具有缺失数据的数据集的最小二乘均值

Question

我写这封信是为了寻求R方面的帮助。

我正在使用以下脚本进行简单的RCBD分析，以比较性状"X“的基因型(名称)。

library(stats)
data_1=read.table(file="test.txt", head=TRUE)
result_X =aov(X~Block+Name, data=data_1)
sink("result_X.txt")
summary(result_X)
sink()

我的数据缺少数据("NA")。因此，在计算了LSD之后，我想按降序比较基因型。我不认为平均数是好的，因为一些“名字”的“块”丢失了。

所以，问题是，打印出‘最小二乘均值’的脚本是什么，我认为它比简单的平均值更适合与LSD进行比较。谢谢你的帮助,

奥斯瓦尔德

Answer 1

考虑一下函数na.omit，它可以过滤出包含NA的数据行。