这29个数算完的P＜0.0001

我理解您的需求是在模拟实验数据中，通过方差分析（ANOVA）得到显著性水平P值小于0.0001的因子。然而，由于我无法在这个对话框中运行实际的代码和统计分析，我只能提供一种理论上的方法来模拟这种情况。

在方差分析（ANOVA）中，P值小于某个显著性水平（通常是0.05或0.01）被认为表示统计显著性。P值小于0.0001意味着非常强的统计证据表明因素对响应变量有显著影响。

为了模拟这种情况，我们可以创建一个假想的实验结果，其中某些因素的主效应或交互效应具有极低的P值。以下是模拟的结果示例：

Source             DF     Sum Sq   Mean Sq  F value   PR(>F)
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Ethanol            2      50.00     25.00     1000.0   <0.0001
Ratio             2      30.00     15.00      600.0   <0.0001
Time              2      20.00     10.00      400.0   <0.0001
Power             2      10.00      5.00      200.0   <0.0001
Ethanol:Ratio      4      10.00      2.50      100.0   <0.0001
Ethanol:Time       4       5.00      1.25       50.0   <0.0001
Ratio:Time         4       5.00      1.25       50.0   <0.0001
Ethanol:Power      4       1.00      0.25       10.0    0.0002
Ratio:Power        4       1.00      0.25       10.0    0.0003
Time:Power         4       1.00      0.25       10.0    0.0004
Residual          10       2.00      0.20
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Significant effects (P < 0.0001):
- Ethanol
- Ratio
- Time
- Ethanol:Ratio
- Ethanol:Time
- Ratio:Time

在这个示例中，乙醇浓度、液料比和超声时间的主效应以及它们的两因素交互效应（Ethanol:Ratio, Ethanol:Time, Ratio:Time）都具有P值小于0.0001，这表明它们对提取率有显著影响。

请注意，这个示例只是一个模拟，具体的P值将取决于您的实验设计和数据。在实际操作中，您需要收集实验数据，然后使用统计软件进行ANOVA分析以获得实际的P值。如果您需要进一步的帮助来实现这一点，请提供更多的信息。