「まえがき」から引用する。
（前略）本書は，研究者，技術者をはじめとして，工程管理，品質管理，品質保証，マーケティングなど「ものづくり」に携わる実務家に， 実際の現場で役立ててもらうことを目的として執筆した．（後略）
わたしは隠居しているので、本書が想定している読者ではない可能性が高い。
次は p.59 の本文である。
表 4.3 に示したデータの構造を展開したものをもとに，後述する式 (4.1.11) ～ 式 (4.1.13) のように平方和を計算できる．（中略）参考までに， 処理効果の平方和 `S_A` を例に，従来法（修正項：`CT = T^2 // N`）をもちいた計算を示しておく1)．(後略)
ここで脚注 1) を引用する。
従来より，平方和の計算においては，手計算に便利なように修正項 `CT` を用いて平方和を計算する方法がとられている． 近年，コンピュータ，ならびに，そのソフトの発達に伴い，平方和の計算において `CT` を用いる必然性が薄れてきたので，本書では修正項を用いていない． 実務では，たいていの場合，要因効果，すなわち，平均値からの偏差に着目しているので `CT` への関心は薄いからである． しかし，稀に，データ全体の平均値に着目している場合があり，その折は `CT` に意味が出てくる．
わたしがうすうす思っていたことが、このようにはっきり書かれていて安心した。それにしても、修正項がなぜ `CT` なのだろうか。きっと、Correction Term の略なのだろう。
まとめると次のようになる。まず、水準数を `a`、各水準における繰り返し数が等しく `n` とする。 そして、`A_i` 水準の `j` 番目の個々のデータを `y_(ij) (i = 1, cdots, a, j = 1, cdots, n)` とする。 `A_i` 水準の合計と平均をそれぞれ `T_(i*)` 、`bary_(i*)` とする。また、全データの総計と総平均をそれぞれ `T`、`barbar y` とする。
本書で採用されている処理間平方和 `S_A` の計算は次のとおりである。
`S_A = n sum_(i=1)^a (bar y_(i*) - barbar y)^2`
修正項 `CT = T^2 // N` を用いた計算は、p.59 によれば次のとおりである。
`S_A =n sum_(i=1)^a bar y_(i*)^2 - CT = n sum_(i=1)^a bar y_(i*)^2 - T^2/N`
本書 p.42 には Excel の分析ツールを使用するときの注意事項がある。このページの本文および脚注を見ると、Excel の分析ツールで「P-値」を使用しないことを推奨している。 理由を読んだが、すぐにはわからなかった。
| 書名 | Excel による実験計画法 |
| 編者 | 松本哲夫 |
| 著者 | 松本哲夫・上田敦子・平野智也・山来寧志 |
| 発行日 | 2022 年 12 月 28 日 第1刷 |
| 発行元 | 日科技連出版社 |
| 定価 | 2900 円（税別） |
| サイズ | A5 版 |
| ISBN | 978-4-8171-9767-2 |
| NDC | |
| 備考 | 川口市立図書館で借りて読む |
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