应该先剔除缺失值再winsorize处理还是先winsorize处理再删除缺失值呢？

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在处理数据时，应该先剔除缺失值再winsorize处理还是先winsorize处理再删除缺失值呢？两个的结果不一样吧~
谢谢！

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关键词：Winsorize winsor wins SOR 缺失值

刚好我也看到这个问题。我看的文献上是说如果用data trimming的话"make sure to first drop all missing observations"
对winsorization她没有详细说是否要drop缺失值
文献是 Veenman的“Introductory Guide to Using Stata in Empirical Financial Accounting Research" 28页

缺漏值不影响winsor, winsor help文件:winsor takes the non-missing values of a variable x ordered.
reg时自动删除带缺漏值的那行数据，所以在描述性统计前要删缺漏值，和reg的数据保持一致。
分组时定义分组变量后要删缺漏值，缺漏值计为正无穷，分组时会把带缺漏值的数据分至大组，影响结果。

lain1988 发表于 2015-1-24 19:30
刚好我也看到这个问题。我看的文献上是说如果用data trimming的话"make sure to first drop all missing ob ...

可以分享一下这篇文献吗？我自己找不到，万分感谢

角落里的反光镜 发表于 2019-4-10 19:32
缺漏值不影响winsor, winsor help文件:winsor takes the non-missing values of a variable x ordered.
re ...

老师您好，打扰一下，请问非平衡面板数据可以先缩尾（用winsor2命令）然后回归，然后再剔除缺失值吗？也就是可以把缩尾放在剔除缺失值前面吗？

KUAILEDEJINGYU 发表于 2020-4-17 20:00
老师您好，打扰一下，请问非平衡面板数据可以先缩尾（用winsor2命令）然后回归，然后再剔除缺失值吗？也就 ...

最好还是先处理缺失值，回归前不还得描述性统计么。

角落里的反光镜 发表于 2020-4-20 18:13
最好还是先处理缺失值，回归前不还得描述性统计么。

好的，谢谢

角落里的反光镜 发表于 2020-4-20 18:13
最好还是先处理缺失值，回归前不还得描述性统计么。

您好，我想请问下，我得数据有缺失值，但需要取自然对数，我是应该先取自然对数，再用多重插补法替换缺失值呢？还是顺序反过来？

白白12 发表于 2021-1-31 21:33
您好，我想请问下，我得数据有缺失值，但需要取自然对数，我是应该先取自然对数，再用多重插补法替换缺失 ...

请问解决了吗？我也遇到这样的情况

在处理数据时，是否应该先剔除缺失值再进行winsorize处理，还是先进行winsorize处理再剔除缺失值，这个选择取决于你的数据特性以及你的分析目标。然而，通常推荐的做法是先剔除缺失值，再进行winsorize处理。

原因如下：

1. **数据的准确性与完整性**：缺失值可能会影响数据的分布和统计特性。先剔除缺失值可以确保你在一个更准确和完整的数据集上进行winsorize处理，这样可以避免缺失值带来的不确定性影响到极值的处理。

2. **统计分析的准确性**：winsorize处理是为了减少极端值对分析结果的影响，如果在包含缺失值的数据集上进行winsorize处理，可能会错误地评估哪些值应该被视为极端值并进行处理。

3. **结果的一致性**：如果你先进行winsorize处理，可能会因为后续剔除缺失值而改变数据的分布，这可能会影响到最终分析的结果。相反，如果先剔除缺失值，然后再进行winsorize处理，那么处理的基础数据集是固定的，可以保证结果的一致性。

4. **操作的逻辑性**：通常数据清洗的步骤是先处理缺失值（比如通过剔除或插值），然后再处理异常值（比如通过winsorize）。这样的顺序更加符合数据预处理的逻辑性。

然而，在某些情况下，如果缺失值的数量非常少，且你有理由相信这些缺失值不会显著影响数据的分布，你可能会选择先进行winsorize处理。但这种情况较为少见，并且需要你对数据的特性和分布有很好的理解。

总的来说，先剔除缺失值再进行winsorize处理是更加常见和推荐的做法，因为这样可以确保处理的数据集是完整和准确的，从而提高分析结果的可靠性。

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