モデルは、フルランクでなければなりません。フルランクモデルには、モデル内のすべての項を推定するために十分なデータが含まれます。データが欠損していたり、不十分である場合や、共線性が高い場合、フルランクでは問題が発生します。たとえば、2因子交差モデルに1つの空のセルがあるとします。この場合は、項A B A*Bではなく、項A Bを使用してモデルを適合します。モデルがフルランクでない場合、警告が表示されます。通常、モデル内の高次の交互作用項を削除することによってこの問題を解決できますが、その項が重要でない場合に限ります。
