表中第一列命名为 c，没有安排试验因子，但该列的水平变动平方和很大，表明系统误差很大，是被忽略的各种效应混杂叠加的结果。 按最简单的方式分析，第一列中至少叠加了三个可能的交互效应 TL+EA+FH ( 参考 G.E.P.Box 等 2004)。 类似地，每一列都可能混杂了其它效应，难以确切地分离。然试验是在小局域内进行的，可以按线性过程估计参数。 把第一列当作误差。仍然检出了一些因子是显著的。将图中水平变动平方和排列为
这是用线性模型研究非线性过程方法的一个应用实例。过程本身为非线性过程，为避免讨论交互效应，在现有工艺条件附近的小范围内设计试验。
某树脂由两种单体在含引发剂的乳液液相界面聚合而成。这种聚合反应有时也称为界面缩聚。经数年的研究，能得到聚合物，但分子量很低，试片呈石蜡状，出模即碎，不能测试。能得到聚合物，说明聚合体系是基本合理的。质量不合格，说明工艺与配方存在问题，参数设计不合理，需要优化。这是一个多因素多指标过程，系统内显然存在交互作用，比较复杂。自主合成单体量少昂贵，试验数目不能多。为减少实验数目，最有效的措施就是忽略掉交互作用。现有工艺是基本可行的，优化工艺很可能在现有工艺附近，只需要给观察变量以小的变动即可，无需在大范围内搜索。
集思广益，精细分析，对系统做适当完善。选取六个因子，研究两项主要指标熔融指数 MI 和拉伸强度 ST。本试验于1976年夏季完成，当时还没有非齐整正交表，采用田口正交表 L8(27)，不考虑交互效应， 给现有工艺条件以较小的变动。8 个实验两星期解决了工艺与配方问题。试验设计与试验结果及方差分析见表 1。其中，蓝色标志的列为当前研究的响应数据。误差列标志非空表示该列的方差被并入误差，其自由度并入误差自由度。
表 1. 试验设计、数据及方差分析表
MI:( L，T， E)， F，A，H
ST:( L，T，H)， E，F，A
交互效应可以忽略。括弧中的因子都可以被认为是显著的。对不显著的因子，可以在试验范围内任意取值。按经济原则取值可以优化成本。
MI (熔融指数）既不是越大越好，也不是越小越好，不同应用对象有不同的要求。 当 ST 优化之后，MI 却不一定合适了。应变量只有两个，综合平衡不难。 以ST 为第一优化目标，确定工艺配方之后，再估计 MI 值。MI 与 ST 互相妥协折中，达到平衡。 不满足要求时，根据上表中的效应值，做适当调整。
据此推断，好的试验条件如表 2 所示。 
