一般来讲，使用anovan函数进行多因素方差分析时，调用格式是第二种形式，{A,B,C,D}里面是没有编码的形式，返回一个方差分析表的形式，不过如果要求精度高的话，似乎不能显示更多的小数点位数。

不过你可以根据实验设计书的公式自己编写一个计算流程。具体4水平3因素混合正交试验案例如下，其它试验方案也可以类似这种更换试验数据进行计算。

%% 正交试验方差分析

% 数据导入

x=[0.4086 0.4264 0.3218 0.3204 0.2725 0.2688 0.4123 0.3835];  % 试验数据

K1=[0.835 1.4152 1.3827 1.385 1.4101];  %为1号试验水平所对应的试验结果和

K2=[0.6422 1.3991 1.4316 1.4293 1.4042]; %为2号试验水平所对应的试验结果和

K3=[0.5413]; %为3号试验水平所对应的试验结果和

K4=[0.7958]; %为4号试验水平所对应的试验结果和

N=8;  % 试验次数

%=================== 计算离差平方和======================

T=sum(x);

Q=sum(x.^2);

P=T^2/N;

SST=Q-P;

SSA=(4/N)*(K1(1)^2+K2(1)^2+K3^2+K4^2)-P;

SSB=(2/N)*(K1(2)^2+K2(2)^2+0+0)-P;

SSC=(2/N)*(K1(3)^2+K2(3)^2+0+0)-P;

SSD=(2/N)*(K1(4)^2+K2(4)^2+0+0)-P;

SSe=SST-(SSA+SSB+SSC+SSD);

SS_sum=SSA+SSB+SSC+SSD+SSe;  % 总误差

%======================= 计算自由度 ====================

dfT=N-1;

dfA=3;

dfB=1;

dfC=1;

dfD=1;

dfe=dfT-(dfA+dfB+dfC+dfD);  % 误差自由度

%======================== 计算均方 ========================

MSA=SSA/dfA;

MSB=SSB/dfB;

MSC=SSC/dfC;

MSD=SSD/dfD;

MSe=SSe/dfe;

%========================== 计算F值 ==========================

FA=MSA/MSe;

FB=MSB/MSe;

FC=MSC/MSe;

FD=MSD/MSe;

%============================ F检验 =============================

F=[FA FB FC FD];

F_A=215.71;    % F0.05(3，1)

% F_B=161.45;  % F0.05(1，1)

% F_C=53.35;   % F0.1(3，1)

F_D=39.86;     % F0.1(1，1)

significant=cell(1,4);

for i=1:length(F)

if F(i)> F_A

significant(1,i)={'极显著'};

elseif F(i)> F_D && i< F_A

significant(1,i)={'显著'};

elseif F(i)< F_D

significant(1,i)={'不显著'};

end

significant_disp=significant;

end

%========== 显示方差分析结果 ==============================================

SS=[SSA SSB SSC SSD SSe SS_sum];  % 离差平方和

df=[dfA dfB dfC dfD dfe];  % 自由度

MS=[MSA MSB MSC MSD MSe];  % 均方

F=[FA FB FC FD];           % F值

disp('通过公式计算的方差分析结果')

disp('离差平方和    自由度   均方    F值     显著性');

format long;

fprintf('离差平方和 SS=%3.2f \n',SS)

fprintf('自由度 df=%3.2f \n',df)

fprintf('均方 MS=%3.2f \n',MS)

fprintf('F值 F=%3.2f \n',F)

disp('------显示显著性关系--------')

significant_disp