Статья посвящена тому как из разрозненных экспериментальных точек многофакторного эксперимента получить информацию о степени влияния факторов и их взаимодействий на исследуемую функцию на основе анализа углов наклона градиента интерполирующей функции. Степень влияния факторов и их взаимодействий на функцию связывается с углами наклона градиента к осям факторов и плоскостям, определяемым взаимодействиями факторов. Производится ранжирование факторов и их взаимодействий по степени значимости. Задачу ранжирования факторов по значимости в статистике отчасти решает дисперсионный анализ, предлагается полное решение этой задачи при меньшем количестве информации. Предлагаемый метод делает возможным новый подход к планированию эксперимента, основанную на разделении факторного пространства на кластеры по степени влияния факторов на функцию. Метод пригоден для извлечения экспертной информации из анализа экспериментальных данных.