量变化较小，而制品的物理性能却有显著变化时，用该法较好。

假设每一批做2n+1个试验。

第一步，把试验范围划分为2n+2段，相邻两段长度为a和b(a>6)，这里有两种排法，一种自左至右先排短段，后排长段；另一种是先长后短。在(2n+1)个分点上做第一批试验，比较结果，在好试验点左右留下一长一短(有两种情况，长在左短在右，或是短在左长在右)两段，试验范围变成a+b。

第二步，把a分成2n+2段，相邻两段为a1，b1(a1>b1)，且a1=b，即第一步中短的一段在第二步变成长段。这样不断地做下去，就能找到最佳点。

分批试验法是将全部试验分几批作，一批同时安排几个试验，这样可以兼顾试验设备、代价和时间上的要求。

分批试验法实用于：

1．预先能够确定总的可能试验个数，即已知试验的范匾和要求的精确度；

2．事先限定试验的批数和每批的个数。如果各批试验数目相同，则可根据预给的要求进行试验。