В настоящее время трудно представить себе науку существующей вне всякой связи с экспери­ментом. Само понятие эксперимента претерпело за последние десятилетия существенные измене­ния, Ранее суть эксперимента сводилась к изучению хорошо организованных систем. Однако в наше время получила развитие тенденция перехода от изучения хорошо организованных систем к плохо организованным, диффузным системам или к изучению задач о так называемой плохой структурой. Можно указать на два существенно различных подхода к изучению плохо организованных систем, четко проявившиеся за последние десятиления. Первый подход состоит в использовании идей и ме­тодов многомерной математической статистики, второй представляет собой чисто логический анализ процесса управления ими. Здест мы уже имеем дело с кибернетическим подходом. В настоящее вре­мя проблема исследования плохо организованных систем приобретает первоочередное значение ввиду того, что большинство реальных систем относится именно к этой категории систем. Более того, можно с уверенностью говорить о том, что методология однофакторного эксперимента не отвечает в подавляющем числе случаев современным реальным целям и задачам эксперимента. При изучении таких систем часто приходится оперировать сочетанием как кибернетического, так и статистического подходов с целью получения наиболее полных представлений о сущности и характере исследуемого процесса или системы.

Nowadays, it is difficult to imagine science existing without any connection with experiment. The very notion of experiment has undergone significant changes in the last decades, Earlier the essence of experiment was reduced to the study of well-organized systems. However, in our time the tendency has developed to move from the study of well-organized systems to poorly organized, diffuse systems or to the study of problems of so-called bad structure. Two significantly different approaches to the study of poorly organized systems can be pointed out, which have clearly emerged over the last ten decades. The first approach consists in the use of ideas and methods of multivariate mathematical statistics, the second is a purely logical analysis of their control process. Here we are already dealing with the cybernetic approach. At present, the problem of studying poorly organized systems acquires paramount importance in view of the fact that the majority of real systems belong exactly to this category of systems. Moreover, we can confidently say that the methodology of one-factor experiment does not meet in the vast majority of cases the modern real goals and objectives of the experiment. When studying such systems, it is often necessary to operate with a combination of both cybernetic and statistical approaches in order to obtain the most complete understanding of the essence and nature of the process or system under study.