Stata数据缺失如何处理？

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Stata数据缺失如何处理？

1.首先判断是否存在缺失值：

（1）使用codebook命令：

codebook VAR1 VAR2 ……

//统计每个变量的详细情况，其中有缺失情况

--------------------------------

v1                   (unlabeled)

--------------------------------

type:  numeric (float)

range:  [1,1]    units: 1

unique values:1  missing .:  0/80

tabulation:  Freq.  Value

                   80        1

（2）使用missing命令：

gen missing1=missing(VAR1 VAR2)

//生成missing1新变量，当VAR中的任一变量有缺失值的时候，missing值为1，否则为0

（3）使用nmissing/npresent命令：

ssc install nmissing  //安装外部命令nmissing

ssc install npresent  //安装外部命令npresent

nmissing                //统计数据缺失的变量

npresent                //统计没有数据缺失的变量

（4）使用mdesc命令：

mdesc                  //显示缺失值数量，总数量以及缺失比例

2.对缺失值进行处理

（1）在财务领域，我们一般不对缺失值进行插值等补充处理，缺失值也不会对我们的结论产生较大的影响。

（2）我们会将具有缺失值的样本剔除出我们的观测样本，命令如下：

gen missing1=missing(VAR1 VAR2)  //生成虚拟变量

keep if missing1==0                      //仅保留没有缺失值的数据

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关键词：STATA数据 Stata 数据缺失 tata codebook

在数据缺失不是很严重的情况下，有很多种方法，这属于数据预处理（或者叫数据清洗），常见的方法就是上方的插值法（取平均值或者用曲线拟合后再取值），高级一点的数学建模层次就是神经网络的方法（就是通过计算机不断遍历尝试去取值），论文常用前者。当然还有一些其他方法