当输入操作员和部件时，Minitab 使用平衡的双因子的因子设计分析数据。这两个因子均将视为随机因子。模型包含部件和操作员的主效应，以及操作员与部件交互作用。（如果未输入操作员，则模型将为平衡的单因子方差分析，其部件为随机因子，如下一章中所述。）
如果“部件与操作员”项在整个模型中不显著，则可将某些方差分量估计为负数。Minitab 在包含交互作用的双因子方差分析表中显示整个模型。如果操作员和部件交互作用的 p 值大于或等于 0.05，Minitab 将忽略交互作用项以拟合简化模型，并在不包含交互作用的双因子方差分析表中显示该模型。此简化模型仅包含部件和操作员的主效应。
如果仅输入部件，则模型将为平衡的单因子方差分析，部件将被认为是随机因子。Minitab 计算方差分析表并估计部件和量具的方差分量。量具的方差分量与重复性相同，Minitab 不评估再现性分量。因此，量具的方差分量是方差分析模型的错误项。
首先，Minitab 计算从操作员测量部件获得的每组测量值的样本极差。然后，Minitab 使用样本极差计算重复性的平均极差。
Minitab 从每个操作员的所有测量值的均值极差计算再现性的方差。在这种情况下，再现性与操作员的方差分量相同。Minitab 从每个部件的所有测量值的均值极差计算部件的方差。
所有极差均除以相应的 d2 因子。