Die statistische Versuchsplanung (englisch Design of Experiments, DOE) ist eine analytische Methode, um mit möglichst wenigen Versuchen zu bestimmen, welche Faktoren ein Ergebnis beeinflussen und wie sie zusammenwirken.
In der Praxis
Statt jeden Faktor einzeln zu testen, variiert DOE mehrere Einflussgrößen systematisch und gleichzeitig. So lassen sich Haupt- und Wechselwirkungen effizient erkennen und optimale Einstellungen finden. Im Qualitätsmanagement dient DOE dazu, Produkt- oder Prozessparameter zu optimieren und die Zahl teurer Einzelversuche zu senken.
Einordnung im PMBOK Guide (8. Ausgabe)
DOE ist eine klassische Datenanalyse- und Qualitätstechnik. In der prozessorientierten Sicht früherer Ausgaben war sie dem Qualitätsmanagement zugeordnet; der PMBOK Guide 8 betont allgemein datengestützte Analyseverfahren zur Qualitäts- und Leistungsverbesserung, zu denen DOE zählt.
Häufige Fragen
Wozu dient DOE konkret? Um die einflussreichsten Faktoren zu identifizieren und Prozesse mit wenigen, gut geplanten Versuchen zu optimieren.
Ist DOE nur etwas für die Fertigung? Nein, das Prinzip lässt sich auf viele Bereiche mit messbaren Ergebnissen übertragen.
Autor: Tom, seit 2004 PMP-zertifiziert. Zuletzt aktualisiert: Juli 2026.