4×4的拉丁方设计中处理因素有三个。
拉丁方试验设计，是指在统计上能控制两个不相互作用的外部变量，每个外部变量或分区变量被划分为一个相等数目的级别且自变量也同样被分为相同数目的级别，即拉丁方排列，按此排列进行试验设计的方法。用于排列拉丁方字母的个数称为拉丁方的阶，同一阶的拉丁方排列形式很多，试验设计可随机选择其中的一种。4X4的4阶拉丁方可应用于4处理，4重复设计。
因此，拉丁方设计的双向分组较之随机区组设计的单向分组的误差小，而分析效率则较高。拉丁方设计的不足处是它要求处理数与重复数相同，处理太少时，误差自由度的不足将影响方法的灵敏度，而处理太多，则因试验过于庞大又难以实施。
随机区组设计和拉丁方设计的区别是什么？
首先，随机区组设计与完全随机设计是两种不同思想的设计。完全随机设计为单因素设计，仅考虑处理因素。随机区组设计为双因素设计，考虑的因素有两个，一个是处理因素，一个是区组因素。
其次，随机区组设计与完全随机设计的分组方式不同。随机区组设计是先将控制因素条件相同或相似的受试对象安排在同一区组，然后将其随机的分配到各处理组，同一区组的受试对象数和处理组数相等。这样，各处理组间均衡性较好。
随机区组设计（Randomized block design），简称区组设计，亦称配伍组设计。这种设计的特点是根据“局部控制”的原则，将试验地按肥力程度划分为等于重复次数的区组，一区组安排一重复，区组内各处理都独立的随机排列。这是随机排列设计中最常用而最基本的设计。
完全随机设计，指的是采用完全随机化的方法将同质的受试对象分配到各处理组,然后观察各组的实验效应。完全随机设计也叫成组设计，被试对象被分成若干组，每组分别接受一种实验处理，有几种实验处理被试也相应的被分为几组，各实验组的被试之间相互独立，因而又叫“独立组”设计。
拉丁方设计（Latin square design）是以表格的形式被概念化，其中行和列代表两个外部变量中的区组，然后将自变量的级别分配到表中各单元中。简单的说就是某一变量在其所处的任意行或任意列中，只出现一次。
使研究人员得以在统计上控制两个不相互作用的外部变量并且操纵自变量。每个外部变量或分区变量被划分为一个相等数目的区组或级别，自变量也同样被分为相同数目的级别。