1. 数据输入
这是 Prism 提供的用于嵌套 t 检验的教程数据。您将比较两种教学方法（数据集的列），每种方法在三个教室（子列）中使用，每个教室内有 4 至 6 名学生（行）作为测量对象。
若不使用本教程数据，请创建一个嵌套表，并根据实际重复次数设置相应的子列数量。本示例中，每种教学方法使用三个教室，因此应创建包含三个子列的表格。
输入数据时，请将技术重复数据堆叠处理。在本示例中，每个教室测试了4至6名学生，这些数据被堆叠在每个子列中。在实验室示例中，您可能对三只大鼠（子列）分别施加不同的处理方案，并对每只大鼠进行多次测量（技术重复，堆叠在子列中）。
若需为子列添加适当标签（如下文的“Room1”），请双击子列标题以调出对话框，在其中输入所有子列标题。
注：
•“技术重复”这一术语未必总是适用。如果您正在研究每个组中的三家医院，且每家医院有四位医生，请将每家医院的信息堆叠在子列中，并将每位医生放在不同的行上。
•请注意，这些重复数据是堆叠显示的。这与 Prism 的常规操作方式不同。我们采用这种设置有两个原因。首先，它允许您为子列添加标签（如上文的“Room 1”、“Room 2”等）。其次，这符合大多数文献中进行此类分析的方式。 如果您将技术重复（本示例中为学生）与不同重复（本示例中为房间）并列在同一行，而将它们放在不同行中，Prism 的嵌套 t 检验分析将产生无意义的结果。
•每个子列中值的顺序是任意的。您可以随意打乱每个子列中的数据，结果也不会改变。第 2 行中的值之间完全没有对应关系。
•子列的顺序无关紧要。即使将第 2 间教室和第 3 间教室的数据互换，结果也完全相同。例如，控制数据的第二子列与处理组的第二列之间没有任何关联。
•请注意，在本示例中，各子列的数值个数并不相同。嵌套 t 检验在样本量不等的情况下也能正常工作。
•我们使用“嵌套 t 检验”这一名称，因为它最能准确描述该检验的用途。大多数书籍将其称为嵌套双因素方差分析，因为其中一个因素（本示例中为教室）嵌套在另一个因素（教学方法）之中。
•本示例摘自 Maxwell 和 Delaney 著作（第 3 版）的表 18.4。他们将第二组三个教室标记为 1、2 和 3，而非 4、5 和 6。这是由于 SPSS 中分析这些数据时存在一种特殊处理方式。这里不存在配对关系。 第一种教学方法的第二个教室（教室2）与第二种教学方法的第二个教室（我们称之为教室5，但书中也称其为教室2）之间完全没有配对关系。
•Prism无法对超数据集运行嵌套t检验，并会弹出提示信息。何谓“超数据集”？详情请见此处。
2. 运行分析
点击“分析”（Analyze），然后从“分组分析”（Grouped analyses）列表中选择“嵌套 t 检验”（nested t test）。
在第一个选项卡中，输入两个因子的名称：
第二个选项卡提供以下选项：
第三个选项卡提供了多种绘制残差图的选项。
