缺值估计（estimation of missing data），农学-作物学-试验统计-作物试验统计方法-常见作物试验设计统计分析-缺值估计，在科学实验中由于某些偶然因素影响，造成试验单元不正常导致缺失的数据，应用统计学方法进行估算的行为。科学实验中力求试验材料、试验全过程数据的齐全，但偶然因素造成的试验单元不正常导致数据的缺失会对数据处理和区组的正交性造成破坏，为数据分析提供便利，可应用统计方法估算出缺区数据；然后填进估值，再做分析。随机区组试验资料的缺区估计，可采用最小二乘法。公式为： 式中为缺区值；为区组数；为处理数；不包括缺区的缺区处理总和；不包括缺区的缺区区组总和；为不包括缺区的全试验总和。将式（1）移项可得缺区估计值为： 当有多个缺区时，可由(2)建立一个多元一次联立方程组，解出各个缺区值。缺值估计是一种补救办法。如缺区过多，应作试验失败处理或除去缺区过多的处理或区组再做分析。在缺区的方差分析中，相应的平方和、自由度、平均值间比较的标准误要按有关统计方法适当调整。