'data.frame': 1720 obs. of 7 variables: $ Native.1anguage.background : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Chinese.proficiency.1eve1s : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Speakers : num 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Request.Contexts : num 1 2 2 2 1 1 1 1 1 1 ... $ Direct.strategy.speech.rate : num 2.45 2.58 2.57 2.55 0 ... $ Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate : num 0 0 0 0 2.41 ... $ Non.Conventiona11y.indirect.strategy.speech.rate: num 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...将0定义为了缺失值，如何在分析中排除缺失值

在R语言中，可以使用is.na()函数来判断数据是否为缺失值，然后再使用subset()函数或者na.omit()函数来排除缺失值。

其中，subset()函数可以用来选择满足某些条件的行或者列，具体的用法为：

subset(data, !is.na(data$Direct.strategy.speech.rate))

上述代码表示选择data数据框中，Direct.strategy.speech.rate列不是缺失值的行，以排除缺失值。

另外，na.omit()函数可以用来删除含有缺失值的行，具体的用法为：

na.omit(data)

上述代码表示删除data数据框中含有缺失值的行，以排除缺失值。

需要根据具体的数据情况选择合适的方法进行缺失值处理，以保证分析结果的准确性和可靠性。