我目前正在分析一個具有 2 個水平和 3 個因子的全因子實驗，未復制，n = 8。 根據 JMP 指南，此處的正確方法是使用階乘將模型擬合到 2 階，假設高階交互不顯著，然後使用反向選擇將模型降低到其顯著因子。
2x2x2 全因子分析的 JMP 指南： https://community.jmp.com/t5/Learning-Center/Analyzing-Full-Factorial-Experiments/ta-p/271995
我的問題是 - 假設數據顯示事實上，所有主要影響和所有雙向交互都是顯著的。 這給我留下了一個有 6 個術語的模型，描述了一個只有 8 個觀察值的數據集。 在這一點上，由於術語數量眾多，並且所有 6 個因素的 p < 0.05，我的 r^2 非常高。 從分析的角度來看，這是否被認為是過度擬合，這是否被認為不是最佳實踐？
如果是這樣，查看這些數據的更好方法是只查看主要效果（即查看每個參數的“平均”效果而不是深入細節）？
謝謝。
