> missing_idx <- which(!complete.cases(data)) > missing_idx [1] 69 > data <- na.omit(data) > c1<-with(data,kruskal(Fquantity,deal1:deal2:deal3,group=TRUE, main="a")) Error in deal1:deal2 : NA/NaN argument In addition: Warning messages: 1: In deal1:deal2 : numerical expression has 84 elements: only the first used 2: In deal1:deal2 : numerical expression has 84 elements: only the first used 3: In data.frame(y, trt) : NAs introduced by coercion 4: In data.frame(y, trt) : NAs introduced by coercion
时间: 2024-03-12 15:43:37 浏览: 118
rabbitMQ-demo.zip_DEMO_piguhw_rabbitMQ-demo_rabbitmq .idx
根据你提供的代码和错误信息,出现了两个问题:
1. `missing_idx [1] 69`:`which(!complete.cases(data))` 返回的是包含缺失值的行的索引号,而这里的结果是69,说明第69行包含缺失值。你需要查看这个行的数据,确定哪些变量包含了缺失值。
2. `deal1:deal2` 参数报错:这个错误和之前的问题类似,可能是因为 `deal1` 和 `deal2` 的数据类型不正确或存在缺失值导致的。你需要检查一下 `deal1` 和 `deal2` 的数据类型,并使用之前提到的方法处理缺失值。
以下是一个可能的解决方案:
```R
# 查找包含缺失值的行的索引号
missing_idx <- which(!complete.cases(data))
# 查看包含缺失值的行的数据
data[missing_idx, ]
# 删除包含缺失值的行
data <- na.omit(data)
# 将 deal1 和 deal2 转换为因子型变量
data$deal1 <- as.factor(data$deal1)
data$deal2 <- as.factor(data$deal2)
# 进行方差分析
result <- with(data, kruskal.test(Fquantity ~ deal1:deal2:deal3))
```
这样处理之后,你应该能够避免这些错误并成功进行方差分析。
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