一元配置分散分析
正規線形モデルは、完全に同じようなベル(正規)カーブで異なる平均値の確率分布を持つ処理群を記述する。ゆえに、モデルのフィッティングは、それぞれの処理群の平均値と分散計算(処理群内の平均分散が使われる)のみを必要とする。平均と分散の計算は仮説検定の一部として行われる。
完全にランダム化された実験のための一般的に使われる正規線形モデルは
y i , j = μ j + ε i , j {\displaystyle y_{i,j}=\mu _{j}+\varepsilon _{i,j}} (平均モデル)
あるいは
y i , j = μ + τ j + ε i , j {\displaystyle y_{i,j}=\mu +\tau _{j}+\varepsilon _{i,j}} (効果モデル)
である。上式において、
i = 1 , ... , I {\displaystyle i=1,\dotsc ,I} は実験単位の添え字
j = 1 , ... , J {\displaystyle j=1,\dotsc ,J} は処理群の添え字
I j {\displaystyle I_{j}} はj番目の処理群における実験単位の数