① 單因素方差分析無顯著性差異如何改數據
1. 增加樣本量：通過增加樣本量，可以提高統計檢驗的力量，減少隨機誤差的影響，從而可能揭示出原本不顯著的差異。
2. 改進實驗設計：如果懷疑實驗設計存在問題，比如樣本分組不夠合理，可以重新規劃實驗方案，確保實驗結果更加准確和可靠。
3. 增加處理水平：引入更多的處理組或水平，可以增加數據之間的變異度，提高實驗的敏感性，有助於檢測到更細微的差異。
② 兩組數據怎麼進行顯著性比較呢
兩組數據進行差異顯著性檢驗
可以採用方差分析法進行，excel自帶有方差分析工具的載入項，可通過以下方式使用數據分析的載入項（以excel2010版本為例）：
打開excel——文件（excel2007是office按鈕）——選項（excel2007是「EXCEL選項」）——載入項——轉到——選擇「分析工具庫」——確定。
此時在excel的工具欄中點擊「數據」——數據分析（在工具欄靠右邊的位置）——選擇方差分析（或者其他需要用的檢驗方式，如「t-檢驗」、「z-檢驗」等，根據您的具體情況進行選擇，這里以「單因素方差分析」為例）——單因素方差分析——選取需要分析的數據存放的區域、a的水平（默認0.05）——點擊「確定」即可生成方差分析表和顯著性檢驗的結果了。
③ 數據不顯著要怎麼調整數據
該調整方法有：
1、剔除一些極端數據：比如刪除掉作答時間太長太短的被試樣本以及未通過的測謊題被試。
2、增加樣本量：樣本量太小也會導致數據不顯著。
3、調節控制變數：如果結果差的不是很多的話，可以對一些控制變數進行組合排列或者是增減控制變數。
4、更改估計方法：比如有無加個體、時間固定效應。
5、替換核心變數的衡量指標：比如將絕對量替換為相對量或比值。重新構建核心變數的指標體系。比如從單一衡量指標轉換成綜合指標。改變數據的時間跨度或橫截面大小。