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标题: 缺失值处理 [打印本页]

作者: shiyiming 时间: 2010-12-23 10:44
标题: 缺失值处理
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！

作者: shiyiming 时间: 2010-12-29 05:44
标题: Re: 缺失值处理
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。

作者: shiyiming 时间: 2010-12-29 11:09
标题: Re: 缺失值处理
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？

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