Table 2.

ANOVAs for the regression models.

Sourcea		Sum of squares	Mean square	F value	Df.	Prob > F	Significanceb
Model	Y 1	303.78	33.75	51.54	9	<0.0001	**
	Y 2	527.79	58.64	38.71	9	<0.0001	**
X 1	Y 1	277.49	277.49	423.76	1	<0.0001	**
	Y 2	447.93	447.93	295.71	1	<0.0001	**
X 2	Y 1	0.096	0.096	0.15	1	0.7094
	Y 2	3.77	3.77	2.49	1	0.1456
X 3	Y 1	2.915E-003	2.915E-003	4.451E-003	1	0.9481
	Y 2	0.50	0.50	0.33	1	0.5795
X 1 X 2	Y 1	16.07	16.07	24.55	1	0.0006	*
	Y 2	2.88	2.88	1.90	1	0.1980
X 1 X 3	Y 1	4.74	4.74	7.24	1	0.0226	*
	Y 2	3.54	3.54	2.34	1	0.1574
X 2 X 3	Y 1	2.14	2.14	3.27	1	0.1006
	Y 2	2.35	2.35	1.55	1	0.2409
X 1 2	Y 1	0.071	0.071	0.11	1	0.7493
	Y 2	37.94	37.94	25.05	1	0.0005	*
X 2 2	Y 1	1.12	1.12	1.70	1	0.2210
	Y 2	35.02	35.02	23.12	1	0.0007	*
X 3 2	Y 1	1.74	1.74	2.66	1	0.1341
	Y 2	0.19	0.19	0.13	1	0.7308
Residual	Y 1	6.55	0.65		10
	Y 2	15.15	1.51		10
Lack of fit	Y 1	5.38	1.08	4.62	5	0.0591
	Y 2	12.09	2.42	3.95	5	0.0788
Pure error	Y 1	1.16	0.23		5
	Y 2	3.06	0.61		5
Corr. total	Y 1	310.33			19
	Y 2	542.94			19

^aY₁: R² = 0.9789, Adj R² = 0.9599; Y₂: R² = 0.9721, Adj R² = 0.9470.

^b*significant, **highly significant.