Để nâng cao độ tin cậy của kết quả, khi tiến hành thí nghiệm cần tuân thủ các nguyên tắc sau:

• Lặp lại (replication) : mỗi nghiệm thức nên được thực hiện một số lần. Điều này có thể ngăn ngừa hay giảm thiểu các sai số ngẫu nhiên.
• Ngẫu nhiên (randomization) : thứ tự thực hiện các đơn vị phải ngẫu nhiên, các điều kiện thí nghiệm , phương tiện thực hiện thí nghiệm, vật tư dùng cho thí nghiệm phải được phân phối vào các đơn vị thí nghiệm một cách ngẫu nhiên. Bằng cách này, ta có thể loại bỏ hay giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu.

Ta còn có thể thực hiện thêm các biện pháp sau để nâng cao độ tin cậy của thí nghiệm:

• Chia khối (blocking) : chia các đơn vị thí nghiệm thành các khối cân bằng tương ứng với các mức của yếu tố gây nhiễu. Biện pháp này giúp ta phát hiện ảnh hưởng của yếu tố gây nhiễu và điều chỉnh lại cách xử lý số liệu.
• Thực hiện thí nghiệm đối chứng (control) để phát hiện ảnh hưởng thực sự của yếu tố khảo sát.

Trong một số trường hợp, do đặc điểm của thí nghiệm hay do điều kiện thực tế, việc bố trí ngẫu nhiên không thể thực hiện được một cách hoàn toàn. Thí dụ ta muốn khảo sát ảnh hưởng của thời gian sử dụng một sản phẩm ăn kiêng nào đó đến chỉ số đường huyết trên một số bệnh nhân. Khi đó các số liệu ở ngày thứ ba bắt buộc phải thu thập trước số liệu lấy ở ngày thứ sáu. Trong những trường hợp ấy, ta phải có những biện pháp để bù trừ lại tác động của sự không ngẫu nhiên này.

Kết quả xử lý dữ liệu có thể thuộc một trong hai dạng sau:

• Có hiệu lực khu trú (fixed effect model) : Kết quả xử lý số liệu thu được sau khi thí nghiệm chỉ có hiệu lực cho những nghiệm thức được thí nghiệm thôi. Khi ấy các nghiệm thức, hay chính xác hơn là các mức của các yếu tố, được chọn theo một số yêu cầu hay điều kiện nhất định nào đó. Thí dụ ta làm thí nghiệm để so sánh ảnh hưởng của 4 chất phụ gia đến độ chắc của một sản phẩm, thì kết quả thu được sau khi xử lý số liệu chỉ đúng cho 4 chất đó thôi. Dạng hiệu lực này thường gặp đối với các yếu tố định tính. Ngoài ra phương pháp phân tích phương sai cũng mang lại hiệu lực này.
• Có hiệu lực mở rộng (random effect model) : Kết quả xử lý số liệu thu được sau khi thí nghiệm có thể suy rộng cho các giá trị không được thí nghiệm của các yếu tố. Thí dụ ta nghiên cứu ảnh hưởng của nhiệt độ đến hiệu suất thu hồi của quá trình sấy phun bằng hồi quy. Bốn giá trị nhiệt độ là 130, 145, 160, và 175°C được sử dụng để thí nghiệm. Kết quả thu được sau khi xử lý số liệu vẫn có thể dùng để xác định hiệu suất thu hồi ở các giá trị nhiệt độ khác như 150°C chẳng hạn. Dạng hiệu lực này thường gặp với các yếu tố định lượng. Ngoài ra hồi quy cũng có hiệu lực dạng này.

Để có thể sử dụng tốt kết quả của thí nghiệm, ta thường tìm cách biểu diễn mối tương quan giữa các biến bằng một hay một số phương trình toán học, thường được gọi là mô hình. Như vậy trong lĩnh vực thí nghiệm, mô hình là một phương trình (hay hệ phương trình) thể hiện mối tương quan giữa các biến.

Trong các loại mô hình, mô hình bậc 1 (hay tuyến tính) được sử dụng phổ biến hơn cả vì đơn giản, dễ xử lý số liệu. Người ta cũng đã mở rộng khái niệm tuyến tính (Generalized Linear Model hay GLM) bằng cách xem mô hình là một tổ hợp tuyến tính các "thành tố" thay vì các yếu tố. Thí dụ một mô hình "tuyến tính" thông dụng của đáp ứng `Y` cho 3 yếu tố `X_1,X_2,X_3` được trình bày dưới dạng tổng quát sau:

Trong mô hình này có 10 thành tố với `b_i` là hệ số của các thành tố ấy. Cần lưu ý là không phải tất cả các thành tố của mô hình đều có ý nghĩa thống kê. Sau khi xử lý số liệu, ta thường chỉ giữ lại các thành tố có ý nghĩa thống kê.

Một số các thí nghiệm được tiến hành để tìm giá trị của các yếu tố sao cho đáp ứng có giá trị tốt nhất. Các thí nghiệm thuộc dạng này thường trải qua ba giai đoạn sau:

• Sàng lọc (screening stage) để loại bỏ bớt các yếu tố kém quan trọng, chỉ giữ lại các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến đáp ứng. Các phương pháp thí nghiệm thường dùng là thí nghiệm kết hợp yếu tố rút gọn `2^(k-p)`, phương pháp Plackett-Burman.
• Di chuyển dần đến vùng tối ưu (sequential stage) từ nhóm các thí nghiệm ban đầu. Các phương pháp thí nghiệm thường dùng là thí nghiệm kết hợp yếu tố rút gọn `2^(k-p)` có tâm, phương pháp Plackett-Burman có tâm, phương pháp đơn hình, phương pháp leo dốc theo đường dốc chính.
• Tìm giá trị chính xác của các yếu tố để đáp ứng có giá trị tốt nhất bằng thiết kế theo hướng bề mặt đáp ứng (response surface methodology - RSM).

