安定性分析の分散分析表

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、未知の母集団パラメータの値を推定します。合計自由度は、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、項が使用する情報量を表します。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。モデル内の項の数が増えるほど使用する情報が増え、パラメータ推定の分散を推定するために利用できる自由度が減少します。

安定性分析が固定因子を持つ場合、分散分析（ANOVA）表には以下のような、時間、バッチ、時間*バッチなどの自由度があります。

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、項をモデルに入力するときの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。

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。