產(chǎn)品質(zhì)量的高低主要是由設計決定的，一個(gè)好的試驗設計包含幾個(gè)方面的內容。

　　1、明確衡量產(chǎn)品質(zhì)量的指標，6σ管理強調用數據說(shuō)話(huà)，所以這個(gè)質(zhì)量指標必須是能夠量化的指標，在試驗設計中稱(chēng)為試驗指標，也稱(chēng)為響應變量 （response variable）或輸出變量。

　　2、尋找影響試驗指標的可能因素（factor） ，也稱(chēng)為影響因子和輸入變量。因素變化的各種狀態(tài)稱(chēng)為水平，要求報據專(zhuān)業(yè)知識初步確定因家水平的范圍。

　　3、根據實(shí)際問(wèn)題，選擇適用的試較設計方法試驗設計的方法有很多，每種方法都有不同的適用條件，選擇了適用的方法就可以事半而功倍，選擇的方法不正確或者根本沒(méi)有進(jìn)行有效的試驗設計就會(huì )事倍而功半。

　　4、科學(xué)地分析試驗結果，包括對數據的直觀(guān)分析、方差分析、回歸分析等多種統計分析方法，這些工作可以借助Minititab軟件完成。

　　回歸分析的步驟

　　1、根據預測目標，確定自變量和因變量

　　明確預測的具體目標，也就確定了因變量。如預測具體目標是下一年度的銷(xiāo)售量，那么銷(xiāo)售量Y就是因變量。通過(guò)市場(chǎng)調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關(guān)影響因素，即自變量，并從中選出主要的影響因素。

　　2、建立回歸預測模型

　　依據自變量和因變量的歷史統計資料進(jìn)行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。

　　3、進(jìn)行相關(guān)分析

　　回歸分析是對具有因果關(guān)系的影響因素（自變量）和預測對象（因變量）所進(jìn)行的數理統計分析處理。只有當變量與因變量確實(shí)存在某種關(guān)系時(shí)，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關(guān)，相關(guān)程度如何，以及判斷這種相關(guān)程度的把握性多大，就成為進(jìn)行回歸分析必須要解決的問(wèn)題。進(jìn)行相關(guān)分析，一般要求出相關(guān)關(guān)系，以相關(guān)系數的大小來(lái)判斷自變量和因變量的相關(guān)的程度。

　　4、檢驗回歸預測模型，計算預測誤差

　　回歸預測模型是否可用于實(shí)際預測，取決于對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算�；貧w方程只有通過(guò)各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進(jìn)行預測。

　　5、計算并確定預測值

　　利用回歸預測模型計算預測值，并對預測值進(jìn)行綜合分析，確定最后的預測值。