GraphPad Prism 8中方差分析的巨大改進
分析缺少值的重復測量數據
即使缺少單個值，也無法計算重復測量方差分析。這是個巨大的問題。這要求對缺失值進行重復測量方差分析。
Prism 8現在可以通過擬合混合效應模型來分析重復測量數據（單向、二向和三向）。該分析的工作原理與ANOVA不同，但是在沒有缺失值時給出的主要結果相同，在缺失值時給出有用的結果。當然，僅在您假設由于隨機原因而缺少值時，才可以解釋結果。
重新測量方差分析的其他改進
對三個因素中的任何一個或全部進行重復測量，分析三方ANOVA。Prism 7更具有局限性。
命名重復測量因子。早期版本始終使用名稱“主題”?，F在，您可以選擇“垃圾”或“動物”...
用Geisser-Greenhouse糾正了球形度的不足。Prism 7可以通過單向方差實現此目的。Prism 8也可以使用兩向和三向方差分析來做到這一點。
常規方差分析中的更多選項
查看表格的單元格，行，列和總計
當值缺失（樣本大小不相等）時，Prism將顯示預測的LSmeans（最小二乘均值）
通過計算預測的Y值和殘差的絕對值之間的非參數相關性來測試方差的均勻性。
單向方差分析，不假設數據是從具有相同標準偏差的總體中采樣的。Prism將計算Brown-Forsythe和Welch方差分析，然后進行適當的多重比較測試：Games-Howell，Tamhane T2，Dunnett3測試。
對于只有兩列和/或兩行的雙向數據，查看兩列（或行）均值之間的差異以及其標準誤和95%置信區間。如果您的表有兩行和兩個數據解耦，則還要查看交互置信區間。
