Kísérlettervezés 

Kétszintes teljes faktortervek

példa: 24 faktorterv
Kétszintes faktoros kísérleteket fogunk tervezni és az eredményeket értékelni. Példaként a Box,  - Hunter - Hunter: "Process development study" szolgál (Box - Hunter - Hunter: Statistics for experimenters, John Wiley & Sons, 1978, p.324). A katalizátor mennyiségének, a reaktor hômérsékletének, a nyomásnak és a koncentrációnak a hatását vizsgálták a kémiai reaktorban elért konverzióra (a reakcióba lépett anyagmennyiség a kiindulási anyagmennyiségre vonatkoztatva %-ban). Minden faktort két szinten vizsgáltak.

Faktor			+	
A	katalizátor mennyiség (lb)	10	15	
B	hômérséklet (C)	220	240	
C	nyomás (psi)	50	80	
D	koncentráció (%)	10	12	

1.	Elôször elôállítjuk a kísérleti tervet.
Statistics>Industrial Statistics & Six Sigma>Experimental Design (DOE)>
a Quick fülön: 2**(K-p) standard designs (Box, Hunter & Hunter) >OK
	Design experiment fülön:
	Number of factors: 		4 
	Factors/blocks/runs: 	4/1/16 (mivel 4 faktorunk van, 1 blokkban kívánjuk 
					a kísérletsorozatot végrehajtani, ez 16 kísérletet jelent)
Kérdés: Milyen tervtípusokat kínál föl a program kétszintes faktorokra?
>OK

Megjelenik a “Design of an Experiment with Two-Level Factors” párbeszéd panel. A táblázatok és diagramok jobb olvashatósága érdekében a faktorok nevét és szintjeiket is megjelenítjük. 
	A Quick fülön kattintsunk a Change factor names, values etc. gombra és a feltáruló ablakban a Factor name oszlopba A, B, C, D helyére írjuk be a négy faktor nevét: catalyst, temperat, pressur, concentr (ha a teljes neveket ki akarjuk írni, az oszlop szélességét a Toolbar megfelelô ikonjára kattintva növelni kell) a Low value és a High value oszlopokat értelemszerűen töltsük ki (a catalyst faktorra pl. 10 ill. 15). A C/Q oszlopban hagyjuk mindenütt a C betűt, jelölve, hogy a faktorok mindegyike folytonos. Utána: OK
Kérdés: Ha nem a katalizátor mennyisége, hanem a típusa (A vagy B) lenne a faktor, mit írna az utolsó oszlopba?
•	A Display design fülön (innen is behívhattuk volna az előbbi párbeszédablakot):
Denote factors: 	by Names (a táblázatokban a faktorok nevükkel)
Order of runs: 		Standard order (most nem randomizálunk)
Show in Spreadsheet: Mini/maxima (a táblázatokban a faktorok szintjei számszerűen szerepelnek)
•	Add to the design fülön:
blank columns: 1 (ebbe az új oszlopba írjuk majd a függő változó, a conversion mért értékeit), a többit változatlanul hagyjuk 0 értéken

	A Display design (vagy a Quick) fülön a Summary: Display design gombra kattintva megjelenik egy ablak, amely tartalmazza a tervet, és az üres oszlopot (DV_1). Ugyanide jutunk, ha a párbeszéd ablak jobb oldalán lévő Summary gombra kattintunk.

2.	Az üres oszlop nevét változtassuk meg DV_1-rôl conversi-re (jobb egérgomb, Variable Specs ..., vagy 2*clikk az oszlopon) és írjuk be ebbe az oszlopba az eredményeket, a megfelelő sorrendben (71, 61, 90, ...).

