このスクリプトは、Box and Hunterによって開発された新しいグラフィカルな分散分析手順を示しています。このスクリプトは、N-way ANOVAの一般的な場合のためのものです。計画的な実験のデータで特に効果的です。（一元配置ANOVAの場合は、オプションのブロッキングを使用して別のスクリプトを使用できます。）
データテーブルを開いてから、スクリプトを開いて実行します。カスタムデザインの模擬実験を使用します。因子X1とX2にはそれぞれ3つのレベルがあり、24回実行されます。
クリック OK 。
スクリプトは新しいプロットをFit Least Squaresプラットフォームに挿入します。従来の近似と分散分析表の要約は、新しいグラフィック表示に従っています。治療効果の推定値が残差とともにプロットされます。これらのプロットのスケーリングは、推定値のサイズと残差の直接比較を可能にします。
（フィットの大幅な不足は相互作用効果によるものであることに注意してください。この効果は、スクリプトがそれを含むためにデータテーブルに新しい列を必要とするでしょう。）
参照
Box、George EP、J。Stuart Hunter、およびWilliam G. Hunter（2005） 実験者のための統計：設計、革新、そして発見 、ニューヨーク：ジョンワイリー＆サンズ。
