次に，もう一つの方法でこの結果をまとめる。 4 パターンを一つとしてではなく，1 パターンずつ別々に考え，このパターンに 関する 3 通りの内積値の平均をとる。これは， 図 7.5, 7.6 の「全範囲」ようになる。
図 7.5: 相関内積と想起成功率の関係（直交なし，1 パターン 3 通り）
図 7.6: 相関内積と想起時間の関係（直交なし，1 パターン 3 通り）
この成功率を見ると，内積平均 12 を境にして，それより小さいと成功率が高く， 大きいと全く成功していないことがわかる。 ここでさらに，4 パターン 6 通りの内積値がすべて 12 以下（ただし， すべて 12 ではない）であるパターンのみで同様に まとめると，図 7.5, 7.6 の「12 以下」の ようになる。この範囲では，さらに成功率が高く，想起時間もかなり短くなっている。
このように，この方法を用いれば，成功する条件をはっきりさせることができる。
そこで，今後の内積平均は，1 パターンごとの平均値を用いることにする。
また，「直交より少しずれたパターン」とは，使用した 
の
パターンの場合，図 7.5 から内積値がすべて 12 以下で，
全平均が 12 未満のものとなる。
詳しくは，直交について調べた上で，以上のような条件を加えて調べることにする
（第 7.3.3 節参照）。
次節で，直交が含まれている場合はどのようになるかを調べる。