不可以。组必须通过列来定义。将一个组的数据输入到 A 列，另一个组的数据输入到 B 列，依此类推。

可以。点击“分析”后，对话框右侧会显示所有数据集的列表。请选择您希望进行比较的数据集。

可以。请参考示例了解具体操作。但无法使用仅输入均值、标准差（或标准误）和样本量的数据运行重复测量方差分析或非参数检验，您只能选择普通单因素方差分析。

不行。您应该先使用单因素方差分析（ANOVA）对所有组别进行整体分析，随后进行多重比较后检验。唯一例外的情况是，当某些“组别”实际上是用于验证实验方法有效的对照组，且并非您所研究实验问题的核心部分时。

您可以输入均值、标准差（或标准误）和样本量（N），Prism 即可计算单因素方差分析。若无法获取原始数据，则无法进行重复测量方差分析或非参数方差分析。

不可以。方差分析（ANOVA）是通过比较组平均值的差异与组内变异程度（同时考虑样本量）来进行分析的。如果仅知道均值，则无法进行任何统计比较。

这并非明智之举。选择何时使用非参数检验并非简单明了，且该过程无法真正实现自动化。

不能用方差分析（ANOVA）。请将数据输入列联表，并使用卡方检验进行分析。

单因素方差分析（也称为单因素 ANOVA）用于确定响应变量如何受单一因素的影响。例如，您可能测量三种不同药物引起的反应。在本示例中，药物治疗是因素。由于有三种药物，该因素被认为有三个水平。

若您测量三种不同药物在两个时间点的反应，则存在两个因素：药物和时间。此时单因素方差分析无法提供有效帮助，应改用双因素方差分析。

若对来自两个年龄段的受试者，在两个时间点上测量其对三种不同药物的反应，则存在三个因素：药物、时间和年龄。Prism不支持三因素方差分析，但其他软件支持。

如果某个因子只有两个水平 - 例如男性与女性，或对照组与治疗组 - 则应使用 t 检验。当存在三个或更多组时，应使用单因素方差分析（尽管在两组情况下，t 检验与单因素方差分析的底层数学原理是相同的）。

“重复测量”这一术语严格来说仅适用于对每个受试者重复施加处理的情况，而“随机区组”则用于在匹配受试者的每个组（区组）内随机分配处理的情况。重复测量和随机区组实验的分析方法完全相同，而 Prism 软件始终使用“重复测量”这一术语。

此问题仅适用于重复测量方差分析。以下提示或许有所帮助：

•Prism 的早期版本默认假设球面性。若需使结果与旧版本一致，请勾选“假设球面性”选项。

•若您要求 Prism 不假设球面性，P 值会变大，但可能更准确。多重比较检验的置信区间将按不同方式计算。其中一些区间会比假设球面性时更宽，另一些则会更窄。

•我们建议，如有疑问，请选择不假设球面性。

•虽然测量偏离球形度的程度（使用 ε 值），然后根据该值决定是否应假设方差分析（ANOVA）的球形度，听起来很合理。但统计学家已证明这种方法效果不佳。您需要根据实验设计来决定，而不是基于数据。

是的。