しかし、現実には複数のパラメータが因子となり得て、さらにはパラメータ間の交互作用が考えられる。検討するパラメータの数が多くなれば多くなるほど、パラメータの刻み方が多くなれば多くなるほど「組み合わせ爆発」ともいえる様な現象が起こり、評価すべき「実験条件の組み合わせ」が膨大となる。このような問題に対して、タグチメソッド等の手法が存在する。
また、現実の問題では「良し悪し」は複数種類のデータに基づいて総合的に判断せねば評価できないことも多い。例えば「家を買う」という（条件出しというにはあまりに日常的な）ですら、問題に対しても評価観点として、「駅から近く、閑静で、値段も安く、…」というように多数のの観点が存在する。これらの評価観点には、当然トレードオフが存在する（駅からの距離と値段とは両立しないというように）ため、それぞれの評価観点に適切な重みづけをする等をしたり、より複雑な場合には何らかの評価関数を設定する等が行われる。
条件を振る際には、「実験条件のキザみ方」も問題になる。「実験条件のキザミ方」というのは、「どの条件を細かく振るか」といった事柄を指し示す概念で、
初等的な理解としては、
といったことがよく言われる。このようにすることで、より良い条件が見つかったり、最適条件のロバスト性が評価出来たり、少ない回数で信頼性に高い結果がえられたりといったメリットがある。
適切な統計手法/検定量統計/検定手法の採用.
科学的な考察を加えるためには、適切な統計手法/検定統計量/検定手法の採用が必要である
検定とは.
「検定」という言葉は（統計用語に限ったとしても）以下の異なる意味の間で使われており、人によって用語の使い方がまちまちのものもある。従って
本記事の中での用語を以下のように統一する。単に「検定」といった場合には、以下のどの意味で言っているかがあまり重要でない場合を意味するものとする。
仮説検定の手順.
検定手段の種類.
表.よく使われる検定手法の例
仮説検定の例.
表.検定の典型例
母平均の検定.
である。
母分散の検定.
題意の状況下において、検定統計量としてカイ二乗値を考えると、
である。
題意の状況下において、検定統計量としてカイ二乗値を考えると、
比率の検定.
適合度の検定¬¬.
カイ二乗検定
統計的な有意差を得るために必要な実験例数の設定.