三组数据可以考虑方差分析，方差分析就是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量（定类变量）对数据型因变量（定量变量）是否有显著影响。方差分析一般分为单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析以及多因素方差分析。如下说明：
如果进行多因素方差分析一般是主效应显著后才会进一步查看事后多重比较，对于交互作用显著的模型才会更深一步研究简单效应分析。
背景简单说明：研究性别和学历对产品的满意度是否有显著影响。
双因素方差分析数据格式
无论是搜集到的数据是什么格式，一般在分析前都需要整理成正确的数据格式，才可以进行分析，那么双因素方差分析的数据格式正确的应该是怎样的呢？接下来进行说明：
无论是哪一类型的方差分析，其实目的都是研究X对Y的差异关系，所以数据格式有些类似，1个X均占用1列，1个Y也占用1列，如果有协变量那么1个协变量占用1列。举例说明如上图。
SPSSAU操作：
将分析项拖拽到右侧分析框中，勾选‘二阶效应’以及‘简单效应’选项，选择‘事后多重比较’点击‘开始分析
补充说明：
关于事后多重比较应该选择哪种方法？三种方差差异如下：
该例子选择Bonferonni校正，三种方法比较Bonferonni校正更保守些，所以当比较次数不多时该方法比较好，但是比较次数较多时（比如大于10）尽量不使用该方法。当然如果研究者选择其它比较方法只要合适也是可以的。
双因素方差分析流程：
从双因素方差分析结果中可以看出，‘性别’、‘学历’的p值均小于0.05，所以说明性别和学历对产品满意度均具有显著性差异，并且主效应存在，具体差异可以分析事后多重比较，并且进一步查看‘二阶效应’，从上表可以看出‘性别*学历’此项p值小于0.05，说明该项对因变量具有显著性差异说明，交互作用显著即存在二阶效应。因而可以进一步分析简单效应。
针对性别之间的比较可以得到t值=-1.279，p值大于0.05，所以不存在显著性差异。接下来研究学历的事后多重比较。
从分析结果可以得到，‘本科和本科以下’以及‘本科以上和本科以下’的p值均小于0.05具有显著性差异，也说明本科学历和本科以下学历之间比较对产品满意度是有明显的差别的。本科以上学历和本科以下学历之间比较对产品满意度也是有明显的差别的。
在方差分析中，数据被分为不同的组，每个组都对应着一个独立变量的不同水平或条件。然后，通过计算组内方差和组间方差来评估数据之间的差异。如果组间方差显著大于组内方差，那么可以得出结论，至少有一个组的均值与其他组的均值存在显著差异。
对于你提到的三组实验数据，可以使用方差分析进行比较，前提是满足以下条件：
1. 独立性：每个实验数据点都应该是独立采集的，不受其他数据点的影响。
2. 正态性：每个组内的数据应当近似服从正态分布。方差分析对于数据正态性的假设比较敏感，如果数据偏离正态分布较大，可能会影响结果的准确性。
3. 方差齐性：每个组内的数据的方差应该是相等的。方差齐性假设是方差分析的前提之一，如果组间或组内的方差不均衡，可能会导致结果的失真。
如果你的实验数据满足以上条件，那么可以使用方差分析来比较三组实验数据之间的均值是否存在显著差异。方差分析可以提供关于组间变异性和组内变异性的信息，以支持对均值差异的统计推断。