在“正态图”报表标题下方，选择正态图或半正态图 (Daniel 1959)。两个图都基于效应稀疏原则（即：相对较少的效应是活跃的）进行预测。不活跃的那些效应表示随机噪声。它们的估计值可认定为服从均值为 0 且方差为 σ2 的正态分布，其中 σ2 表示剩余误差方差。由此判定：在正态概率图上，表示不活跃效应的估计值落在斜率为 σ 的线条附近。
若已经应用正交性变换，则垂直轴表示“标准化估计值”。这些值就是在“参数估计值总体”报表中提供的“正交 t 比”值。（“正交 t 比”值是“正交编码”估计值除以“编码尺度 Lenth PSE”之后的结果。）
由于估计值通过 σ 的估计值进行了标准化，与不活跃效应对应的点应落在斜率为 1 的线条附近。斜率为 1 的红线显示在图中，同时还显示了一条斜率等于“t 检验尺度 Lenth PSE”的蓝线。
在所有情况下，基于“参数估计值总体”报表中的 p 值，在 0.15 水平下偏离正态性的估计值都在图中进行了标记。
正态图显示了 Bicycle.jmp 样本数据表的“正态图”报表。该模型不需要变换，所以图中显示了针对其正态分位数标绘的原始估计值。图中显示了斜率等于 Lenth PSE 的线条。该图表明齿轮、发电机和车座是活跃因子。
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选择分析 > 拟合模型。
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点击运行。
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从“响应‘Y’”旁边的红色小三角菜单中，选择效应筛选 > 正态图。
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