完全枝分かれ分散分析のすべての統計量およびグラフを解釈する

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。

逐次平方和は、モデル内の異なる成分の変動の測度です。調整平方和と異なり、逐次平方和は項がモデルに追加された順序に依存します。分散分析表では、逐次平方和は、異なる要因による変動を説明する成分に分けられます。

逐次平方和項

項の逐次平方和は、前に追加された項からは説明されない項によって説明できる変動の固有の部分です。モデルに順次追加さ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。

逐次誤差平方和

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。

全体逐次平方和

全体平方和は、項の平方和と誤差の平方和の合計です。データの変動全体を定量化します。

逐次平均平方は、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。遂次平均平方は、項がモデルに入力された順序によって異なります。逐次平方和と異なり、逐次平均平方では、自由度が考慮されます。

逐次平均平方誤差（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。

分散成分は、分散分析表の各変量項に起因する、応答に含まれる変動の量を推定します。

合計の%は、モデル内のランダムな各項が寄与する合計分散のパーセントを推定します。各要因の分散を全変動で割り、パーセントで表すために100を掛けて計算されます。

分散成分推定値が0より小さい場合、全体の変動性のパーセントは0と表示されます。

StDevは、分散成分表内のランダムな各項の標準偏差です。標準偏差は、その要因の分散の平方根に等しくなります。

標準偏差は、応答変数と同じ測定単位を使用するため、変動の測定値として便利です。

ランダム項を含むモデルにおいて、平均平方の期待値は各変動要因がどのように変数の線形結合で構成されているのかを表します。