使用“分析变异性”来分析重复或仿行响应测量值的标准差，以便检测数据的离散效应。这样可以确认生成较少变量结果的因子设置。还可以使用“分析变异性”来存储在“分析因子设计”中检查响应的位置效应时要使用的权重。注意：当 Minitab 拟合线性模型与数据时，它使用自然对数对标准差进行变换。

您可以分析包括响应的重复或仿行测量的 2 水平因子设计。Minitab 提供两种拟合模型的方法：最小二乘回归和极大似然估计。还可以生成效应图来帮助确定哪些因子重要，生成残差图来评定模型适合性和模型假设。

一家建筑材料制造商正在开发一种新型建筑绝缘产品。该制造商研究了四个认为影响绝缘强度（强度）的因子（有关二水平因子设计，请参见 StatGuide）。这四个因子是：

·    材料类型（材料）

·    注塑压力（注塑压力）

·    注塑温度（注塑温度）

·    冷却温度（冷却温度）

执行强度试验之后，他们决定收集额外的样本以检查四个因子对绝缘强度变异性的效应。样本中的变异表示，设置保持不变时，过程中的自然变异会增大测量变异。他们在每个因子设置组合采集强度的六个重复测量值，并分析重复的标准差的自然对数。在试验中，他们检验 16 个基本运行和 6 个重复，共生成 96 个样本。

数据：绝缘强度.MTW（位于“样本数据”文件夹中）。