数据缺失值分析问题

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张老师：
       现由基层单位报上来数据7000多条，需要对其分析。但发现用logistic回归分析的5个重要变量，不是这缺就是那缺，而主要是两个连续性变量的数据缺失，5个变量全有的数据仅4000条。我现在考虑有三个方法：1.只用完整数据，对其logistic回归分析，2.经过little检验，用EM法对缺失数据填补，再用Logistic回归分析。3.对7000条数据的某些变量进行单因素分析，再对完整数据进行Logistic 回归分析。想问你的问题：1.三种办法选择哪种好？2.如果仅对完整数据分析，专家问起来缺失的问题，如何解释回答才好？不是完全随机分析，怎么代表7000条的真实结果（7000条也不是随机抽的，只是按要求体检结果抽出来报送的），谢谢！

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关键词：分析问题 数据缺失 缺失值 Logistic回归分析 logistic回归 回归分析 little 如何

先用单因素方法做预筛，明显无关的就不用再考虑了。
可以做EM的缺失值填补，但是要小心，最好是填补前后的数据都进行建模，看结果是否有很大差异。
对缺失值出现原因的定性分析非常重要。

看看能发帖没