普通（非重复测量）方差分析的缺失值
注意有一个值是空白的。有一些缺失值也没关系，但必须在每个数据集的每一行中至少有一个值，以便拟合完整模型（列效应、行效应和列/行交互作用）。
下表无法使用完整模型进行双向方差分析，因为没有接受治疗的妇女的数据。每个单元格必须至少有一个值。但是，如果您选择仅拟合主效应模型，Prism 仍然能够分析这些数据（不会包含交互作用项）。
如果您输入的是均值、SD（或 SEM）和 n，如果 n 不总是相同也没关系，但如果 n 留空或输入 0，方差分析将不起作用。
重复测量方差分析的缺失值
关于缺失值和重复测量双向方差分析，有两种不同的情况：
•如果处理组的参与者人数不同，但每个参与者（实验、垃圾......）在每次重复测量时都有数据，Prism 可以很好地计算重复测量双向方差分析。
•如果某些重复测量的值缺失，Prism（从 Prism 8 开始）也可以进行相当于重复测量的双向方差分析，只要缺失的点不多，而且完全随机缺失即可。如果某些值因为本来太大而无法测量而缺失，那么任何结果都是没有意义的，因为缺失的值实际代表了表中最大的值。但如果有几个值完全随机缺失，Prism 就会使用一个可以拟合的混合效应模型。
