我猜有问题的安德伍德是生态学实验（剑桥出版社 1991 年）。它是生态科学中或多或少的标准参考，可能仅次于 Zar、Sohkol 和 Rohlf（在我看来是三者中最“可读”的）

如果你能找到一份副本，你的裁判所引用的相关部分在第 273 页的 9.7 中。安德伍德针对非重要因素提出了推荐的汇总程序（因此本身不是“规则”）。坦率地说，这是一个两步过程，但结果是 p = 0.25 建议在汇集非显着因素时降低 I 类错误的概率（因此与“时间”无关你的例子，它可以是任何非信号因素）。

该程序实际上似乎不是安德伍德的，他自己引用了 Winer 等人 1991 年（McGraw-Hill实验设计中的统计程序）。如果您找不到安德伍德的副本，您可以在那里尝试。

我讨厌这种基于截止的规则。我认为这取决于设计以及您的先验假设和期望是什么。如果您期望结果随时间而变化，那么我会说您应该保持时间，就像任何其他“阻碍”因素一样。另一方面，如果您在不同时间重复相同的实验，并且没有理由认为结果会随着时间而变化，但希望检查情况是否如此，那么这样做并且发现很少或没有证据表明它会随着时间的变化而变化时间，我会说这是完全合理的，然后放弃时间。

我以前从未听说过安德伍德。它可能是“生态学实验”（书名）的标准文本，但没有明显的理由认为生态学实验在这方面应该与任何其他实验有任何不同，因此将其视为“关于生态学的标准文本”这个问题”似乎没有道理。

请阅读安德伍德的文字和其中的参考文献，这不是一个规则，请阅读。事实上，这种方法是在删除（或合并）模型中的“非显着”项时控制 II 类错误。如果您删除的术语具有 0.06 的显着性水平怎么办？您真的确定预期的 MS 不包括由于该因素而产生的附加效应吗？如果删除该术语，则假设预期的 MS 不包括由于该处理而产生的附加效果，但您必须在一定程度上防止 II 型错误！请原谅我可怜的英语！