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發明家愛迪生(Thomas Edison)一生艱苦奮斗，經歷了無數次的失敗之后。為人類發明了許多重要的科技產品。他的座右銘是“天才取決于1%的靈感和99%的汗水”。他的助手尼古拉·特爾薩(Nicola Telsa)在1931年10月19日(愛迪生去世后的第二天)發表在《紐約時報》上的紀念評論中寫道:“如果愛迪生工作的黑暗房間里有一支蠟燭照亮他的方向，以他蜜蜂般的勤奮，他將取得遠遠超過他發明的成就”，“我非常同情觀察他的工作，但有一點理論。愛迪生努力把它拼出來。他在邊緣分析后決定了下一次做什么。這種方法太慢，只能從已經獲得的偶然的好結果出發，摸索前進的道路，無法形成理論知識，無法預測哪里會有更好的結果。這種基于直覺猜測的循序漸進的探索方式已經不能滿足當代快速發展的需要。

多因素分析試驗中另一個常用的方法是“單因素變異法”或“一次一個因素法”。實踐是:在多個因素中，每個因素依次變化，而其他因素保持在固定或選定的水平。這樣做所需要的試驗次的數量當然可以少于全搭配，但是有很多缺點:相比六西格瑪試驗設計方法，需要更多的試驗次才能達到同樣的效果估計精度，有些交互效果無法估計；不可能在試驗區域進行系統全面的搜索，因此其分析結論缺乏普適性；其最終結論對固定因子初始值的選取過于敏感，可能會錯過最優因子設置。這種方法現在已經被放棄了。

全因子試驗對所有因子和所有水平至少一次的試驗的排列方法稱為全因子設計。這是人們很容易想到的方法，可以獲得很多信息。但是我們可以一直用總因子試驗方法嗎？答案是否定的，因為試驗已經做了太多次了，讓人無法接受。如果有8個因子，每個因子只取2級，那么總因子試驗為28=256倍；每個因子取3級，那么總因子試驗為38=6561倍。這在實際工作中是不可能的。我們只能選擇他們中的一些人來做這件事。那么如何選擇條件呢？為了尋求好的設計，我們需要用最少的試驗次獲取盡可能多的信息，這就需要使用六西格瑪統計分析工具。

如果不使用六西格瑪統計分析工具，即使使用全因子試驗方法，得到試驗結果后，只是挑出最優值，那么就會浪費很多有用的信息。試驗設計的統計分析方法不僅可以從試驗的結果中找到最優值，還可以識別哪些因素具有顯著影響，哪些因素沒有顯著影響。它還可以得到相關的變化規律，預測要達到的最優值以及這個最優值會波動的范圍，這個最優值可能根本過不了選擇的條件試驗等。這些是六西格瑪統計分析框的功能。