それは今流行の一般線形モデル(GLM)ってやつ？
Q: タグチメソッドで、ＳＮ比にする前の統計量で効果とか読み取ることは、統計学でいう分散分析そのものになるのか？
A: そう言える面もあるが、そのへんは数理統計学または古典実験計画法でも整理が完全ではなく、すっきりした説明は意外にむつかしい（と俺は思ってる）。少なくともすっきりと説明した本や論文が見当たらない。
そこを完全に整理すれば混乱や苦労はかなり減ると思うが、論文として投稿しても、まず、受理されない。何が何でも落としてやろうとばかりの見当はずれの査読意見、そして、異議申し立ても却下されて、終わり。
審査側のそういう先生がたが数理統計学や古典実験計画法を講義なさって学生はどう思って受講しているのかなぁと、引かれ者の負け惜しみで、こっちは、つい、よけいな心配をしてしまう。でも、何とかしたいな。
統計学の言葉でいうと、分散分析と回帰分析とを融合させて、分散分析を回帰分析の結果として導びくとよい（と思ってる）。統計学を専門としない一般の利用者にはそのほうがずっとわかりやすい。
分散分析を提案したFisherの偉大な業績は十分に理解できるし、ある意味、その歴史的な流れには反するが、回帰分析を優先させ、分散分析をその結果として導びくと、タグチまで矛盾なく一気に理解でき、混乱しない。
タグチが数理から離れて品質工学なんかに行かずに電気通信研究所でそこまでやっていたら良かったと思う。
一般線形模型というと SAS の GLM Procedure や開発初期に活躍した Prof. S.R.Searle の書物があるが、その後の展開を見ると、これも、基本的な整理が不十分のままで、試行数が不揃いの場合の解析とか、高度・複雑な問題の方向に進んでいるから、一般の利用者には、まだ、使いづらく近寄りにくいと思う。しかも、一般線形模型では、通常、制約式を使わずに、応答を形式的に効果成分に分解するから、効果成分に不定の部分が付け加わる。代表的な特殊解（平方和I、II、III、IVなど）を見比べて終わっているが、やはり、効果成分の定義のあたりを、まず、十分に整理すれば、解析はもっと自然にもっと楽になるかも。