前段時間，有用戶咨詢過配合力試驗數據缺區怎么處理的問題，在此簡單梳理一下思路，備忘。

上圖中是一個NCⅡ配合力試驗，父本5個，母本4個，區組3個，每區組1個觀測值。A1B1組合在區組3的觀測值缺失1個。

缺區估計法、平均值填入法，都是“補齊”數據的策略，由于對后續數據分析有影響，因此不建議采用。

線性混合模型用于配合力缺區分析，本質上跟本文給出的方法是一樣的，但是，由于矩陣求逆等計算的中間誤差或者迭代誤差，計算結果準確性會略差，甚至方程組無解。往白里說就是，一些平均數可以直接計算得出，而不是非要去解線性方程組，結果可能反而算不出來了。

下面是針對方差分析缺區情況博思公司給出的應對參考建議，對配合力試驗缺區情況同樣適用（配合力試驗也需要進行方差分析）。

博思公司提出的方差分析缺區情況應對參考建議

1、缺區，并沒有影響試驗材料的客觀試驗表現，需要進行相應的平方和和自由度計算調整。

2、缺幾個自由度就減幾個，平方和采用累加的思路，缺了就不加，跟未缺區的時候一樣分析，試驗分析參數進行對應調整。

3、如果缺區導致試驗中某效應的平均數無法計算，那就不能進行方差分析，這可以作為缺區情況下是否能夠進行方差分析的一個判斷依據。

4、F分布要求遵循正態分布，個別數據缺失，可以理解為對分布沒有影響。如果數據缺失嚴重，就不要進行方差分析，F測驗了，直接進行品種平均數大小排序即可。

5、如果考慮采用缺區估計方式填值處理，應在試驗數據缺區未影響到效應的平均數計算的情況下進行，否則不宜采用估計方式。

6、后續進行的多重比較，采用試驗中真實獲得的品種平均數。

數據具體分析：

缺失的數據，對如下平均數的計算有影響。

• 總平均
• A1B1的平均數
• A1的平均數
• B1的平均數
• 區組3的平均數

所以在計算這5個平均數的時候進行調整即可。就是分母多減去1.

線性混合模型構建計算矩陣，采用0和1來標注是否有觀測值。所以其對缺區的處理道理是一樣的。

圖中給出的計算結果，

A1B1的平均數是30=（31+29）÷2

A1B2的平均數是26=（27+25+26）÷3

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