親愛的 JMP 社區，
目前我們正在基於兩個實驗區塊建立 DoE 模型。
第一個模組是自訂 DoE 設計，運行 22 次，包含 7 個因素的主效果和二次效應。 第二個模組是增強設計，包含主效應、二次效應和所有可能的雙因素交互作用，共 16 次運行（總共 38 次運行，分為 2 個模組）。
在第二個區塊中，對於其中兩個因子，因子水準比第一個區塊中的更寬。
此外，7 個被評為不太可能發生的兩因素交互作用在模型對話方塊中設定為「如果可能」。 所有其他因素都保持在“必要”。
通常，我們使用擬合模型平台建立模型，僅考慮設計中的模型效果，透過點擊「運行」（個性：標準最小二乘法，重點：效果篩選），然後手動從模型中刪除不顯著的模型效果。楷模。
我們遇到了以下情況：在某些情況下，我們收到一條錯誤訊息，指出「模型缺少效果」。
透過 AICc 或 BIC 的前向逐步評估（個性：逐步）都是產生具有顯著效果的模型。
我們向您提出的問題是
- 逐步模型的“如果可能”評級以哪種形式考慮？ 如果我們看到之前被評為「如果可能」的顯著效果，則意味著設計的力量足以闡明它。 但如果我們沒有看到「如果可能」的效果，我們從哪裡知道它被考慮過呢？
- 手動方式報告問題而逐步方式有效的原因是什麼？
- BIC 標準產生的模型比 AICc 標準大得多，那麼信任小得多的 AICc 模型的理由是什麼？
先非常感謝大家，最誠摯的問候，
克勞蒂亞和安德烈亞斯
