默认的计算是针对可以拟合的最大模型。具有最大项数的模型的计算对于缩减模型而言是保守的。例如，在所有其他属性一样的情况下，未缩减模型的功效小于缩减模型。为获得缩减模型的功效、仿行数、效应大小或中心点数的更准确计算，请从模型中省略对应的项数。
要省略项，请使用
双水平因子设计的功效和样本数量的
设计 子对话框。最大项数的基本计算使用：
- 模型
- 模型中的最大项数
- 未划分区组的设计或者具有完整区组的设计
- 基本设计中的唯一角点数 – 1
- 例如，对于具有 3 个因子和 8 个角点的设计，代表因子的 7 个项为 A、B、C、AB、AC、BC 和 ABC。此设计的最大项数为 7。如果省略了 1 个项，则计算对于与主要效应和 2 因子交互拟合的模型而言是正确的。如果省略 4 个项，则计算对于具有 3 个主效应的模型而言是正确的。
- 具有
- 基本设计中的唯一角点数 – 1 –（区组数 – 1）
- 完整的区组以相等的数值包含设计中的所有角点。如果设计包含不完整的区组，则区组数量会降低最大项数。降低的是与区组叠加的项数。例如，对于包含 3 个因子、8 个角点、1 个仿行和 2 个区组的设计，三因子交互作用与区组叠加。因此，模型中的最大项数是 6，而不是 7。对于包含 3 个因子、8 个角点、1 个仿行和 4 个区组的设计，3 个双向交互作用与区组混杂在一起。因此，模型中的最大项数是 4，而不是 7。
使用 Minitab 确定要省略的项数
如需确定要在复杂情况下省略的项数，请在 Minitab 统计软件中创建设计并检查别名表。最大项数是与区组不叠加的项所占有的行数，或者身份项 (I) 所占有的行数。例如，此别名表适用于包含 5 个因子、16 个游程、2 个仿行和 4 个区组的设计。别名表有 14 行因子项，这些项不会与区组或者身份项叠加。因此，14 是模型中的最大项数。要针对主效应模型执行计算，请省略 9 个项。9 是模型中与主效应不叠加的项所占有的行数。
设计生成元: E = ABCD
