仔細查看 DOE 分析結果以判定其是否有意義非常重要。如果結果無意義，則請縮小輸入變數的範圍並重新執行分析。
在某些條件下，由於在執行統計方法過程中的限制，影響分析與回應分析方法均會產生不可能產生的結果。這些結果的呈現方式如下：
- 負值
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為最小化針對回應實驗的分析產生 DOE 結果所需要的執行次數，會將二階方程式套用至資料。在大多數情況下，這樣會產生邏輯結果。但是，在資料點之間存在巨大差異的情況下 (例如在短射的情況下)，二階擬合曲線將降至 x 軸之下，進而產生負值。
解決方案 - 如果您發現負值，請縮小輸入資料的範圍，以更明確地包括您感興趣的區域及消除外圍資料點，然後重新執行分析。您可以在「DOE 建立器」的「變數」頁籤中執行此操作。
- 執行 Taguchi 方法時不可能或不正確的影響資料
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執行影響實驗分析時，使用基本方法的所需實驗數會以 2 x 階增加。
其中 x = 輸入變數的數目。
雖然輸入變數對品質標準的計算百分比影響完全是由於使用此方法的變數，但分析時間可能會變得相當長。為縮短分析時間，此處使用 Taguchi 方法，以分析輸入變數對品質標準的影響。
對於相同的執行次數，Taguchi 方法會使用垂直組合來增加可包含變數的數量。因此，透過這種方法，會使選取 3 個變數僅需執行 4 次，而不是 23 = 8 次
同樣地，選取 7 個變數僅需執行 8 次，而不是 27 = 128 次。
此方法的缺點是，輸入變數的計算影響不再僅取決於該變數，現在與其他變數的垂直關聯也佔據一定比重。在大多數情況下，這種影響很重要。但是，在指定變數的比重可以忽略不計而其他變數存有重大交叉影響的情況下，計算結果將反映出交叉影響。