私は現在、2 つのレベルと 3 つの因子を使用した完全実施要因実験を分析しています。複製されていない、n = 8 です。 JMP ガイドによると、ここでの適切な方法論は、後方選択を使用してモデルを有意な要因に減らす前に、階乗を使用して次数 2 にモデルを適合させ、高次の交互作用が重要でないと仮定することです。
2x2x2 完全実施要因分析の JMP ガイド: https://community.jmp.com/t5/Learning-Center/Analyzing-Full-Factorial-Experiments/ta-p/271995
私の質問は、データが実際にすべての主効果とすべての二元交互作用が有意であることを示しているとします。 これで、8 つの観測値のみを持つデータセットを記述する 6 つの項を持つモデルが残ります。 この時点で、項数が多いため r^2 が非常に高く、6 つの因子すべてで p < 0.05 です。 分析の観点から、これはオーバーフィッティングと見なされますか?これはベスト プラクティスではないと見なされますか?
もしそうなら、このデータを見るより良い方法は、主効果のみを見ることでしょうか（つまり、詳細に飛び込むのではなく、各パラメータの「平均」効果を見ることです）?
ありがとう。
