R调用aov_car运行混合ANOVA报错：去除缺失值后无观测值求助

• 先确认分析维度的行缺失情况：aov_car 会自动删除所有涉及分析的变量中存在任意缺失值的整行观测，仅查看数据集前几行无法确认全量数据的缺失分布。运行以下代码核验：

# 替换下方括号内的变量名为你实际调用aov_car时公式中用到的所有变量（含被试ID、自变量、因变量）
analysis_cols <- c("subject_id", "between_factor", "within_factor", "dependent_var")
# 查看各变量的缺失值数量
colSums(is.na(SWL_data[, analysis_cols]))
# 查看完整可用的观测行总数
nrow(na.omit(SWL_data[, analysis_cols]))

如果返回的完整行总数为0，说明所有行都至少有一个分析变量存在缺失，大概率是数据导入时空白值、特殊编码值未被识别为NA导致的隐性缺失，可重新指定导入参数识别缺失值。

• 排查混合设计的平衡度问题：混合ANOVA默认要求平衡设计，若存在任意被试缺失某一被试内条件的全部观测，也会触发整行删除逻辑。运行以下代码核验：

# 替换为你的被试ID列名和被试内因子列名
table(SWL_data$subject_id, SWL_data$within_factor)

如果存在单元格计数为0，可改用anova_test函数设置type = 3 + error = "full"适配非平衡设计，或删除数据不全的被试。

• 排查变量类型异常：确认被试ID为因子/字符类型，分类自变量为因子类型，因变量为数值类型。若被试ID被误判为数值类型，部分版本的afex包会触发异常过滤逻辑。
• 无需共享原始数据的可复现示例生成方法：

# 提取分析所需的列
sample_data <- SWL_data[, analysis_cols]
# 对因变量加随机扰动脱敏
sample_data$dependent_var <- jitter(sample_data$dependent_var)
# 匿名化被试ID
sample_data$subject_id <- as.factor(as.numeric(sample_data$subject_id))
# 输出可直接用于复现的样本数据，粘贴到提问中即可
dput(head(sample_data, 20))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ProfCorrow