进行方差分析时，有一些注意事项需要注意：

1. 数据的正态性：方差分析对数据的正态性有要求，确保数据符合正态分布是进行方差分析的前提之一。

2. 方差齐性：方差分析要求各组数据的方差相等，即方差齐性。可以通过Levene检验或Bartlett检验来检验各组数据的方差是否相等。

3. 样本独立性：确保样本之间相互独立，不受其他因素的干扰。

4. 样本量：样本量足够大可以保证方差分析结果的可靠性，通常建议每组样本量不少于30。

5. 结果解读：在进行方差分析后，需要正确解读结果，特别是针对显著性水平的判断和多重比较问题的处理。

6. 控制其他变量：在实验设计中，需要控制其他可能影响结果的变量，以确保方差分析的准确性。

7. 多重比较：如果在方差分析中发现有显著差异，需要进行多重比较来确定具体哪些组别之间存在显著性差异。

总的来说，进行方差分析时需要注意数据的前提条件、实验设计的合理性、结果的解读以及统计方法的正确应用。

进行方差分析通常包括以下步骤：

1. **确定假设**：首先要明确研究的问题，并建立相应的零假设和备择假设。通常零假设是各组之间没有显著差异，备择假设是至少有一组之间存在显著差异。

2. **收集数据**：收集实验所需的数据，确保数据的准确性和完整性。

3. **检验数据**：检查数据是否符合方差分析的前提条件，包括数据的正态性和方差齐性。

4. **进行方差分析**：使用统计软件进行方差分析，计算组间方差和组内方差，得出F值。

5. **判断显著性**：根据计算得到的F值和显著性水平（通常设定为0.05），判断各组之间是否存在显著差异。

6. **进行事后分析**：如果方差分析结果显著，需要进行事后分析来确定具体哪些组别之间存在显著性差异，常用的方法包括Tukey HSD检验、Bonferroni校正等。

7. **结果解释**：根据方差分析和事后分析的结果，进行结果解释和结论总结，确保结论准确可靠。

8. **报告结果**：将方差分析的结果进行整理和报告，包括描述性统计、方差分析表、显著性检验结果等，以便他人理解和参考。

以上是进行方差分析时的基本步骤，每一步都需要认真对待以确保研究结果的科学性和可靠性。

如果方差分析的结果不理想，你可以考虑以下一些补救措施：

1. **检查数据质量**：重新审视数据，确保数据的准确性和完整性。检查数据是否存在异常值或者错误录入的情况，确保数据符合方差分析的前提条件。

2. **转变数据**：如果数据不符合正态分布或者方差齐性的要求，可以尝试对数据进行转换，如对数转换、平方根转换等，以使数据更符合方差分析的假设。

3. **增加样本量**：有时候样本量过小会导致方差分析结果不够稳定，考虑增加样本数量以提高统计分析的可靠性。

4. **使用非参数检验**：如果数据无法满足方差分析的假设条件，可以考虑使用非参数方法进行分析，如Kruskal-Wallis检验等。

5. **重新评估实验设计**：检查实验设计是否合理，是否考虑到了可能的混杂变量，是否选取了合适的控制组和处理组等。

6. **寻求专业帮助**：如果以上方法仍然无法改善结果，可以寻求统计学家或领域专家的帮助，他们可以为你提供更深入的指导和建议。

记住，统计分析是一项复杂的工作，而且结果可能会受到多种因素的影响。在方差分析结果不理想时，需要综合考虑数据质量、分析方法和实验设计等因素，并采取相应的措施来改善结果。