スクリーニング計画の分析に適用される効果の希薄性（effect sparsity）の原則は、「応答変数の変動のほとんどは、少数の因子だけで説明できる」という原則です。この原則に基づいて、推定値が小さい効果を使ってモデルの誤差の大きさを推定します。そこから、推定値の大きい効果の応答の影響を判定することが可能になります。
スクリーニング実験により得られたデータは、「モデルのあてはめ」（［分析］>［モデルのあてはめ］）や、「2水準スクリーニングのあてはめ」（［実験計画(DOE)］>［古典的な計画］>［2水準スクリーニング］>［2水準スクリーニングのあてはめ］）で分析できます。次のガイドラインに従って、いずれのプラットフォームを用いるかを決めてください。
• 因子がすべて2水準で直交していれば、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームで計算される統計量はすべて妥当です。
• 主効果の個数が実験回数よりも非常に多い過飽和実験計画の場合でも、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームは、影響を持つ因子の選択を行えます。しかし、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームは、誤差の大きさや効果の大きさを推定することには向いていません。また、モンテカルロシミュレーションによって計算されるp値は、過飽和実験計画に適していない仮定に基づいています。
• カテゴリカルまたは離散数値の因子に3水準以上のものがある場合は、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームは適していません。「2水準スクリーニングのあてはめ」は、モデル項をすべて連続変数として扱うからです。3水準以上の因子がもつ効果は、連続変数の主効果とべき乗効果に変換されます。3水準以上の効果がある場合には、「モデルのあてはめ」プラットフォームの使用をお勧めします。
• データが直交でない場合、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームで計算される推定値は、標準的な回帰分析とは異なる値になります。効果が直交していないデータに対して、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームは、大きな効果を特定することはできますが、各効果を適切に検定することはできません。なぜなら、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームが採用している計算では、効果が直交していない場合、各効果をモデルに追加する際に強制的に直交化するからです。そのため、前に追加された効果を、標準的な回帰分析の場合と比べ、有意でないように見せかけてしまいます。効果の追加順序の統計的詳細を参照してください。
• 「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームは配合計画には適しません。代わりに配合計画のあてはめを参照してください。