数据缺失怎么处理?

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收集了一些统计年鉴，还有一些公司的数据，但是有少部分数据存在缺失。除了直接删除之外，我看到spss之类的软件有缺失值处理的功能，但是想问，数据插补之类的缺失值填充，算不算是捏造数据的一种行为？

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关键词：数据缺失 怎么处理 缺失值处理 SPSS 部分数据

具体如果是临近补值和均值法不算的

填补缺失数据有很多种方法，常见的可以用0值、均值、中位数、众数、前后邻近值、线性插值等填补。算不算捏造数据这个只能根据具体情况判断，你可以把填补数据方法作为一个假设前提，在论文里先说明，这样就不算捏造了。

sigtem 发表于 2021-6-25 14:20
填补缺失数据有很多种方法，常见的可以用0值、均值、中位数、众数、前后邻近值、线性插值等填补。算不算捏 ...

感谢分享，不过我看好多论文。。数据也很完整，顶多说了一下处理了缺失，都不知道他们怎么处理的

duishuchi 发表于 2021-6-22 12:39
收集了一些统计年鉴，还有一些公司的数据，但是有少部分数据存在缺失。除了直接删除之外，我看到spss之类的 ...

一种可能：关联时间的数据如果缺失，可能在这个时间点就没有产生数据，分析时是否排除该样本，具体问题具体分析。

在不影响理论和方法的情况下，允许对数据进行假设。

关于缺失值的处理一般有以下几种：
1、将缺失值删除；
2、将缺失值变为0；
3、将缺失值变为0，同时引入一列虚拟量，令缺失值为1，其余为0.(参见Hausman、Fama等大神)
4、用一些技术填充缺失值，如插值法等。
总结：可以确定一种主要方法，然后用其它方法作为稳健性检验。

缺失严重的情况下，可以删除该变量；在随机缺失的情况下，可以插值

如果是插值法、均值法等科学方法去补齐数据，或者说有很强的依据，不算是伪造数据。

通常样本量/数据点足够的话，缺失值就不补齐，直接删除该案例；数据点太少，那只能用想办法补齐了，什么平均值，插值，甚至用回归判别之类的方法，我都用过