Fortschritte in Technologie und wissenschaftlichen Erkenntnissen sind oft auf Fortschritte bei der Verwendung geeigneter Versuchsdesigns zurückzuführen. Das Verständnis dieses statistischen Konzepts ermöglicht es Forschern, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zuzuordnen und Vermutungen und Vorurteile aus der Analyse der Ergebnisse zu entfernen. Betriebs- und volkswirtschaftliche Fragestellungen erfordern bei der Versuchsplanung ebenso viel Sorgfalt wie wissenschaftliche Forschung.
Im wissenschaftlichen Design von Experimenten versucht der Forscher, die logische Aussage zu beweisen: Wenn X, dann Y. Um eine Ursache-Wirkungs-Beziehung herzustellen, muss auch das Gegenteil nachgewiesen werden: Wenn nicht X, dann nicht Y. Intuitiv verstehen wir , zum Beispiel, dass eine Pflanze Wasser zum Leben braucht, und wenn die Pflanze kein Wasser bekommt, stirbt sie. Es besteht also ein kausaler Zusammenhang zwischen dem Bedarf der Pflanze und dem Wasser.
Der Forscher versucht, beide logischen Aussagen durch die Verwendung von Kontrollgruppen zu beweisen. Im Idealfall erleben dieselben Versuchspersonen gleichzeitig dieselben Versuchsbedingungen. Wenn dies nicht möglich ist, wie es bei biologischen Experimenten häufig der Fall ist, wird eine zweite Gruppe von Probanden in so vielen Faktoren wie möglich der ersten Gruppe zugeordnet, um die Ergebnisse zu beeinflussen. Die Wirksamkeit einer Diät kann beispielsweise durch Auswahl einer Kontrollgruppe getestet werden, die der Testgruppe in Bezug auf Alter, Einkommen, Aktivitätsniveau und Anzahl der Kinder ähnlich ist. Bei kritischeren Experimenten wird das Design von Experimenten das tatsächliche Matching einzelner Themen beinhalten; d. h. Proband 1A hat das gleiche Alter, Geschlecht, Aktivitätsniveau und Ausgangsgewicht wie Proband 1B, erhält aber die Testdiät, während 1A dies nicht tut.
Faktorielle Designs ermöglichen die Untersuchung von mehr als einer Variablen innerhalb desselben Experiments, jedoch mit der gleichen Strenge wie bei Kontrollgruppen, indem die Wahrscheinlichkeitsmathematik angewendet wird. Die von Mendel erzielten Durchbrüche in der Genetik waren auf faktorielle Experimente und Beobachtungen zurückzuführen. In diesen Experimenten werden zwei oder mehr unabhängige Faktoren auf zwei oder mehr Ebenen getestet. Als Beispiel können die Probanden auf drei unabhängige Variablen aufgeteilt werden: normale Diät, Diät A oder Diät B. Jede dieser Untergruppen wird erneut aufgeteilt, basierend darauf, wie lange die Diät angewendet wird, entweder drei Wochen oder sechs Wochen.
Statistische Methoden lassen sich relativ leicht auf die Versuchsplanung im naturwissenschaftlichen Bereich anwenden. In den Sozialwissenschaften, zu denen Verhaltensstudien gehören, sind sie schwieriger. Im Studium der Wirtschaftswissenschaften sind die Themen Menschen und Unternehmen. Diese Fächer eignen sich nicht so leicht, überhaupt zu studieren.
Marketingstudien hängen oft von Fokusgruppen ab, deren Sorgfalt bei der Auswahl entscheidend ist. Zur Festlegung der Auswahlkriterien ist die Kenntnis der richtigen Versuchsplanung erforderlich. Auch Umfragen, ein gemeinsames Instrument von Produktmanagern und Fraktionen, erfordern diese Expertise in ihrer Gestaltung.