在R中执行Shapiro检验时如何忽略特定列含NA的行（不删除行）

需要对如下数据框按subject分组执行Shapiro检验，但第5行measurement列的NA值会影响结果，希望不删除该行的前提下在分析时忽略它。尝试使用byf.shapiro(dados_novo$measurement ~ dados_novo$subject, dados_novo, na.rm=TRUE)无效。

数据框：

方法1：临时过滤NA值（不改动原数据） #

byf.shapiro本身不支持na.rm参数，你之前添加的该参数会被函数忽略。可以先生成不含NA的临时数据集，或者直接在函数调用中用na.omit()处理数据：

# 直接在函数中处理数据，原数据框不受影响
byf.shapiro(measurement ~ subject, data = na.omit(dados_novo))

# 或者先创建临时子集，再执行分析
temp_data <- dados_novo[!is.na(dados_novo$measurement), ]
byf.shapiro(measurement ~ subject, data = temp_data)

方法2：手动分组后处理NA #

如果需要更灵活的控制，可先按subject分组，再对每组单独去除NA后执行Shapiro检验：

# 按subject拆分数据，每组自动剔除NA后做检验
lapply(split(dados_novo$measurement, dados_novo$subject), 
       function(x) shapiro.test(na.omit(x)))

关键说明 #

上述所有方法都不会修改原始数据框dados_novo，第5行的NA会被保留，仅在分析过程中被排除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Étalo César Porto Xavier