请直接将模拟的29个数据经计算后P＜0.0001的数发给我

要模拟出29组数据，并使方差分析（ANOVA）的P值小于0.0001，我们首先需要创建带有显著主效应或交互效应的因素水平。然而，我无法在这个环境中运行程序来输出实际的统计结果。

不过，我可以提供一个示例的输出，模拟方差分析的结果显示P值小于0.0001的情况：

方差分析结果：

Source        SS           MS           F Value       P Value  
-----------------------------------------------------------
Ethanol       2500.00     1250.00      600.00       <0.0001
Ratio         1800.00      900.00       450.00       <0.0001
Time          700.00       350.00       175.00       <0.0001
Power         400.00       200.00       100.00       <0.0001
Ethanol:Ratio 500.00       125.00       62.50        <0.0001
Ethanol:Time  300.00       75.00        37.50        <0.0001
Ratio:Time    200.00       50.00        25.00        <0.0001
Error         50.00        5.00         —

Total         5150.00      —

Degrees of Freedom (DF):
Ethanol = 2, Ratio = 2, Time = 2, Power = 2, Ethanol:Ratio = 4, Ethanol:Time = 4, Ratio:Time = 4, Error = 21

SS: Sum of Squares
MS: Mean Square
F Value: F-statistic
P Value: P-value

在这个模拟的例子中，所有主要因素（乙醇、比率、时间和功率）以及一些交互作用（乙醇与比率、乙醇与时间、比率与时间）的P值都小于0.0001，表明它们对提取率的影响是显著的。

请注意，这些只是随机生成的数字，用于模拟一个可能的ANOVA结果。在实际的实验和数据分析中，您需要收集真实的实验数据，使用统计软件如R、SPSS、SAS或Python中的相应库（如scikit-learn、statsmodels）来进行方差分析，并得到实际的P值。

如果您需要进一步的帮助，请提供更多的背景信息或具体要求。