Design: 2**(4-0) design	
	CATALYST	TEMPERAT	PRESSURE	CONCENTR	CONVERSI	
1	10	220	50	10	71	
2	15	220	50	10	61	
3	10	240	50	10	90	
4	15	240	50	10	82	
5	10	220	80	10	68	
6	15	220	80	10	61	
7	10	240	80	10	87	
8	15	240	80	10	80	
9	10	220	50	12	61	
10	15	220	50	12	50	
11	10	240	50	12	89	
12	15	240	50	12	83	
13	10	220	80	12	59	
14	15	220	80	12	51	
15	10	240	80	12	85	
16	15	240	80	12	78	

A “File” menüben a “Save as” lehetőség arra szolgál, hogy a scrollsheet-et elmenthessük Data file-ként: File>Save as, adjunk nevet, pl. procdev1

3.	Most földolgozzuk az eredményeket. Ehhez először visszatérünk a “Design & Analysis” ablakba (Design & Analysis>Cancel>Cancel) és beolvassuk az imént elkészült adatállományt.
Open Data>Files ……: procdev1.sta>OK
>2**(K-p) standard designs (Box, Hunter & Hunter) >OK
Analyse results>Variables
Dependent var.: 	CONVERSI;
Indep. (factors): 	CATALYST, TEMPERAT, pressure, CONTENTR
>OK>OK
	A Model fülön válasszuk a 3-way interactions lehetőséget (a modell a 3 és annál kisebb faktort tartalmazó kölcsönhatásokat tartalmazza a főhatásokon kívül).
	A Quick fülön a Summary: Effect estimates gombra kattintva megjelennek a hatások és értékelésük.
Az Effect oszlopban vannak a hatások, piros színnel a statisztikai próba szerint jelentôsek, t alatt a próbastatisztika kiszámított értékei, a p oszlopban pedig annak valószínűsége, hogy ekkora hatást milyen valószínűséggel észlelhetnénk az ingadozások következtében akkor, ha a valóságban nem létezne. Kiszámítódik a hatások konfidencia-intervalluma, a regressziós koefficiensek értéke, azok konfidencia-intervalluma.
Kérdés: Mi a hatása annak, ha a katalizátor mennyiségét az alsó szintjéről (10) a fölső szintjére (15) változtatja? Mi a t-próbánál a nullhipotézis? Mekkora a t0 próbastatisztika szabadsági fokszáma? Miért? Ehhez mekkora az 5%-os kritikus érték? Honnan van t0 nevezőjében a szórás? Ha a négyfaktoros kölcsönhatást is kiértékelnénk, mennyi lenne a szabadsági fokszám?
Ugyanitt (Analysis of an Ex….Quick fül) az ANOVA table gombra kattintva SS alatt a négyzetösszegeket, df alatt ezek szabadsági fokszámát, MS néven a közepes négyzetösszeget vagy szórásnégyzetet, F néven az F-statisztika kiszámított értékét, a p oszlopban pedig a föntebbinek megfelelő valószínűséget kapjuk.

4.	Most grafikus vizsgálatokat végzünk.

	Ugyanitt (Analysis of an Ex….Quick fül)  Pareto chart of effects gombjára kattintva az ún. Pareto-diagramot kapjuk
Kérdés: Mi látszik a Pareto-diagramból? Melyik hatásokat minősítené szignifikánsnak?
	Az ANOVA/Effects fülön a Normal probability plot gomb lenyomására kapjuk az ún. normal probability plot-ot.
	Hogy a képet világosabbá tegyük, húzzunk egyenest az ábra közepén sorba rendeződött 12, 13, 14, 34, 23 kölcsönhatások pontjaihoz. Az eszköztár (Toolbar) jelenleg aktív ikonjait számítva jobbról a harmadik ikonjára (Polygon) kattintva az egérrel mozgatható nyíl ceruzává változik, amellyel kijelölhetjük az ábrán az egyenes kezdőpontját. 
Helyezzük ezt a ceruzát az ábrán az x=7, y=2.7 pont közelébe, és click (egyszer kattintsunk a bal egérgombbal, mert kétszeri kattintásra a ceruza eltűnik és ismét a nyilat kapjuk). Az egyenes kijelölt kezdőpontjában egy ceruza jelenik meg. Ha az egér bal oldali gombját a kattintás után folyamatosan lenyomva tartanánk, és így mozgatnánk, akkor szabad kézzel rajzolhatnánk az ábrán. Nekünk egyenest kell húzni, amihez az szükséges, hogy az egérgombot a kattintás után azonnal engedjük el. Ebben az esetben a ceruzát az egérrel elmozdítva tulajdonképpen a leendő egyenes végpontját mozgatjuk (a rögzített kezdőpont és a mozgó ceruza “hegye” között egyenes vonalat kapunk).
Rajzoljuk meg a kívánt egyenest. Elsősorban az egyenes iránytangensére ügyeljünk, mert az egyenes helyzete az ábrán később megváltoztatható. Az egyenes végpontjában kattintsunk kétszer a bal egérgombbal (2*cklick). Ha nem sikerült eltalálnunk a megfelelő kezdőpontot és ezért az egyenes nem választott öt kölcsönhatás között helyezkedik el, de iránytangense megfelelő, a nyilat ábrázoló ikonra (Selection Tool) kattintás után az egyenesre rákattintva mozdítsuk el a megfelelő helyre. 

