示例：去混淆因子
使用 fractfact、fractresol、fractruns、fractalias、quickscreen、effectsgraph、foldover 和 stack 函数筛选研究眼睛聚焦所需时间的实验中的因子。为此实验所选取的因子如下：
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A：
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视觉锐度
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B：
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目标与眼睛之间的距离
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C：
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目标形状
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D：
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照度水平
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E：
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目标大小
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F：
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密度
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G：
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主题
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假设仅少数几个因子为重要因子，并可忽略因子之间的高阶交互作用。
1. 定义实验因子的数量。
2. 定义部分析因设计的分数幂。
3. 调用 fractfact 创建设计矩阵 X。
4. 定义字符串 gen 以记录设计矩阵 X 的因子和混淆。
5. 调用 fractresol 和 fractruns 求出设计矩阵 X 的解和游程数。
设计矩阵 X 表示分辨率 III 的 8 游程部分析因 (其主因子之间未相互混淆，但主因子与二阶交互作用发生混淆)。
6. 将实验结果记录到矩阵 Y1 中，每个游程一行，每个副本一列。
7. 调用 quickscreen 函数。
8. 调用 effectsgraph 函数并创建效果图，确定哪些因子是显著因子。
因子 B、C 和 F 表现出显著效果。
9. 调用 fractalias 求出与 B、C 和 F 混淆的二阶交互作用。
若 B 和 C 为显著因子，则交互作用 BC 也显著的概率很大。BC 与 F 混淆，因此我们不知道 F 所表现的效果是由 F 还是 BC 造成的。同样的问题也会发生在 B 和 F 中，以及 C 和 F 中。需要对主因子和二阶交互作用进行去混淆处理。
10. 调用 foldover 将设计矩阵 X 折叠并打破主因子和二阶交互作用之间的混淆。
将矩阵 X 的八行倒置在矩阵 F 的下半部中。可以将特定因子选取到 foldover 中。
11. 记录折叠设计矩阵 F 的其他游程结果。
12. 使用 stack 函数来堆叠矩阵 Y 中的原始游程和其他游程。
13. 调用 quickscreen 和 effectsgraph 函数并创建效果图，以确定因子效果。
仅 B 和 F 为显著因子。因此，因子 C 先前所表现的效果则是 BF 交互作用所致。现在，您可以执行进一步的实验来分析因子 B (目标与眼睛之间的距离) 和因子 F (密度) 如何影响聚焦时间。
参考文献
Montgomery, D.C., Design and Analysis of Experiments, 5th ed, John Wiley & Sons, New York, 2001, pp. 341.