十分なDF - Full Factorialに推定不可能なエラーメッセージ<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私は3年間繰り返された4つの治療法（場所）のデータセットを持っています。完全な階乗（年、場所、年*場所）を実行すると、次のように推定できないエラーメッセージが表示されます。対話せずにYearとLocationだけを分析すると、以下のように結果が得られます。Fit ModelコントロールパネルでBy要素を選択していないとき、特にBy要素としてCultivarを選択していないときは、以下に示すように全階乗の結果が得られます。
1）By Factorで全階乗をテストするのに十分な自由度がありませんか？私がNonEstimableメッセージを受け取っているのはそのためです。メッセージが交絡因子と関係があることを知っていますが、正直に言うと、解決策として何をすべきかわかりません。
（私が扱っているものを理解するためにデータの一部を貼り付けました。たとえば、サンプルサイズが小さく、バランスが取れていないことに注意してください。）
2）私のDFが低すぎる場合、インタラクションをテストするための解決策/代替策はありますか？
完全な階乗 - 推定不可能：
相互作用なし
By要素なしの完全階乗
データスナップショット：
十分なDFの - 完全階乗の推定できないエラーメッセージ1）あなたの（不完全な）表を見ると、あなたの欠測値が相互作用を推定することを不可能にしているという強い疑いがあります。Brown Snoutに対するTietonの効果を推定することは可能ですが、Tietonには1年間しかないため、Tieton * Yearの相互作用は推定できません。あなたのDFはTietonの効果を見積もるために使い果たされた、あなたはTieton *年を得ることができない。
私はあなたのデータテーブルの残りの部分の他の品種が他の年のTietionの値を持っていると思います。これにより、Tieton * Yearの推定に必要なDFが得られますが、By：Cultivarを分析しない場合に限られます。
2）モデルにさらに項がある場合は、重要でない項を削除してデータをプールし、交差点を推定できるようにすることができます。 あなたができる最も近いことはCultivarでモデルにすることです、しかしCultivar *年またはCultivar * LocationまたはCultivar * Year * Locationではありません。それはCultivarと他の要因との間の相互作用が有意ではないと言うことと同等です。これにより、モデル構築で他のすべての項（年、場所、栽培品種、年*場所）を推定できます。データテーブルに欠損値がいくつあるかによって異なります。
十分なDFの - 完全階乗の推定できないエラーメッセージこれは後の議論に関連するかもしれないので、役に立つかもしれないいくつかの答えがあるので、私はそれをそれにリンクさせます。再：X個の主効果をテストするのに必要なDFの数 - JMP Fit Model
