LSVの計算

自由度が1つの検定Lβ = 0を検討します。ここで、Lは、パラメータに対する制約を表す行ベクトルです。この仮説のt検定の検定統計量は次のとおりです。

ここで、sは誤差の標準偏差（RMSE; Root Mean Square Error, 平均2乗誤差の平方根）です。この検定統計量の絶対値が、1 ‐ α/2におけるt分布の分位点t1‐α/2を超える場合、有意水準αにおいて仮説は棄却されます（このときの、t分布の自由度は誤差の自由度と同じです）。

検定される対比が、1個のパラメータβiが0であることを帰無仮説とする場合には、そのLSVは次式のようになります。

2群間の平均差に対する検定では、最小有意差（LSD; Least Significant Difference）という指標が使われることがあります。一元配置分散分析においては、LSDの計算式は、次のように簡単に求めることができます。