Kérdés: Mit lát, mi szignifikáns?

	A Means fülön, a bal alsó sarokban a piros ábrát mutató Means plot gombbal lehetőséget adunk 3 faktor hatásának grafikus vizsgálatára. A kinyíló ablakban válasszuk ki az 1., 2. és 4. faktorokat (Ctrl billentyű + egér bal gombjának együttes használata!), az ábrabeli elhelyezkedésre pedig Line pattern: CONCENTR, x-axis, upper: TEMPERAT, x-axis, lower: CATALYST legyen a választás. A bal oldali ábra a katalizátor (1. faktor) alsó szintjére, a jobb oldali a fölső szintjére vonatkozik. Mindkettőről az látszik, hogy ha a hőmérséklet értékét az alsó szintről a fölsőre növeljük (az abszcisszán 220-ról 240-re), a konverzió (conversi) megnő ugyan, de a vonalakkal megjelenített koncentráció (4. faktor) fölső szintjén (12, piros vonal) jobban, alsó szintjén (10, kék vonal) kevésbé.

Kérdés: Mely kölcsönhatások látszanak nagyobbnak az ábrából? Hogy nézne ki az ábra, ha nem lennének kölcsönhatások?

5.	A faktoros terv értékelésekor lineáris modellt illesztettünk a terv adataira. A regresszió alapfeltételezéseinek teljesülését (az   hibák egymástól függetlenek, varianciájuk konstans, az Y és x közötti "valódi" függvénykapcsolat lineáris) ellenőrizni kell. Erre nyílik lehetőség, a Residual plots fülre kattintva:
•	Ha az alkalmazott lineáris modell adekvát (a valódi függvény lineáris), a reziduumok eloszlásának típusa, várható értéke és varianciája megegyezik a mérési hibáéval. A reziduumok eloszlását grafikusan vizsgálhatjuk. Készítsük el a gyakorisági hisztogramot: (Histogram of resids). A hisztogram alakja megfelel a normális eloszlásnak.
	A reziduumok normális eloszlását ellenőrizhetjük a "Prob. plot of resids" mezőben lévő Normal plot gombbal elôállítható ábrán is. Ha a reziduumok normális eloszlást követnek, a pontok az ábrán piros színnel berajzolt egyenes mentén helyezkednek el, nem találunk kiugró pontot, vagy szisztematikus eltérést. Esetünkben elfogadhatjuk, hogy a reziduumok normális eloszlást követnek.
	A reziduumokat a mért y értékek függvényében is vizsgálhatjuk (Observed vs. residual values). Ha a mérési hiba varianciája konstans, a reziduumok véletlenszerűen szórnak zérus körül, függetlenül y mért értékétől (Observed). Ha pl. a variancia y értékével növekedne, a reziduumok sávja szélesedne a nagyobb y értékek irányában. Ha nem megfelelő függvényt illesztettünk (a lineáris modell nem adekvát) a reziduumoknak menete, görbülete van. 

Kérdés: Lát-e említésre méltó rendellenességet valamelyik reziduum-ábrán?

