分类变量的缺失值用SAS如何处理？

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分类变量的缺失值用SAS如何处理？用mi过程可以实现吗？

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关键词：分类变量 缺失值 如何

你想把缺失值变成什么？
data a;
input x y$ z$ m;
cards;
. . . 1
;
run;

data b;
set a;
array char _CHARACTER_;
array numr _NUMERIC_;
do over char;
if char eq "" then char="置0";
end;
do over numr;
if numr eq . then numr=0;
end;
run;

现在有一个数据集，但是有些分类变量存在缺失值，比如说学历（分成小学，初中，高中，大学或以上），所以想问有什么办法可以将这些缺失值进行填补？现在的缺失值处理方法好像都是针对连续变量的，不知道分类变量有什么方法可以处理？

我也有同样问题，期待学习一下

缺失值填充有很多方法，你想对缺失值填充什么值？你没有运行我上面给的code吗？

运行了，但是就只能指定一个值吗？我的意思是可不可以像多元填补的方法一样可以自己填补，不用自己指定的方法？

你可以用SAS 的PROC MI来做multiple imputation

It really depends how much you know the data or data distribution. Without any prior information the inputing data helps nothing at all.

对于mi 过程还不是很熟练，有没有高手可以举个例子说明一下。

不好意思，上次没有说清楚。SAS 的MI主要还是针对数值型变量进行插值，而且一般是要求至少有两个数值型变量。如果是字符型的变量，可以采用Single Imputation 方法，比如采用按组别的最高频率值来插值。

但在有的分析中，可以将缺失值最为一个类别来处理。