嵌套 t 检验比较两个未配对组的平均值，在这些治疗组中存在一个嵌套因子。

残差是否按高斯分布分布？

嵌套 t 检验假定残差（在许多情况下，技术重复之间的变异）是从高斯分布中采样的。 由于中心极限定理的存在，这一假设在样本较大时就不那么重要了。

通过嵌套 t 检验对话框的第三个选项卡，您可以用多种方法绘制残差图，以评估残差的正态性。

每个子列内部的变异方差是否相同？

嵌套 t 检验假定每个子列中的数据都是从具有相同 SD（相同方差）的群体中抽样得到的。Prism 不测试这一点，但您可以查看数据，看看是否严重违反了这一假设。

考虑在数值的对数上运行方差分析。在某些情况下，这会使方差更接近相等。

子列均值之间的变化是高斯分布吗？

嵌套 t 检验假定子列均值之间的变异是高斯分布的，子列中的重复序列也是高斯分布的。

您是在比较两个组吗？

只能用 t 检验来比较两个组。不宜进行多次嵌套 t 检验，一次比较两个处理组。

两列都包含数据吗？

如果您想将一组实验数据与一个理论值（也许是 100%）进行比较，就不要在一列中填入该理论值，然后进行非配对 t 检验。相反，请使用单样本 t 检验。

您真的想比较均值吗？

嵌套 t 检验比较两个组的平均值。即使两组的分布有很大的重叠，也有可能出现极小的 P 值，这就是群体均值不同的明显证据。在某些情况下，例如评估诊断试验的有用性，您可能更关心分布的重叠程度，而不是均值之间的差异。