1. 调用 fractfact 构建一个部分析因设计矩阵，用于对喷涂流程进行测试的实验。因子 A、B、C 和 D 分别代表喷涂量、流体压力、温度和供货商。

2. 将实验结果记录于矩阵 Y。每个游程为一行，每个副本为一列。

3. 调用 quickscreen 函数来计算每个因子以及 AB、AC 和 BC 这几个交互作用的高低平均响应。对于此部分析因设计，CD、BD 和 AD 分别与 AB、AC 和 BC 混淆，因此没有将它们包括在内。

4. 使用 submatrix 函数移除矩阵 E 的标题。

5. 用第一列中的因子和交互作用标签及第二列中的半数效应来定义矩阵 Data。将此矩阵用作 pareto 函数的自变量，它可以返回每个因子或交互作用的标签、半数效应和累积百分比。半数效应以降序顺序返回。

6. 在柏拉图中查看半数效应和累计百分比。针对半数效应，将轨迹类型更改为柱形轨迹，并在单位占位符中添加缩放因子，以使半数效应的大小符合累计百分比的大小。

7. 用第一列中的低平均响应和第二列中的高平均响应来定义矩阵 Paint_Thickness。在效果图中使用此矩阵：将轨迹类型改为效果图轨迹。

8. 根据柏拉图和效果图来看，似乎 A、B 和 AB 都是显著因子。但是，由于 AB 与 CD 混淆，因此，应创建效果图来查看 AB 交互作用并检查此交互的重要性。