普通（非重复测量）方差分析中的缺失值

请注意其中一个值是空的。存在一些缺失值是可以的，但为了拟合完整模型（列效应、行效应以及列/行交互作用），每个数据集的每一行都必须至少有一个值。

由于接受治疗的女性没有数据，因此无法对下表使用完整模型进行双向方差分析。每个单元格必须至少有一个数值。但是，如果您选择拟合仅包含主效应的模型，Prism 仍然能够分析这些数据（不会包含交互作用项）。

如果您输入均值、标准差（或标准误）和样本量（n），即使样本量不总是相同也没关系，但如果您将样本量留空或输入零，方差分析将无法运行。

重复测量方差分析中的缺失值

关于缺失值与重复测量方差分析，存在两种不同情况：

•如果处理组的受试者数量不同，但每个受试者（实验、窝群等）在每次重复测量中都有数据，Prism 仍可正常计算重复测量双向方差分析。

•Prism（从 Prism 8 开始）还可以在某些重复测量中存在缺失值的情况下进行相当于重复测量双向方差分析的计算，前提是缺失的数据点数量不多，且缺失是完全随机的。 如果某些值缺失是因为其数值过大而无法测量，那么任何结果都将毫无意义，因为这些缺失值实际上代表了数据表中的最大值。但如果只有少数几个值是完全随机缺失的，Prism 会采用混合效应模型进行拟合。