以下の参考文を読んで、見解に同意し、発展させる方向で回答してください。
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。