先根据已有的知识提出某种设想（idea），设计一个试验去验证或否定它，从试验 中获得的数据帮人们验证或修正初始的设想，然后提出一个更新、更深入的设想，再设计新的试验......这个反复的过程会一直持续下去，直到形成较为完整的理论结果。进行试验也是一个学习过程，不可能一蹴而就。不要企图"毕其功于一役“，更行一次试验就结束战斗。
（1）用部分因子设计进行因了的筛选
影响响应因子的因子个数可能较多（如5个以上），这时应在较大的试验范围内，先进行因子的筛选，通常应使用部分因子试验设计法，这样获得的结果可能较为粗糙，但试验次数可以大大减少，只要达到筛选的目的即可。
（2）用全因子试验设计法对因子效应和交互作用进行全面分析
当因子的个数被筛选到小于或等于5个后，可以在稍小范围内进行全因子试验设计以获得全部因子效应和交互作用的准确信息，并通过中心点上的试验结果判定模型是否存在曲性，最优结果是否在试验区域内，如果不在试验区域，如何确定最速上升方向来寻找覆盖最优解的试验区域。
（3）用响应曲面设计方法确定回归关系并求出最优设置
当因子个数较少且响应输出与影响因素之间的关系可能存在曲性时，就有条件采用响应曲面设计分析方法，在包含最优点的一个较小区域内，对响应变量拟合一个二次方程，从而可以得到试验区域内的最优点。
以上所说的当然是典型的步骤，在实际工作中，可能跳过某个环节，也可能在某个步骤上反复进行好几次。总之，要不断地筛选因子，不断调整试验的范围和因子水平的选择，经过几轮试验后才能最终达到试验的总目标。
