バランス型分散分析の分散分析表

総自由度は、データに含まれる情報量のことです。この情報から、未知の母集団を分析し推定します。総自由度は、サンプルに含まれる観測値の数によって決定されます。項の自由度は、その項が使う情報量を示します。サンプルサイズを大きくすると、母集団に関して提供される情報が増え、総自由度が高くなります。モデルに含める項の数を増やすと情報量が増え、パラメータ推定値の変動性を推定するのに使える自由度が低くなります。

調整平方和は、モデル内の異なる成分の変動の測度です。モデル内の予測変数の次数は、調整平方和の計算に影響を及ぼしません。分散分析表では、調整平方和は、異なる要因による変動を説明する成分に分けられます。

調整平方和項

項の調整平方和は、他の項だけを持つモデルと比較した場合の回帰平方和の増加を表します。モデルに含まれる各項によって説明される応答データの変動量を数値化します。

調整誤差平方和

誤差平方和は残差の平方和です。予測変数では説明できないデータの変動を定量化します。

調整全体平方和

全体平方和は、項の平方和と誤差の平方和の合計です。データ内の変動の合計を数値化します。

調整平均平方（MS）は、項やモデルによってどれだけの変動を説明できるかを測定するものです。このとき、その他のすべての項は、入力された順序にかかわらずモデル内に含まれると仮定します。調整平方和と異なり、調整平均平方では、自由度が考慮されます。

調整平均平方誤差（MSEまたはs²）は適合値からの分散です。

F値は分散分析表の各項に表示されます。F値は項が応答に関連付けられているかを判断する検定統計量です。

p値は帰無仮説を棄却するための証拠を測定する確率です。確率が低いほど、帰無仮説を棄却する強力な証拠となります。