Matlab自带的方差分析函数，如anova、anova2以及anovan，适用于普通方差分析，但在处理组内设计实验时，功能受限，这与独立t检验与配对t检验的角色相似。幸运的是，Github上有热心开发者提供了重复测量方差分析的代码，包括单因素重复测量方差分析anova_rm和多因素重复测量方差分析rm_anova2。下面以一个2因素方差分析为例，详细阐述如何使用rm_anova2函数。

首先，我们清空Matlab工作区，以便于后续操作。

在方差分析中，我们需要准备以下数据：

1. popcorn数据，代表了不同被试在不同条件下的响应值，形式为2x3的矩阵，代表了两个被试，每个被试在三种不同条件下响应。

2. S数据，指示了被试与数据之间的对应关系。

3. F1数据，表示第一因素的三个水平。

4. F2数据，表示第二因素的两个水平。

为了进行方差分析，我们需要将这些数据重新组织为一个一维列向量形式的data结构。这个操作可以通过将popcorn、S、F1和F2按列重排并组合在一起实现。

组织数据后的结构如下：

data矩阵包含每个被试在不同条件下对popcorn的响应，以及与之对应的被试编号、第一因素水平和第二因素水平。

数据准备完成后，我们可以调用rm_anova2函数进行多因素重复测量方差分析。

设置需要的参数：

1. 需要分析的数据Y为data的首列，表示响应值。

2. S为第二列，指示被试编号。

3. F1为第三列，代表第一因素的水平。

4. F2为第四列，代表第二因素的水平。

定义因素名称：

使用cell数组定义第一因素（如品牌）和第二因素（如加热方法）的名称。

执行rm_anova2函数，获取分析结果：

stats = rm_anova2(Y,S,F1,F2,FACTNAMES)

至此，我们通过使用rm_anova2函数成功实现了2因素重复测量方差分析，结果存储在stats变量中。这为深入理解数据间的关系提供了依据。