저는 현재 2개 수준과 3개 요인, 복제되지 않음, n = 8을 사용하여 전체 요인 실험을 분석하고 있습니다. JMP 가이드에 따르면 여기에서 적절한 방법론은 모델을 중요한 요인으로 축소하기 위해 역방향 선택을 사용하기 전에 고차 상호 작용이 중요하지 않다고 가정하고 계승을 사용하여 모델을 차수 2로 맞추는 것입니다.
2x2x2 전체 요인 분석을 위한 JMP 가이드: https://community.jmp.com/t5/Learning-Center/Analyzing-Full-Factorial-Experiments/ta-p/271995
제 질문은 - 데이터가 실제로 모든 주효과와 모든 양방향 상호작용이 중요하다는 것을 보여준다고 가정합니다. 그러면 8개의 관측값만 있는 데이터 세트를 설명하는 6개의 항이 있는 모델이 남습니다. 이 시점에서 나는 많은 수의 항으로 인해 매우 높은 r^2를 가지며 6개 요소 모두에 대해 p < 0.05입니다. 분석적 관점에서 이것은 과적합으로 간주되며 모범 사례가 아닌 것으로 간주됩니까?
그렇다면 이 데이터를 보는 더 좋은 방법은 주요 효과만 보는 것입니까?
감사.
