タグチ計画の分析の分散分析表

合計自由度（DF）は、データに含まれる情報量のことです。分析では、その情報を使用して、未知の母集団のパラメータ値を推定します。合計自由度は、実験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、合計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。分散分析表には、交互作用、誤差項、および主効果の逐次平方和が表示されます。

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。

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誤差の平方和の減少を表します。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、直交計画の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。

調整平均平方は、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。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（平均平方誤差またはs²）は適合値からの分散です。

分散分析表には各項のF値が表示されます。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。