在标准最小二乘法拟合中，有多少个模型自由度就可以估计多少个参数。执行“效应检验”报表中的检验时，每个效应都被视为在模型中输入的最后一个效应。
• 一个效应的自由度在所有模型自由度都已被其他效应用掉时将显示为 0。自由度等于 0 时，无法计算平方和。因此，无法检验该效应。
• 若并不是所有模型自由度都已被其他效应使用，那么该效应具有非零自由度。不过，其自由度可能少于其参数个数（参数数目），这指示只能检验其部分关联参数。
若效应的自由度非零，则执行 F 检验，假定存在误差自由度。只要自由度少于参数数目，与该效应对应的行最右侧就会显示说明“损失自由度”（具有线性相依性的模型的“奇异性”和“参数估计值”报表）。这些效应有机会只解释尚未归因于吸收了其损失自由度的别名效应的模型平方和。由此判定：“效应检验”报表中给出的平方和很可能不足以代表与该效应关联的“实际”平方和。若该检验显著，则其显著性有意义。但应谨慎解释显著性的缺乏。
有关统计详细信息，请参见 SAS Institute Inc.(2018c) 中的“使用 SAS/STAT 软件进行统计建模简介”一章中的“统计背景”一节。