데이터 평균(Data means) 및 적합 평균(Fitted means)은 실험계획의 요인배치실험에서
Cube Plot분석에 사용된다.
데이터 평균(Data means)은 각 요인 수준 조합에 대한 원시 반응 변수 평균인 반면,
적합 평균(Fitted means)은 최소 제곱법을 사용하여 균형 설계의 평균 반응 값을 예측한다.
따라서 두 가지 유형의 평균은 균형 설계에 대해서는 동일하지만
불균형 설계에 대해서는 서로 다를 수 있다.
 
 

 

적합 평균(Fitted means)은 불균형 실험 조건의 불균형 영향으로 인한 차이보다는 요인 수준의
변화로 인한 반응 차이를 평가할 경우 적합하다.
불균형 설계에서 원시 데이터를 사용하여 분명한 주효과를 식별할 수도 있지만,
더 정확한 결과를 얻으려면 일반적으로 적합 평균(Fitted means)을 사용하는 것이 좋다.
 
예를 들어, Time 및 Temp가 화학 반응의 수율에 어떤 영향을 미치는지 살펴보자.
두 개의 요소는 각각 두 가지 수준을 가지며 네 가지 실험 조건을 생성한다.
이것은 두 평균 유형 간의 차이를 강조하기 위한 과장된 불균형 실험이다.
네 번 측정되는 50과 200의 Time 및 Temp 조합의 경우를 제외하면 모든 실험 조건은
두 번 측정되었다. 다음 표에는 설계된 실험 및 결과가 요약되어 있다.
 
 

 
 
이러한 요인 수준 중 하나 또는 둘 다를 포함하는 모든 실험 조건은 정확하게 두 번 측정되므로
"Time 20" 및 "Temp 150" 데이터 평균과 적합 평균(Fitted means)은 실제로 동일하다.
그러나 원시 데이터 평균(Data means)에 미치는 영향을 나타내는 "Time 50" 및 "Temp 200" 조합은
네 번 측정되었고 적합 평균은 이에 대해 조정되고 균형 설계가 생성하는 수율을 예측한다.