作为试验性研究的一个例子，我们考虑chemitech公司遇到的问题。chemitech开发了一种新的城市供水过滤系统，其元件需从几家供应商处购买，然后chemitech在位于南加州哥伦比亚的工厂装配这些元件。由工程部负责确定新过滤方法的最佳装配方案。考虑各种可能之后，小组将范围缩小至三种方法：方法a、方法b和方法c。这些方法在产品装配步骤上有所不同。chemitech的管理者希望确定哪种装配每周的生产量最大。
在chemitech的试验中，装配方法是自变量或因子。因为对应于这个因子有三种方法，我们说对于试验有三个处理，每个处理对应于三种装配方法之一。chemitech的问题是涉及到一个定性因子（装配方法）的单因子试验。其他的试验可能会对应多个因子，有些的定性的，也可能有些是定量的。
三种处理规定了chemitech试验的三个总体。其一是使用装配方法a的全体员工，其二是使用装配方法b的全体员工，其三是使用装配方法c的全体员工。对每个总体，因变量（影响变量）为每周装配的过滤系统数目。该试验的主要统计目的是确定三个总体每周所生产的平均个数是否相同。 假定从chemitech的生产车间的全体装配工人中抽取了三名员工组成样本。用试验设计的术语，三名随机抽取的工人是试验单元。我们将在chemitech问题中使用的试验设计称为完全随机化设计。这类设计要求将每种装配方法随机的指派给试验单元（即工人）。例如，方法a可能被随机指派给第二名工人，方法b可能随机指派给第一名工人，方法c指派给第三名工人。一次试验将得到一组试验数据，即对应于每个处理的样本容量为1。为了获得每种装配方法的进一步数据，我们必须重复（或复制）试验的基本步骤。例如，假定不是随机抽取3名工人而是15名工人，然后将三个处理之一随机指派给其中5名工人。这样我们就获得了5个复制，完成了一个试验的初步设计。