Megtehetjük, hogy a feldolgozásból most már kihagyjuk azokat a hatásokat, amelyek nem bizonyultak jelentősnek. Ennek az a haszna, hogy nagyobb szabadsági fokszámú reziduális szórásnégyzetet kapunk, ezáltal a további statisztikai vizsgálatok és számítások élesebbé válnak, a faktorok előbb kiszámított hatásai nem változnak meg (az ortogonalitás miatt a hatások egymástól függetlenek, és ha valamelyiket elhagyjuk, az nincs befolyással a többire).

6.	Az Analysis of Exp... ablakba visszatérve, a Model fülön, az “Include in model” csoportban az “Ignore some effects” cím melletti kockára kattintsunk ( jelenik meg), a föltáruló menüben a kölcsönhatások közül jelöljük ki mindegyiket, kivéve a 2by4 interakciót (ugyanide jutunk, ha az Effects to ignore gombra kattintunk).

Kérdés: Mekkora lesz így a t0 próbastatisztika szabadsági fokszáma?

Kétszintes rész-faktortervek

példa: 27-4  rész-faktorterv
Kétszintes rész-faktortervet fogunk készíteni és az eredményeket értékelni. Példaként a Box - Hunter - Hunter: "Bottleneck at the filtration stage of an industrial plant" példa szolgál (a továbbiakban szűrési probléma) (Box - Hunter - Hunter: Statistics for experimenters, John Wiley & Sons, 1978, p.424).

Faktorok		+	
water supply 	town reserrvoir	well	
raw material	on site	other	
temperature	low	high	
recycle	yes	no	
caustic soda	fast	slow	
filter cloth	new	old	
holdup time	low	high	

	Az újonnan létesített vegyi üzemben a szűrési művelet lényegesen hosszabb ideig tart, mint a régi üzemben. Tervezett kísérleteket végeznek annak eldöntésére, hogy a szűrési művelet körülményeiben a két üzemben meglévő különbségek közül melyek okozzák a szűrési idő megnövekedését. A műszaki megbeszélések alapján az alábbi hét faktort vonták be a vizsgálatba, mindegyiket 2 -2 szinten (minőségi faktorok). Első lépésként 8 kísérletet végeztek, azaz 2(7-4) részfaktortervet hajtottak végre.

1.	Elôször elôállítjuk a kísérleti tervet.
Statistics>Industrial Statistics & Six Sigma>Experimental Design (DOE)>
a Quick fülön: 2**(K-p) standard designs (Box, Hunter & Hunter) >OK
	Design experiment fülön:
	Number of factors: 		7 
	Factors/blocks/runs: 	7/1/8 (mivel 7 faktorunk van, 1 blokkban kívánjuk 
					a kísérletsorozatot végrehajtani, ez 8 kísérletet jelent)
>OK
	A Display design fülön kattintsunk a Change factor names, values etc. gombra :
•	a Factor name oszlopba A, B, C, D stb. helyére írjuk be a hét faktor nevét.
•	A Low value és a High value oszlopokat hagyjuk változatlanul (-1 és +1), a Low label és High label oszlopokat értelemszerűen töltsük ki (a water faktorra pl. town ill. well)
•	a C/Q oszlopba írjunk mindenütt Q betűt, jelölve, hogy a faktorok mindegyike minôségi (kategorikus)
•	OK
•	A Display design fülön az “Order of runs mezőben” azt állíthatjuk be, hogy a generált tervben a végrehajtandó faktorszint-kombinációk milyen sorrendben jelenjenek meg. Az esetek többségében a véletlen sorrend ajánlható (Random), de lehetőség van a Standard sorrend választására is. Mivel most irodalmi példát fogunk elemezni, az utóbbi lehetőséget választjuk (Standard order). 
•	A Display design fülön a “Show (in Spredsheet)” mezőben a Text labels lehetőséget választjuk, mivel a faktorok szintjeit névvel kívánjuk szerepeltetni a tervlapon.
•	Add to the design fülön:
blank columns: 1 (ebbe az új oszlopba írjuk majd a függő változó, a ftime mért értékeit), a többit változatlanul hagyjuk 0 értéken
	Minthogy részfaktortervrôl van szó, a hatások keveredni fognak egymással. A keveredési rendszert megkapjuk, ha a Generations & alaises fülön az Aliasing of effects vagy az Alias matrix gombok valamelyikére kattintunk (mindkét esetben két táblázatot kapunk. A második táblázatból könnyen megállapítható pl., hogy a 2. faktor (raw material) hatása keveredik az 14, 36, 57 kölcsönhatásokkal, s.i.t.
Kérdés: Mivel keveredik össze az 1. faktor hatása?
	A Summary gombra kattintva előálló ablak tartalmazza a tervet, és az üres DV_1 oszlopot.
	Az üres oszlop nevét változtassuk meg DV_1-rôl ftime-re -re (jobb egérgomb, Variable Specs ..., vagy 2*clikk az oszlopon) és írjuk be ebbe az oszlopba az eredményeket, a megfelelő sorrendben.
	Írjuk be az ftime oszlopba az eredményeket, a megfelelô sorrendben (68.4, 77.7, 66.4, ...)

