说到处死，我认为串联几个干电池就很靠谱，足以电死它

个体差异大的话，不能当做重复测量来做，只能就每次处死的18只老鼠按3组方差分析分析了吧

3# angel42102209

不知道要测量老鼠的什么东西。不是很清楚这个实验是怎么做的：共有54只老鼠，随机分成3组每组18个做不同的治疗。第一个星期，从每组中抓出6个杀死然后测量；然后是第四周，第八周...

如果是这样的，重复测量好像是有些问题。即使是个体看起来差异不大，但是对药物的反应未必是一致或者是类似倾向的。同意楼上的方差分析再加上调整时间，时间和治疗可能的交叉因素等等。

基线的不存在：是不是实验之前还想不出什么因素有关联和作用啊？在吃感冒药之前，医生不问你年龄和性别的。大概齐就差不多了。

其实我感觉，这种实验的效果也未必比每组6只老鼠分三次做重复测量差（如果活老鼠允许测量的话），即使同样都是54次观察。尤其是你的实验目地是想知道药物的总体反应，而忽略个体差异。

只是这种实验方法在人身上就有些浪费了。还是老鼠命贱啊。

建议用随机区组设计（也叫双因素无重复试验设计）

将白鼠按体重相近程度分为3组，每组18只。实验时，每组随机取6只，用A处理构成为区组A；再每组取6只，用B处理构成区组B，剩下的用C处理构成区组C，
因为分别要在1W  4W 8W处死6只，所以别忘了做编号，以免当杀的没杀，后杀的给提前宰了。
我想这个方法可以最大程度避免体重差异的影响

如果是同一时段不同区组的比较：
PROC ANOVA;
CLASS treatment  block;
MODEL xi=treatment  block;
MEANS treatment  block;
RUN;
x是实验记录，i:是A B C三个处理因素。两两比较，例如用SNK法作两两比较,可写成: MEANS treatment/ SNK ALPHA=0.05;

如果同一实验因素在三个时段的不同比较则,令1W记录=Y1, 4W的记录=Y2, 8W的记录=Y3
PROC ANOVA;
CLASS treatment  block;
MODEL Y1-Y3= treatment  block;
MANOVA H = treatment E = block  / PRINTH  PRINTE;
MANOVA H = block / PRINTE;
MANOVA H =treatment   E = block  M = Y1-Y2  Y2-Y3  
PREFIX =DIFF;
RUN;
仅供参考

看到了,你的只有case没有control忽悠谁那?
实验自己设计好了,估计你需要的是怎么处理数据吧