平方和（Sum of Squares, 簡稱 SS）的計算涉及到統計學中的方差分析，特別是單因素方差分析。在單因素方差分析中，平方和的計算包括：
總誤差平方和（SST）：
計算公式爲：\[ SST = \sum_{i=1}^{k} \sum_{j=1}^{r} (x_{ij} - \bar{x})^2 \]
其中，\( x_{ij} \) 表示第 \( i \) 個組的第 \( j \) 個觀測值，\( \bar{x} \) 表示所有觀測值的平均數。
行因素誤差平方和（SSR）：
計算公式爲：\[ SSR = \sum_{i=1}^{k} \sum_{j=1}^{r} (x_{ij} - \text{組平均}_i)^2 \]
其中，\( \text{組平均}_i \) 表示第 \( i \) 個組的所有觀測值的平均數。
列因素誤差平方和（SSC）：
計算公式爲：\[ SSC = \sum_{i=1}^{k} (\text{組平均}_i - \text{大總體平均})^2 \]
其中，\( \text{大總體平均} \) 表示所有觀測值作爲一箇大總體時的平均數。
誤差平方和（SSE）：
計算公式爲：\[ SSE = SST - SSR - SSC \]
這是通過從總誤差平方和中減去行因素和列因素的效應來計算的。
在單因素方差分析中，還有一箇重要的關係：\[ SST = SSR + SSC + SSE \]
這表明總誤差平方和可以分解爲行因素、列因素和誤差的平方和。
以上公式和組織結構有助於清晰地理解平方和的計算過程。