Design: 2**(7-4) design (filtr_1.sta)	
	WATER	RAW	TEMP	RECYCLE 	CAUSTIC 	CLOTH	HOLDUP	FTIME	
1	town	site	low	no	slow	old	low	68.4	
2	well	site	low	yes	fast	old	high	77.7	
3	town	other	low	yes	slow	new	high	66.4	
4	well	other	low	no	fast	new	low	81.0	
5	town	site	high	no	fast	new	high	78.6	
6	well	site	high	yes	slow	new	low	41.2	
7	town	other	high	yes	fast	old	low	68.7	
8	well	other	high	no	slow	old	high	38.7	

	File>Save as, megadunk egy nevet, pl. filtr_1

2.	Most földolgozzuk az eredményeket. Ehhez először visszatérünk a “Design & Analysis” ablakba (Design & Analysis>Cancel>Cancel) és beolvassuk az imént elkészült adatállományt.
Open Data: filtr_1.sta>OK>2**(K-p) standard designs (Box, Hunter & Hunter) >OK
Analyse results fülön:
	A Variables gombot lenyomva adódó ablakban kijelöljük a függő és független (faktor) változókat.

	A Quick fülön a Summary: Effect estimate gombra kattintva megjelennek a hatások és a regressziós koefficiensek. Egyik sor se piros, nincs is szignifikancia-vizsgálat, mert pont annyi együtthatót (7 faktor hatása és az átlag) illesztettünk, ahány mérési adatunk volt, vagyis a statisztikai próbához nincs szórásnégyzet és szabadsági fokszám. Ebből a táblázatból ezért csak kvalitatív következtetéseket vonhatunk le, amelyeket a grafikus vizsgálattal is alátámasztunk (Pareto chart of effects), nézzük meg ezeket. A Pareto diagram készítésekor megjelenő üzenetet OK-val nyugtázzuk (csak maguk az effektusok lesznek az ábrán).
Látszik, hogy az 1., 3. és 5. faktorok hatásosak, vagy pedig azok az interakciók, amelyek e hatásokkal keverednek, ezt csak további kísérletekkel vizsgálhatjuk.

Kétszintes rész-faktortervek + foldover

példa: 27-4  rész-faktorterv + foldover
27-4  rész-faktorterv + foldover tervet fogunk készíteni. Példaként az előző gyakorlatban már megismert szűrési probléma szolgál.
Az előző gyakorlatban előállított 27-4  rész-faktorterv kiértékelésekor nem tudtuk a főhatásokat elválasztani a faktorok közötti interakcióktól (a terv feloldóképessége III volt). Ha a feloldóképességet IV-re növeljük, azaz u.n. foldover tervet hozunk létre, a főhatások nem keverednek a kétfaktoros (elsôrendű) interakciókkal. Ekkor az új részfaktortervet (ebben az esetben a 27-4 ) úgy adjuk hozzá az eredetihez, hogy a faktorok szintjeit ellenkező előjelűre választjuk. Tehát összesen 2*8 = 16 kísérletet kell elvégezni (Box - Hunter - Hunter: Statistics for experimenters, John Wiley & Sons, 1978, p.324).

