Question

对于使用lme函数的重复度量分析，我可以使用以下命令省略不可用（na）数据。na.action=na.omit。

anova_lme_loc<-lme(data=rm1, fixed=Nmin~location*date, random=~1|subject,
                   na.action=na.omit)

但是，当我尝试使用ezANOVA功能时，我收到了以下通知：

anova_ez_loc=ezANOVA(data=rm1, dv=Nmin, wid=subject, within=date, 
                     between=location, na.action=na.omit)

ezANOVA出错（data = rm1，dv = Nmin，wid = subject，= = date，：未使用的参数（na.action = na.omit）

如何在ezANOVA中省略我的na数据？ - 解决使用：

rm1_na <- na.omit(rm1)

但现在我收到以下错误：

anova_ez_loc = ezANOVA（data = rm1_na，dv = Nmin，wid = subject，within = date，between = location）

警告：将“主题”转换为ANOVA因子。

警告：数据不平衡（每组不等N）。确保为ezANOVA（）的type参数指定了一个考虑周全的值。

ezANOVA_main出错（data = data，dv = dv，wid = wid，within = within，：     一个或多个单元格缺少数据。尝试使用ezDesign（）检查数据。

Answer 1

ezANOVA无法处理缺失的数据，因为作者在this reponse中概述了类似的问题。您有两种选择：

手动删除缺失的数据。函数complete.cases可能会有所帮助。
Mike Lawrence建议从同一个软件包中查看ezMixed，这个软件包更复杂，但可以处理丢失的数据。

要手动删除数据，您可以执行以下操作：

rm1.complete <- rm1[complete.cases(rm1),]

然后在分析中使用rm1.complete。

Answer 2

@Jonathan Christensen答案的补充：

使用内部主题因素时，complete.cases不起作用，因为它会逐行考虑案例，而您需要删除包含不完整案例ID的所有行。

这是一个小脚本，它将complete.cases扩展到一个名为complete.cases.within的自定义函数，该函数可以为您完成所有操作：

if(!require(tidyverse)) install.packages("tidyverse"); library(tidyverse) #useful package for clean code

#helper function that returns ALL indices of matches of x in table instead of just the first one
#we need this to get all rows containing the ID of incomplete cases.
matchAll = function(x, table, nomatch=NA_integer_, incomparables=NULL) {
  which(!is.na(match(table, x, nomatch, incomparables)))
}

complete.cases.within = function(data, dv, wid) {
  incomplete = data %>% select(dv) %>% complete.cases() %>% !. #boolean vector containing incomplete rows
  toRemove = data %>% select(wid) %>% filter(incomplete) %>% .[,1] %>% unique() #all IDs containing incomplete rows
  positions = matchAll(toRemove, data[,wid])
  return(if (length(positions)==0) data else data[-positions,]) #drop all rows matching toRemove IDs
}

ezANOVA：1）如何省略数据？ 2）省略na数据后仍然收到错误信息？

2 个答案: