bに対する零仮設の検定
Ｙ＝a＋bＸにおいて，
b＝０であると，ＹはＸで説明することができない。
b≠０ならば，ＹとＸの間に直線関係があるといえる。
零仮設の検定は，b＝０ではないということを証明するための方法である。
b⁻は，平均b 分散 σ2 ／Sxxの正規分布に従いう。
b⁻を標準化(平均０ 分散１2 になるようにb⁻を変換する)と，b⁻ は，
（－b）／√（σ２ ／Sxx）
になる。
この中のσ２ は，無限数プロットがあるときの （Σei２ ／N）を表している。
しかし，実際のプロットの数は，それほど多くはない。そのため，σ２ は未知の値である。
そこで，σ２ を （Σei２ ／N－２）＝Veに置き換えたものを用いる。
図 正規分布
図 標準化
図 t分布
ここで零仮設の検定を行います。
直線Ｙ＝a＋bＸにおいてb＝０であると仮定する。
（b⁻－b）／√（Ve／Sxx）＝ t0
b＝０なので
（b⁻）／√（Ve／Sxx）＝ t0
このt0 がt分布の－tα～０～tαの中に入っているとき（t分布の値より小さいとき），b＝０という仮説は成り立つといえる。この場合，Ｙ＝a＋bＸの傾きが０なので，ＹはＸで説明することができない。
（b⁻ ）／√（Ve／Sxx）＝t0 がt分布表の値t（ n－２，α）よりも大きいとき，この仮説は成り立たない。
b＝０ではない（ＹとＸの間に直線関係がある）ということができる。
|t０|≧t（ n－２，α）
移項して
t（ｎ－２，α）／ |t0|≦１
t0 ＝（b⁻ ）／√（Ve／Sxx）に置き換えて
{ t ( n－２，α ) × √( Ve／Sxx)}/(b⁻ )≦１
ここで｛ ｝の中は上で示したξのことなので，
ξ／≦１のとき，直線とみなすことができる。
ξ／b⁻は不確定度τと定義。 評価の座標のＸ軸は、このτの値によって決まる。
τの値が
０～０．２のとき １０点
０．２～０．４のとき ８点
０．４～０．６のとき ６点
０．６～０．８のとき ４点
０．８～１．０のとき ２点
の領域に割り振られる。
直線 Ｙ＝a＋bＸにおいて，原点を通るかどうか考える際，着目するのはaである。
これは過去のスモールスケール学生実験のデータから，９９．０％信頼区間で計算したτ＝１に対応するaの値を求め，切片が零とみなせる値の限界値にした。
τ＝１に対応するaの値は ０．１６８６ である。
aの値が
０．００００～０．０３３７ のとき １０点
０．０３３７～０．０６７４ のとき ８点
０．０６７４～０．１０１２ のとき ６点
０．１０１２～０．１３４９ のとき ４点
０．１３４９～０．１６８６ のとき ２点
と点数化される。
評価の座標において，不確定度τと切片aの交点が実験の得点となる。