重复测量数据的分析策略通常采用重测测量方差分析，以此研究主效应、时间效应以及交互效应。分析过程中，获取了组间整体、时点间整体及交互作用的3对F值与P值，随后对整体结果进行解释。

若交互效应显著，则需进一步分析不同时间点下组间的差异，以及组内各时间点的差异。通过组间单因素方差分析，确保在不同分组之间进行有效的比较。同时，为了在多重比较中控制错误率，采用配对t检验对a水平进行矫正。

在研究中，理解主效应意味着观察单一变量对结果的影响，不考虑时间或其它变量的作用。时间效应则关注随时间推移，变量如何改变。交互效应则揭示不同变量在不同条件下如何相互作用，影响结果。

分析重复测量数据时，关键在于识别和解释这些效应。交互效应的显著性提示我们，在不同时间点下，组间差异可能会有所变化，因此需要在分析中给予额外关注。通过组间单因素方差分析和配对t检验，我们可以更深入地理解这些差异。

综合分析上述指标，研究者能够获取关于重复测量数据的全面见解，包括主效应、时间效应以及它们之间的交互作用。这一过程不仅帮助识别变量间的相互关系，还能够揭示随时间推移的变化模式，为后续研究提供坚实的基础。