(1) 실험 목적의 설정

     해결하고자 하는 문제를 정확하게 정의하고, 이를 바탕으로 실험을 하고자 하는 목적을 명확히 설정하는 것이 중요하다.

(2) 특성치(출력 변수)의 선택

     실험의 목적이 정해지면 그 목적을 달성하기 위하여 가장 관련 있는 실험의 반응치를 특성치로 택한다. 이러한 반응치 또는 특성치를 출력변수라 부른다. 실험의 목적에 따라서 특성치를 두 개 이상 택하는 것도 가능하다. 좋은 특성치를 택하더라도 다른 특성이 나쁘게 되어 실험의 목적을 달성할 수 없는 경우에는 목적과 관련된 모든 반응치를 특성치로 선택한다.

(3) 인자(factor)와 인자 수준(level)의 선택

     실험의 반응치(출력변수)에 영향을 미치는 것을 인자라 부른다. 인자는 요인 또는 입력 변수라 부르기도 한다. 실험의 목적을 달성할 수 있는 적절한 인자를 선택하는 것이 매우 중요하다.

     그리고 이러한 인자가 변하는 범위의 개수를 수준의 수라고 하며, 기술적으로 수준이 지정되는 인자를 모수인자(fixed factor)라 한다. 실험과 관련이 있는 모수 인자는 모두 선택하는 것이 좋다. 날씨, 오전, 오후처럼 기술적으로 수준이 지정되지 않는 인자 중에서도 인자의 효과에 영향을 줄 가능성이 있는 것은 인자로 선택한다. 인자의 수준 수 선택원칙은 다음과 같다. 실험자가 관심을 가지고 있고 인자가 변화할 수 있는 범위 내에서만 수준을 잡아준다.
     현재 사용되고 있는 인자의 수준은 포함시키고 최적이라고 예상되는 수준도 포함시킨다.

     수준 수는 보통 2~5수준이 적절하고 6수준을 넘지 않도록 한다. 인자는 계량인자(quantitative factor: 온도, 압력, 습도 등)와 계수인자(qualitative factor: 원료의 종류 등)로 나누어진다.

(4) 실험의 배치와 실험순서의 랜덤화(randomization)
 

     인자의 수준을 조합하는 문제와 블록(block)의 구성, 실험순서에 위한 랜덤화는 어떻게 할 것인가 정해 주어야 한다. 블록화와 랜덤화의 의미에 대해서는 실험계획법의 기본 원리에서 설명하겠다.

(5) 실험의 실시

     작업표준에 의한 정확한 실험을 실시한다. 실험을 실시하기 전에 실험과 관련하여 실험방법 즉, 표준절차에 대한 충분한 고려가 필요하다. 실험은 여러 번에 걸쳐 이루어지는데 실험을 할 때마다 실험 조건에 변화가 있다면 실험 결과의 정확성이 결여되게 된다.

(6) 데이터의 분석

     데이터를 그래프화 하여 분석을 시작하며 다양한 통계적 방법을 이용하여 분석한다. 각 인자의 독립적 효과를 추정하기 위하여 주효과 그래프를 그릴 수 있으며 인자의 수준 변화에 따른 다른 인자의 효과를 살펴보기 위하여 교호효과 그래프를 살펴보며 모델식을 수립하기 위하여 회귀분석 등의 통계적 방법이 사용 된다.

(7) 분석결과의 해석과 조치