多重替代法替换缺失值（SAS实战）

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很多同学在做论文的时候会遇到个别案例中数值缺失的情况，那么如何在不剔除案例、保证信息完整性的情况下对缺失值进行处理呢？多重替代法是一个很好的方法。 运用SAS对不完整数据集进行多重填补.pdf (186.39 KB, 需要: 2 个论坛币)

2013-12-24 11:30:31 上传

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多重估算是由Rubin等人于1987年建立起来的一种数据扩充和统计分析方法，作为简单估算的改进产物。首先，多重估算技术用一系列可能的值来替换每一个缺失值，以反映被替换的缺失数据的不确定性。然后，用标准的统计分析过程对多次替换后产生的若干个数据集进行分析。最后，把来自于各个数据集的统计结果进行综合，得到总体参数的估计值。由于多重估算技术并不是用单一的值来替换缺失值，而是试图产生缺失值的一个随机样本，这种方法反映出了由于数据缺失而导致的不确定性，能够产生更加有效的统计推断。结合这种方法，研究者可以比较容易地，在不舍弃任何数据的情况下对缺失数据的未知性质进行推断。NORM统计软件可以较为简便地操作该方法

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请问有具体操作步骤吗？急需