Đối với một thí nghiệm phức tạp, khi có nhiều yếu tố cần phải khảo sát, quy trình của thí nghiệm bao gồm một số bước như được trình bày trên Hình 1.

Hình 1 Các giai đoạn của một thí nghiệm phức tạp

Các yếu tố khảo sát có thể chia làm hai nhóm, các yếu tố xác định thì ảnh hưởng của chúng đến kết quả sau cùng, đến các đáp ứng đã biết. Ngược lại, nếu ta chưa biết ảnh hưởng, thì yếu tố thuộc nhóm chưa xác định. Các yếu tố chưa xác định được qua giai đoạn thí nghiệm sàng lọc để kiểm tra ảnh hưởng của chúng đến đáp ứng. Một số yếu tố xác định cũng có thể được sàng lọc để đánh giá lại tác động của chúng.

Sau giai đoạn sàng lọc ta chỉ giữ lại một số yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến các đáp ứng cần xem xét. Từ đó các yếu tố có tác động được sử dụng để tiến hành giai đoạn thí nghiệm chính để khảo sát ảnh hưởng của chúng đến đáp ứng.

Sau giai đoạn thí nghiệm chính ta sẽ thu được các kết quả cần thiết, ảnh hưởng của các yếu tố đến đáp ứng thể hiện dưới dạng các thông số, các chỉ tiêu, các đồ thị, các phương trình, chọn lựa được giá trị tốt nhất cho các yếu tố, .... Cuối cùng ta sử dụng một số thử nghiệm kiểm tra để chứng thực lại kết quả của giai đoạn thí nghiệm chính.

Trong quá trình thí nghiệm kể trên, có thể phát sinh các kết quả bất thường, đòi hỏi ta phải quay trở lại một vài bước để điều chỉnh lại tiến trình thí nghiệm.

Chúng ta luôn mong muốn đạt được một mục đích đã được đề ra bằng con đường ngắn, đơn giản, với chi phí về nhân lực, tài lực và thời gian thấp. Điều này đặc biệt có ý nghĩa với các thí nghiệm phức tạp, có nhiều yếu tố, nhiều đáp ứng, bậc cao, nhiều tương tác, các thí nghiệm trong công nghiệp. Từ đó đặt ra vấn đề tối ưu hóa quá trình thí nghiệm.

Hiện nay có một số (khoảng từ 10 – 20) phương pháp khác nhau để thực hiện công việc này. Nhìn chung các phương pháp này đều cố gắng để sai lệch giữa số liệu thực tế thu được từ thí nghiệm và kết quả từ mô hình đề xuất là nhỏ nhất. Trong số đó, có hai phương pháp được các phần mềm chuyên dùng trong thiết kế thí nghiệm sử dụng nhiều hơn cả, tạm dịch là tối ưu hướng D (D-Optimal) và tối ưu hướng I (I-Optimal).

• Hướng D (determinant : định thức của ma trận): liên quan đến ma trận thông tin Fisher (gọi tắt là ma trận F), là nghịch đảo của ma trận phương sai. Trong phương pháp này, các đơn vị thí nghiệm được lựa chọn sao cho định thức của ma trận F có giá trị bé nhất. Phương pháp này phù hợp cho các thí nghiệm mà các yếu tố được quan tâm hàng đầu, và mục đích của thí nghiệm là xác định xem yếu tố nào có ảnh hưởng, yếu tố nào không, yếu tố nào ảnh hưởng mạnh, yếu tố nào ảnh hưởng yếu. Như vậy hướng D phù hơp với thí nghiệm sàng lọc, thí nghiệm kết hợp yếu tố (factorial).
• Hướng I (Integrated) : mục đích chính yếu của hướng thiết kế này là góp phần tìm ra một mô hình có tính tương thích cao với toàn bộ các đơn vị thí nghiệm, trên toàn bộ không gian của các yếu tố, không chú trọng quá mức vào ảnh hưởng của từng yếu tố riêng lẻ. Hướng này đặc biệt phù hợp với các thiết kế thí nghiệm theo hướng xây dựng bề mặt đáp ứng (response surface methodology hay RSM) trong đó mục đích hàng đầu của thí nghiệm là tìm ra giá trị của các yếu tố để thu được đáp ứng có giá trị tốt nhất.

Thông thường các thí nghiệm trong công nghiệp bị nhiều sự ràng buộc bởi điều kiện thực tế hơn so với các thí nghiệm trong lĩnh vực học thuật: thời gian, nhân lực, tài chính ... Nhưng mặt khác, người làm thí nghiệm thường đã có một số kinh nghiệm nhất định về lĩnh vực khảo sát. Vì vậy thí nghiệm trong công nghiệp thường được điều chỉnh lại so với các thí nghiệm mẫu mực như bỏ bớt một số nghiệm thức, tâp trung vào một số điểm trọng yếu, một số chỉ tiêu cần được kiểm định kỹ càng hơn, các yếu tố bị ràng buộc chặt chẽ hơn. Khi ấy người thiết kế thí nghiệm phải có trình độ và kinh nghiệm nhất định.