「最小2乗法によるあてはめ」レポートの［要因のスクリーニング］オプションは、効果に対して従来の検定が使用できない場合に便利です（このオプションは、「応答」の赤い三角ボタンをクリックすると表示されます）。たとえば、スクリーニング計画で、誤差の自由度がまったくない場合に適しています。
多くのスクリーニング計画では、パラメータ推定値は、相関がなく、等分散になっています。この性質は、多くの古典的な実験計画で成立します。しかし、この性質をもたない実験計画もあります。どちらの状況でも、「要因のスクリーニング」オプションは、どの効果が有意であるかを見つけるのに役立ちます。
「要因のスクリーニング」オプションで行われる統計分析は、前提として、効果の希薄性（effect sparsity）が成立していなければいけません（Box and Meyer, 1986）。「効果の希薄性の原則」とは、調べている効果のうち、比較的少数のものだけが応答に影響しているという前提です。この前提に基づき、「ほとんどの効果は、その真の大きさが0で、それらの推定値はランダムな誤差として分布する」と仮定します。
ここでは、これらのオプションの出力について説明します。
• 尺度化した推定値