首先，我们需要对前期所有实验数据进行全面细致的回顾与分析。这一步骤旨在确认每个阶段实验设计是否合理、执行过程中是否存在操作失误，并检查数据分析过程是否有误。特别需要注意的是，不同实验方法之间可能存在适用范围上的差异。例如，单因素实验侧重于考察单一变量对目标性能的影响；而正交试验则更关注多个因素之间的交互作用及其最优组合。因此，在对比结果时必须考虑到这些方法各自的局限性。

接下来，基于上述分析结果，可以考虑采用以下几种策略来设计验证实验：

1. 增加样本量：如果怀疑是由于样本数量不足导致了结果不一致，则可以通过扩大样本规模来进行验证。这种方法能够提高统计学意义，减少随机误差带来的影响。

2. 重复实验：对于任何一种实验方案，至少需要重复三次以上才能保证结果具有可靠性。重复实验不仅有助于验证初次实验的有效性，还能进一步优化参数设置。

3. 交叉验证：将不同的实验方法应用于相同条件下进行测试，比较它们得出结论的一致程度。如果发现某些特定条件下两种或多种方法所得出的结果趋于一致，则可以认为这部分结论较为可信。

4. 引入新的检测手段：有时候，仅依靠现有的测量工具无法准确反映实际情况。此时，引入更加精确或者灵敏度更高的检测仪器可能会帮助解决问题。

5. 探索多目标优化模型：当传统单一指标不足以描述复杂系统行为时，可以尝试构建包含多个评价标准的综合评估体系，并据此调整实验策略。

最后，在完成上述步骤后，还需要定期总结经验教训，不断改进和完善整个研究流程。只有这样，才能确保最终得到的研究成果既符合实际需求又具备较高的科学价值。总之，面对“三者结果不统一”的局面时，耐心细致的态度加上灵活变通的方法是成功的关键所在。