繰り返し数が揃っている多因子実験データの解析において最適なモデルを見いだすことは，交互作用も含めて全ての要因が互いに直交していることから，分散分析表のp値が大きい要因を誤差項にプーリングだけで済ませることができる．しかし，考慮しなければならない共変量がある場合には，平方和の分解による分散分析表の作成ができない．宮川（2008），「問題発見の解決の科学－SQCの基本－」に，共変量を含む3因子実験データの解析事例があり，層別散布図に回帰直線を重ね書きした図を主体にした結果とダミー変数を用いた回帰分析の結果が示されている．宮川は，回帰パラメータの推定値による推論は容易ではなく，散布図における地道な層別に勝るものはないことを強調している．そこで，JMPの「モデルのあてはめ」での「ステップワイズ法」による交互作用を含む変数選択をした後に「標準最小2乗法」による「予測プロファイル」と「交互作用プロファイル」の活用し，さらに「グラフビルダー」による格子状の層別散布図に繋げた多面的・総合的な問題解決法を示す．さらに，JMPの作図に加え，Excelを用いた問題解決に必要な散布図の作成方法についても示す．