通过预估潜在的问题，并采取对策来降低或消除风险常用的一种工具是：

某六西格玛团队在项目改进阶段采用 DOE 寻找关键影响因素，有 6 个因子需要考虑，分别是 A、B、C、D、E、F。根据工程分析，因素之间的交互作用肯定不存在。准备采用两水平试验设计，则下列试验安排中最经济合理的是：

六西格玛团队在研究过程改进时，大家共同确认要考虑8个因子。经费的限制使得试验总次数应尽可能地少，但仍希望不要使主效应与二阶交互作用相混杂。除了应安排4个中心点外，对于还该进行多少次试验，大家意见不一致。参考有关表格，你赞成下列哪个人的意见？

六西格玛团队在分析过程改进时，大家共同确认至少要考虑7个因子。经费的限制使得连中心点在内的试验总次数不能超过20次。对于在试验中是否应考虑第8个因子，大家意见不统一。你赞成下列哪个人的意见？

乔治・博克斯 (George E.P.Box)(1919 - 2013) 是著名统计学家，其一生对于统计学的贡献颇多，并在质量管理､六西格玛等领域有着重要的应用｡他的主要贡献领域是:

5台同型号设备都能生产精密圆柱形销，某六西格玛小组正在分析其关键特性——直径（毫米）在各设备间是否存在差异，小组从5台设备中分别随机地抽取20只柱形销。检察发现各组数据的独立性没有问题，但并未检验正态性。通过单因素方差分析（One-Way ANOVA）结果显示P值为0.000。ANOVA的另一些分析结果为R-Sq=14%，R-Sq(调整)=12.5%，s=50，根据这些背景信息，下述最可能的判断是：

一般来说，在实施两水平 DOE 试验中，需要安排 3 - 5 次中心点试验，若在角点上的试验点没有仿行，对于中心点的作用，以下说法正确的是：

为了研究轧钢过程中的延伸量控制问题，在经过2水平的4个因子的全因子试验后，得到了回归方程。其中，因子A代表轧压长度，低水平是50cm，高水平为70cm。响应变量Y为延伸量（单位为cm）。在代码化后的回归方程中，A因子的回归系数是4。问，换算为原始变量（未代码化前）的方程时，此回归系数应该是多少？

在一个试验设计的分析问题中，建立响应变量与各因子及交互效应的回归方程可以有两种办法：一种是对各因子的代码值 (Coded Units) 建立回归方程；另一种是直接对各因子的原始值 (Uncoded Units) 建立回归方程。在判断各因子或交互效应是否影响显著时，要进行对各因子回归系数的显著性检验时，可以使用这两种方程中的哪一种？

某企业的六西格玛团队拟对有4个连续变量的因子安排2⁴⁻¹部分因子试验，对于是否增加中心点和如何增加中心点的问题，他们提出了四种意见，你认为哪种意见是正确的？

某财务服务公司有 4 各不同的部门负责处理贷款业务，对该业务的衡量是采用每个部门的一组员工一周的 5 个工作日内每天进行处理的平均数量 (连续数据，假设服从正态分布)｡通过方差分析，发现部门同业务处理能力有显著不同，但公司经理还想知道 4 个部门中任取 2 部门业务处理能力的比较状况，请问他应该选用如下的多重比较方法中的哪种方法？