关于prco mi多重填补的疑问

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求助各位大侠，关于prco mi多重填补面板数据缺失值，proc mi补缺面板数据，发现填补完后观测行数增加了很多，本来原数据跑的显著性不好，mi补缺后变好了，这样是不是不能代替原数据跑回归

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关键词：PRC 面板数据 数据缺失 各位大侠 缺失值

MI应该只补观测的缺失值吧，怎么多出行，这意味着多出观测了

bridge1989 发表于 2015-1-30 21:20
MI应该只补观测的缺失值吧，怎么多出行，这意味着多出观测了

是的，不知道为什么会多出了很多观测

As my understanding:
The imputation in MI procedure includes many methods. The bottom line is to impute missing through introducing randomness (with a set of plausible values that represent the uncertainty about the right value to impute). That is, instead of using one dataset, you create a number of datasets (nimpute=). NIMPUTE= default as 5. Of course, you need to adjust this randomness by using MIANALYZE procedure to summarize your analysis results.
In fact, if the results from the incomplete dataset (original) and the imputed dataset differ a lot, it is a big warning to review your imputation methods.
Jingju

实在抱歉，我从没用过这个PROC，我如果发现什么再跟你交流吧