Progresele în tehnologie și cunoștințele științifice se datorează adesea câștigurilor în utilizarea unui design adecvat al experimentelor. Înțelegerea acestui concept statistic permite cercetătorilor să atribuie relații cauză-efect și să elimine presupunerile și preconcepțiile din analiza rezultatelor. Întrebările de afaceri și economice necesită la fel de multă grijă ca și cercetarea științifică în proiectarea experimentelor.
În proiectarea științifică a experimentelor, cercetătorul încearcă să demonstreze afirmația logică: Dacă X, atunci Y. Trebuie demonstrat și opusul pentru a stabili o relație cauză-efect: Dacă nu X, atunci nu Y. În mod intuitiv, înțelegem , de exemplu, că o plantă are nevoie de apă pentru a trăi, iar dacă planta nu primește apă, va muri. Prin urmare, există o relație cauzală între nevoile plantei și apă.
Cercetătorul încearcă să demonstreze ambele afirmații logice prin utilizarea grupurilor de control. În mod ideal, aceiași subiecți de cercetare experimentează aceleași condiții experimentale simultan. Atunci când acest lucru nu este posibil, așa cum se întâmplă frecvent în experimentele biologice, un al doilea grup de subiecți este corelat cu primul grup în cât mai mulți factori pot afecta rezultatele. Eficacitatea unei diete, de exemplu, poate fi testată prin selectarea unui grup de control similar grupului de testare în ceea ce privește vârsta, venitul, nivelul de activitate și numărul de copii. În experimentele mai critice, proiectarea experimentelor va include potrivirea reală a subiecților individuali; adică subiectul numărul 1A va avea aceeași vârstă, sex, nivel de activitate și greutate inițială ca subiectul numărul 1B, dar va primi dieta de testare, în timp ce 1A nu va primi.
Proiectele factoriale permit studierea mai multor variabile în cadrul aceluiași experiment, dar cu aceeași rigoare ca și grupurile de control, prin aplicarea matematicii probabilității. Descoperirile genetice realizate de Mendel s-au datorat experimentelor și observațiilor factoriale. În aceste experimente, doi sau mai mulți factori independenți sunt testați la două sau mai multe niveluri. De exemplu, subiecții pot fi împărțiți în trei variabile independente: dieta obișnuită, Dieta A sau Dieta B. Fiecare dintre aceste subgrupe este împărțit din nou, în funcție de cât timp este aplicată dieta, fie trei săptămâni, fie șase săptămâni.
Metodele statistice sunt destul de ușor de aplicat la proiectarea experimentelor din domeniul științelor naturale. În științele sociale, care includ studii comportamentale, acestea sunt mai dificile. În studiul economiei și al afacerilor, subiecții sunt oamenii și companiile. Aceste materii nu se pretează deloc ușor de studiat.
Studiile de marketing depind adesea de focus grupuri, a căror grijă în selecție este critică. Cunoașterea proiectării corecte a experimentelor este necesară pentru a stabili criteriile de selecție. Sondajele, un instrument comun al managerilor de produs și al grupurilor politice, necesită, de asemenea, această expertiză în proiectarea lor.