使用主效应图可以使过程变量对响应的效应直观化，并可比较效应的相对强度。Minitab 或者为一个过程变量绘制单个主效应图，或者为两个或多个过程变量绘制一系列图。

Minitab 先绘制出每一过程变量水平的响应均值，然后将各个过程变量的点连接起来。同时在整体（总）均值处绘制一条参考线。检查连接过程变量水平的线，以确定是否存在主效应。只应查看根据?分析混图设计?的估计回归系数表判断比较显著的因子的主效应图。当某一因子在各个级别的均值响应的变化都很显著时，则存在主效应。

·    当该线水平（与 x 轴平行）时，则不存在主效应。响应均值不因过程变量水平而变化。

·    当该线非水平时（即，与 x 轴不平行），则可能存在主效应。响应均值会因过程变量水平而变化。偏离水平的程度越大，则效应越强。务必确定因子是否显著。

请记住，这些图只表明了模式。要确定某一模式是否具有统计上的显著性，必须进行相应的检验。

对于奶酪火锅数据来说，主效应图表明：

·    温度：高位操作温度 (90°) 比低位操作温度 (80°) 产生了更好的口味。

·    操作时间：调节口味之前将火锅烹煮时间设定为 1 小时会比只允许烹煮 0.5 小时产生的口味更佳。

·    在各个组块之间图示了总体均值（大约 62.1）。

通过比较各条线的斜率，可以比较过程变量效应的相对量值。这些图表明，操作温度对火锅风味的影响比操作时间对风味的影响更大。