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统计模型未能在数值上完成，可能不只是软件故障。数据稀疏、过度复杂或定义错误，都可能与研究假设相关。应调查原因和分析后果，而不是因为仍能生成输出表，就压下警告。
明确问题与假设
为计划模型写明诊断核查和备选顺序。在反复尝试新选项前，检查编码、变量范围和可用信息。部分输出不能证明估计值可用。应借助适当专业知识审查收敛指标和不确定性估计，使解决方案始终与科学问题一致，而不是仅优先追求运行成功。
假设性研究示例
在一项假设研究中，一个详细模型在某些亚组中产生不稳定结果。程序员不断改变默认设置，直到出现表格。团队不会自动认可，而是评估计划备选方案、变更依据，以及对拟合模型作出贡献的观测值。
设计审查核查要点
- 将警告和错误记录与相应分析资料包一并保留。
- 区分编码缺陷与可用信息的真实局限。
- 解释任何备选模型的目标问题和改变的假设。
记录决策及其局限
经认可的分析应能重建所用模型及其原因。不得仅保留产生有利估计值的设置。应披露计划外变更及其时间和后果。无法可靠估计时，应明确报告该局限：估计失败不是效应为零的证据，失败模型不应从研究叙述中悄然消失。
常见问题
- 有表格就证明模型拟合成功吗？
- 不能。应分别审查警告、估计稳定性和假设。
- 不收敛意味着没有治疗效应吗？
- 不是。现有数据可能不足以支持可靠估计。