實驗設計典型的作法是向被研究的系統引入變量，并用統計的方法評估變量給系統帶來的影響。它的目標也許是確定系統的特性或研究一個或多個因素對系統的影響。
有許多技術可以用于分析實驗數據，它們包括從分析技巧如方差分析（ANOVA）和那些因素分析的方法如"概率圖"。
4.3.2  DOE的用途
DOE可以被用于為了確認是否符合一個特定的標準而評估產品、過程或系統的特征或者用于一系列系統之間的比較。
DOE特別適合于研究那種輸出可能受很多的潛在的因素影響的復雜系統，實驗的目的可以是最大化或優化某個特性或減少它的變差，DOE用于識別影響一個系統的更多的因素，影響的巨大程度以及這些因素的相互關系（如果存在的話）。
DOE的結果將有助于產品或過程的研發，或對現有的系統進行控制或改進。
從一個經設計的實驗中所獲得的結果可用于在給定的限制條件下建立因素影響系統的所關心特性的模型。
 
ISO/TR10017：2003
 
4.3.3  DOE的好處
當預測或確認一個所關注的特性時，我們需要確保所獲得的結果不應該簡單地來自偶然變差。這適用于一些已預先描述標準的評估和在更深層次上對兩個系統所進行的比較，DOE進行上述評估是建立在一個既定的置信區間上。
DOE的一個主要優勢在于當研究一個過程的多個變量時同多個研究因素相比，它的相對的效率性和經濟性。同時它所指示出的特定變量間的交互影響也會使人的們對于過程有更深刻的理解。上述優點在處理復雜系統時顯得尤為明顯（例如那種包含大量潛在的影響因素的過程）。
最后，當我們在研究一個系統時，可能會存在這樣的風險即我們錯誤地將那些偶然會顯現出相關關系的兩個或更多的變量當作主要原因。當然，犯這類錯誤的風險可以通過使用實驗設計的理論加以降低。
4.3.4  局限性和注意事項
每個系統都有其內在的某種程度的變異（通常被稱為噪音），這些"噪音"有時會掩蓋研究的結果并導致錯誤的結論。其他潛在的犯錯誤的風險存在于有可能出現的未知的（或僅僅是未意識到的）因素所造成的混亂的結果或在一個系統內多個因素相互依賴和影響而產生的混亂的結果。這些風險可以通過良好的實驗設計在樣本大小上以及其他實驗設計中需考慮的因素來降低上述風險。這些風險是不可能被完全消除的，所以在我們對實驗設計的結果作出結論時，腦海里一定要牢記這一點。
同時，嚴格地來說，實驗發現僅對實驗中的因素和實驗所考慮的范圍內有效。因此，當我們進行對實驗變量取值范圍以外（大于或小于）的推斷時，要時刻小心。