■　起点から測れば因子効果が図示できる

■　粗なデータを起点効果から測る
　ｍに注目し、率差を調べるとき、　
　　　　　　　  　ｍｔｐ　-　ｔｐ
　　　　　　　　　0.706　-　1.00　＝ -0.294
　となるが、ｔｐを起点としている.この起点の率を横軸にとって、起点効果プロットする.
・とりうる値
　

　　　　

　　　　起点効果のとりうる値　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　菱形：とりうる範囲
　

　粗データをみる.　

　　　　　　ｐの起点効果　　　　　　　　　　　　ｍの起点効果
　　　　　　　　　　　　
　因子の効果は起点の因子・ｇの効果の大きさに応じて変化しているのか.
　ｔ０のほとんどは、0-0.5にあるのだが、ｐ・ｍともにｔ０では（＋）、ｔ１に対しては（ー）にあって、粗データながら多面性（２面性）を表しているのか.
　ｔ、ｓは、下図のようである.

　　　

　　　　　ｔの起点効果　　　　　　　　　　　　ｓの起点効果

　ｔは、小Ｎのばらつきが影響しながら一貫して（＋）.
　ｓは、（ー）ばかりではない. mst -mtにおいて；とりわけmt　＋に外れた値がある.異常値なのか.

■　既知の因子の生起性、抑制性を入れた場合
　起点効果に既知値を入れる.

　　　　

　ｇの値を上パラメータで合成する.
　　　ｔ０の場合、左の値を使う.重複時は平均し、ｓ右らん値を後で乗じる
　　　ｔ１の場合、右の値を乗じる.
　合成したパラメータには、小Nの欠点はない.
　　

　　　　　

　　　　　　　　　　観察値に対する調整値分布

　２ｇで異常な乖離がみえる.　；mtとstp
　　　mt　;　N=16　 率 =0.5
　　   stp  ：　  　3　 　　0.33

既知の値を入れた合成ｇの率を起点効果でみる.
　

　　　　　 　　　　単味のプロットは除いた

　ｔは常に（＋）で0.4～0.6の範囲、pは微かに（＋）～ 僅かに（ー）、mは単味のみ（＋）；初期値、sは常に（ー）で、起点に応じて（ー）を強め、ｓは最低 -0.3を示す.
　これらの範囲からはずれたのは、またしてもmtを含むペアであった.

　ｍとｐは似た値；＋のリスク、ーの抑制効果　を入れた.また計算方法も共通とした；算術平均.しかし、結果にみる傾向はやや異なり、ｐは２面性がややありそうで、ｍは単味を除いたほかは抑制性を示す.

■　
　粗な観察値は小Nのｇで率がかく乱されており、既知効果の値を使えば避けることができる.起点効果をもって因子の効果を再びみると、層化的な解析結果を再現した.