有必要仔细观察 DOE 分析结果，以确定结果是否有意义。如果结果无意义，则需缩小输入变量的范围并重新运行分析。
在某些情况下，影响分析方法和响应分析方法均可能生成不大可能的结果，这是由于统计方法的实施存在限制所致。此类结果可能以下列形式出现：
- 负值
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为使响应实验分析以最少的运行次数生成 DOE 结果，会对数据应用二阶方程。大多数情况下，这会生成合理的结果。但是，当数据点之间存在较大差异时（如发生短射时），二阶拟合曲线将落到 x 轴下方，从而生成负值。
解 - 如果出现负值，则表示输入数据的范围过大，应缩小输入数据的范围，以更加明确地选择关注区域并排除外侧数据点。进一步研究结果之前，应重新运行分析。
- 运行 Taguchi 方法时出现的不大可能的数据或具有不利影响的数据
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运行影响实验分析时，使用基础方法所需的实验次数以 2 x 形式递增，
其中， x = 输入变量的数目。
尽管计算出的输入变量对质量标准的百分比影响完全归因于使用此方法的变量，但分析时间可能会变得过长。要缩短分析时间，此处使用 Taguchi 方法来分析输入变量对质量标准的影响。
对于相同的实验运行次数，Taguchi 方法使用正交组合来增加可以包括的变量数。这样，通过此方法选择 3 个变量时所需的运行次数为 4，而非 23 = 8
同理，如果选择 7 个变量，则只需运行 8 次实验，而非 27 = 128。
此方法的缺点是，计算出的输入变量的影响不再完全取决于该变量，而是部分取决于与其他变量的正交关系。大多数情况下，这种影响并不明显。但是，如果给定变量的影响可以忽略但该变量与其他变量间存在明显的交叉影响，计算出的结果将体现出这种交叉影响。