Missing值的处理

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如下图：我最后要使用的变量是Total，Total=Score1+Score2+Score3+Score4
问题是：每个Score里面很容易就出现缺失值，导致也成为Total缺失值，这种情况应该怎么处理？
Total是研究的因变量。如果不做出任何处理，导致模型最后的有效数量只有200多observation。但是如果做出处理，比如用0替代“.”，那么是不是篡改了数据本身的值？
感觉很困惑，请教论坛里的大神们~~~~~

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关键词：missing SSIN Miss ING Iss 因变量 模型

PS：0在这个研究背景中是有意义的，表示这个人完全没有健康问题。

如果score1\2\3\4..表示是不同期的可加数值的话，应该可以做有效样本的均值，来替代total所要达到的意义。

egen mean_egen = rmean(score1-score5)
list

lorson 发表于 2016-8-3 15:41
如果score1\2\3\4..表示是不同期的可加数值的话，应该可以做有效样本的均值，来替代total所要达到的意义。

我在想，用均值法更好，还是我用最近某年的值去替代？

Howard7738 发表于 2016-8-3 16:14
egen mean_egen = rmean(score1-score5)
list

我换了一下数据的排列形式，请再帮忙看看~

请看贴子中的那张图哈~~~~~~~

要算这个人的这个变量的均值命令是要怎么写。。。。

bysort id:egen ave=mean(Score1)

然后再把missing值replace成ave的值就好啦