Analysierende kennen nie mit Gewißheit die idealen Ausprägungen der Faktoren. Bekannt sind nur die realisierten Alternativen und ob diese das Zielkriterium in akzeptablem Umfang erreichen. Diese Informationen wiederum können als Grundlage für Vergleiche zwischen den Alternativen dienen. Aus Vergleichen der beobachteten Alternativen lassen sich die idealen, die zielführenden Alternativen erschließen.
Jene Erfolgsbeispiele, aus deren Perspektive alle erfolgswidrige Ausprägungen aller Faktoren tolerabel erscheinen, kommen der Modellvorstellung von den Idealen am nächsten. Aus einem Bündel Alternativen sind jene Alternativen am fehlertolerantesten gegenüber unerwarteten Abweichungen von den angestrebten Ausprägungen, in denen alle Faktoren ideal ausgeprägt einfließen. Robuste Alternativen unterscheiden sich von sehr vielen Beispielen in unbedeutenden Faktoren. Entsprechend niedrig sind die Werte des Zwischenergebnisvektors. Dies hebt diese Alternative gegenüber den anderen Erfolgsbeispielen hervor und identifiziert ein solches Beispiel. Somit leistet das FACTORFINDER-Verfahren die Eingrenzung robuster Alternativen.
Diese robusten Erfolgsbeispiele erlauben vielfältige Bezüge zu anderen Erfolgsbeispielen, indem sie subkritisch von einer Vielzahl anderer Positivbeispiele abweichen. Sie sind nicht notwendigerweise die Beispiele mit der größten Zielerreichung (wenn hinter dem Schwellenwert eine differenziertere Zielfunktion steht) und auch nicht notwendigerweise die am häufigsten auftretende Merkmalskombination. Sie zeichnen sich dadurch aus, daß sie am robustesten gegenüber Verschlechterungen durch zielhemmende Ausprägungen sind.