実験計画では、通常、実験の目的に合わせて、出来る限り少ない実験回数で済むように計画が作成されます。実験回数が少なすぎると、非常に大きな効果だけしか検出できません。t検定統計量は、応答平均の変化量をその標準誤差で割った比ですが、 誤差の自由度が1しかなければ、その棄却値は12を超えます。そのため、飽和モデルに近い計画の場合には、非常に大きな効果しか検出されません。
あてはまりの悪さ(LOF; Lack Of Fit)の検定についても同様のことが言えます。この検定のあてはまりの悪さを検出する検出力は、分子と分母の自由度の値に依存します。それぞれの自由度が1の場合、0.05の有意水準において有意となるにはF値が150を超える必要があります。それぞれの自由度が2の場合は、F値が19を超える必要があります。後者のケースで検定が有意となるには、あてはまりの悪さの平均平方が、純粋誤差の平均平方の19倍以上でなければなりません。また、あてはまりの悪さの検定は、外れ値の影響も受けやすいです。