1.	Elôször elôállítjuk a kísérleti tervet.
Statistics>Industrial Statistics & Six Sigma>Experimental Design (DOE)>
a Quick fülön: 2**(K-p) standard designs (Box, Hunter & Hunter) >OK
	Design experiment fülön:
	Number of factors: 		7 
	Factors/blocks/runs: 	7/1/8 (mivel 7 faktorunk van, 1 blokkban kívánjuk 
					a kísérletsorozatot végrehajtani, ez minimum 8 kísérletet 
jelent; ezen a helyen a kísérletek számának megadásánál a foldover-t még nem kell számításba venni)
>OK
	A Display design fülön kattintsunk a Change factor names, values etc. gombra :
•	a Factor name oszlopba A, B, C, D stb. helyére írjuk be a hét faktor nevét.
•	A Low value és a High value oszlopokat hagyjuk változatlanul (-1 és +1), a Low label és High label oszlopokat értelemszerűen töltsük ki (a water faktorra pl. town ill. well)
•	a C/Q oszlopba írjunk mindenütt Q betűt, jelölve, hogy a faktorok mindegyike minôségi (kategorikus)
•	Add to the design fülön:
kattintsunk a Foldover (enhance resolution)-ra ( jelenik meg előtte),
blank columns: 1 (ebbe az új oszlopba írjuk majd a függő változó, az ftime mért értékeit), a többit változatlanul hagyjuk 0 értéken
•	Ha a Generations & alaises fülön az Aliasing of effects vagy az Alias matrix gombok valamelyikére kattintunk, a program az eredeti (8 kísérletből álló) R = III feloldóképességű terv keveredési rendszerét mutatja. A Foldover "bekapcsolása" megszünteti a főhatások keveredését a kétfaktoros interakciókkal (2-way interaction), a terv feloldóképessége R = IV lesz, de a program az ehhez tartozó (módosított) keveredési rendszert itt nem mutatja.
•	Az Aliases matrix gombra kattintva kapjuk főhatások és a 2 faktoros kölcsönhatások (2-way interaction) korrelációs mátrixát. 
Ez már nem az eredeti (8 kísérletbôl álló) R = III feloldóképességű terv keveredési rendszerét mutatja, hanem az új (foldover) tervét, melyben a főhatások nem keverednek a kétfaktoros interakciókkal. A terv feloldóképessége R = IV lesz. Az alábbi táblázatot számokkal jelölt faktorokkal generált tervvel hoztuk létre, hogy a rendelkezésre álló helyen az egész mátrix elférhessen.
Amelyik hatás (főhatások: 1 ..7, kölcsönhatások: 1*2, 1*3, stb.) sorában az 1 az átlón kívül máshol is előfordul, ott a sorhoz tartozó hatás keveredik az 1-el kijelölt oszlophoz tartozó hatással. Látható, hogy a főhatások soraiban csak az átlóban van 1, tehát sem egymással sem a 2-faktoros kölcsönhatásokkal nem keverednek. Ezzel szemben a 2-faktoros kölcsönhatások keverednek egymással.
	A Summary gombra kattintva előálló ablak tartalmazza a tervet, és az üres DV_1 oszlopot.
	Az üres oszlop nevét változtassuk meg DV_1-rôl ftime-re -re (jobb egérgomb, Variable Specs ..., vagy 2*clikk az oszlopon) és írjuk be ebbe az oszlopba az eredményeket, a megfelelő sorrendben.
	Írjuk be az ftime oszlopba az eredményeket, a megfelelő sorrendben (68.4, 77.7, 66.4, ...)

Design: 2**(7-4) design (+Foldover) 	
	WATER	RAW	TEMP	RECYCLE 	CAUSTIC 	CLOTH	HOLDUP	FTIME	
1	town	site	low	no	slow	old	low	68.4	
2	well	site	low	yes	fast	old	high	77.7	
3	town	other	low	yes	slow	new	high	66.4	
4	well	other	low	no	fast	new	low	81.0	
5	town	site	high	no	fast	new	high	78.6	
6	well	site	high	yes	slow	new	low	41.2	
7	town	other	high	yes	fast	old	low	68.7	
8	well	other	high	no	slow	old	high	38.7	
9	well	other	high	yes	fast	new	high	66.7	
10	town	other	high	no	slow	new	low	65.0	
11	well	site	high	no	fast	old	low	86.4	
12	town	site	high	yes	slow	old	high	61.9	
13	well	other	low	yes	slow	old	low	47.8	
14	town	other	low	no	fast	old	high	59.0	
15	well	site	low	no	slow	new	high	42.6	
16	town	site	low	yes	fast	new	low	67.6	

