GraphPad Two Way ANOVA方差分析时，如何处理缺失数据或不均衡样本？

Question

在使用GraphPad进行Two Way ANOVA分析时，如何妥善处理缺失数据或不均衡样本？当数据集中存在空值或组间样本量不一致时，可能会对结果的准确性和可靠性产生影响。GraphPad Prism提供了两种主要方法应对这种情况：一是选择“Type III Sum of Squares”方法，它专门用于处理不均衡设计的数据，确保每个因素及其交互作用都能被独立评估；二是通过插补法填补缺失值，例如用组均值替代缺失数据。然而，这种方法可能引入偏差，需谨慎使用。最佳实践是尽量在实验设计阶段避免不均衡样本和数据丢失，若无法避免，则应清晰报告处理方式，并评估其对结论的影响。如何选择最合适的策略以减少偏差并提高分析的有效性，是研究人员需要重点关注的问题。