缺失值处理

shiyiming

如何用SAS处理缺失值。
样本120例，有20个变量。其中有3个数值型变量有缺失值的情况，个数分别是16、10 、4.请问用何种过程步处理该问题。
三个缺失值变量分别是 载脂蛋白浓度、脾脏直径和球蛋白浓度。
谢谢！

shiyiming

sas提供PROC MI(MULTIPLE IMPUTATION)来实现对变量缺失值的填补，其中包括连续变量和名义变量类型。基本上讲，MI 产生一系列的数值来代替某个缺失值并通过PROC MIANALYZE对由于填补而造成的误差做以调整。具体的理论可以参看RUBIN等人的著作。RUBIN对missing value很有研究。

shiyiming

RUBIN应该是最早提出了不同的缺失机制（MCAR、MAR或MNAR），
MI应该是在MAR下可行？
此外，TX对定性指标的MI有研究么？