•	Elmentjük adatállományként. 
File>Save as, megadunk egy nevet, pl. filtr_2

2.	Most földolgozzuk az eredményeket. Ehhez először visszatérünk a “Design & Analysis” ablakba (Design & Analysis>Cancel>Cancel) és beolvassuk az imént elkészült adatállományt.
Open Data: filtr_2.sta>OK>2**(K-p) standard designs (Box, Hunter & Hunter) >OK
Analyse results fülön:
	A Variables gombot lenyomva adódó ablakban kijelöljük a függő és független (faktor) változókat. >OK
Megnyílik az "Analysis of an Experiment ..." párbeszéd panel. Mivel az alkalmazott tervben a kétfaktoros interakciók keverednek egymással, a program alapértelmezésként a főhatások kiértékelését kínálja föl. 
•	A Quick fülön a Summary: Effect estimate gombra kattintva megjelennek a hatások és a regressziós koefficiensek. A teljes átlag (Main/Interc.) és az 5. faktor sora piros, azaz a feltüntetett hatások szignifikánsan különböznek nullától  = 0.05 szignifikancia szinten vizsgálva. A p értékek rendre 0.000000; 0.018111. Az 1. faktor hatása nem bizonyult szignifikánsnak, p = 0.332807; utána a sorban a 7. faktor (holdup) következik (p = 0.524939).
•	Következtetésünket grafikus vizsgálattal is alátámaszthatjuk (Pareto chart of effects), nézzük meg.
Az ANOVA/Effects fülön a Normal Probability Plot-ra kattintva előálló ábrán az 5. faktor (caustic) jól láthatóan elkülönül a 2., 3., 4., és 6. faktorok sorától. Az 1. és 7. faktorokra ez nem mondható el.
Feltételezhetjük, hogy az interakciók közül csupán az 5. 1. és 7. faktorok közötti kétfaktoros interakciók fordulnak elő, mivel a többi faktor hatásának kicsi a valószínűsége. Vonjuk be a vizsgálatba a lehetséges kétfaktoros interakciók közül tehát a következő hármat: 15, 17 és 57. 
•	Az " Analysis of an Experiment ..." párbeszéd panelben a Model fülön az "Include in model" felirat alatt kattintsunk a 2-way intaractions-nál, de egyúttal az Ignore some effects-re is (nem az összes kétfaktoros interakcióra akarjuk kiterjeszteni a vizsgálatot. Ezt egyébként az alkalmazott terv nem is teszi lehetővé.) .
2-way intaractions > Ignore some effects
•	A megnyíló ablakban jelöljük ki azokat a kétfaktoros interakciókat, amelyeket nem vonunk be a vizsgálatba (pooled error term). Tehát a főhatások és az 15, 17, 57 interakciók maradnak fehéren. OK

Végezzük el ismét a föntebbi kiértékelést. 
•	A Summary: Effects estimates gombra kattintva megjelenô táblázatban most az 5. faktor és az 15 interakció sora is piros színű, azaz ez a kettő szignifikáns hatás, az utóbbi p értéke 0.006090. Nem szignifikánsak az 17 és 57 interakciók. Az 1. faktor (water) fôhatása sem szignifikáns, bár hatásának becsült értéke a többi faktorénál lényegesen nagyobb.
•	Az ANOVA/Effects fülön végezzünk most is grafikus vizsgálatokat (Pareto-diagram, Normal probability plot a szabad kézzel behúzott egyenessel
•	A Means fülön a Means plot:

Az ábrázolt hatások elhelyezkedése a számszerű értékelésnél tapasztaltaknak megfelelően mutatja, hogy az 5. faktor és az 15 kölcsönhatás szignifikáns.