1. 因子選錯，滿盤皆輸

　　在前篇「實驗策略」文章中，我們已開宗明義的將D.O.E的應用範疇界定在解決X型問題與A型問題上，若借用象限觀念來說明此一推理過程，那麼下圖就是一個簡單的實驗策略示意圖：


對人類而言，所有問題的原始類型都是X型問題 。而人類之文明史，其實也就是在反映人類智慧成熟的過程，此一過程若就D.O.E的觀點而言，就是將所有問題由X型轉換成A型，再昇華為T型的過程。由於任何文明（KNOW－HOW）都是起源於一種混沌（X型）的狀態，而離開混沌的第一步（實驗策略一）就是要從眾說紛云中理出正確方向，基於這樣的認識，因此在D.O.E中對"因子選擇"也就顯得格外重要。尤其從D.O.E失敗的案例中，我們很容易體會到因子選錯、滿盤皆輸的道理。因此如何有效探索要因，已在許多學者的投入研究後而自成一門學問。

1. 探索因子，要因分析

　　在探索要因的研究過程中，集其大成的學者是"石川馨"博士。甚至流傳至今的"特性要因分析圖"皆被人們暱稱為"石川圖"（Ishikawa Chart），由此可見石川馨博士在特性要因分析圖上有獨到的貢獻。但可惜的是特性要因分析圖流傳日廣之後，反而出現了小學而大遺的流弊，譬如不少人受魚骨圖（特性要因圖的另一俗稱）對仗工整的形式主義所害，竟而窮其精力於繪圖，實乃捨本逐末之舉。其另一遺禍則是受4M法的框框主義所害，而不再從窮追根硬究底上痛下功夫。因此這幾年表面上雖有特性要因分析日益普及化的事實，但是實際上卻在製造更多畫虎不成的遺憾。