다음과 같이 j 는 집단을, i는 관찰값을 나타내는 일원분산분석의 기본… | [사회조사분석사 2급 필기] 13년 2회차 기출문제 상세 페이지

처리효과의 합에 대한 제약은 $\sum_{j=1}^{J}\tau_j=0$ 이지 0보다 크다가 아니므로, 합이 양수라고 한 설명이 틀렸다.
모형 $X_{ij}=\mu+\tau_j+\epsilon_{ij}$ 에서 $\tau_j=\mu_j-\mu$ 로 정의되므로 전체평균을 기준으로 한 편차의 합은 필연적으로 0 이 된다. 이 제약이 있어야 $\mu$ 와 $\tau_j$ 가 유일하게 정해진다.
오차항이 서로 독립이며 평균 0, 분산 $\sigma^2$ 인 정규분포를 따른다는 가정은 분산분석의 기본 전제다.
$\tau_j$ 가 집단평균과 전체평균의 차이라는 설명은 정의 그대로다.
분산분석의 귀무가설이 모든 집단평균이 같다는 것이라는 설명도 옳다 — 이는 모든 $\tau_j=0$ 과 같은 말이다.