缺失值处理

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如果400多个样本，它们的好几个指标都是这个指标缺这些数据，那个指标缺那些数据，要做probit 或中介效应分析或结构方程模型，该怎么办？直接剔除吗？（比如在Stata中）

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关键词：缺失值处理 缺失值 结构方程模型 Probit 中介效应分析

缺失数据的处理依赖于缺失机制，在Little和Rubin的专著《missing data》中有关于缺失机制的定义，楼主可以根据自己的数据来先假定缺失机制，再考虑使用哪种方法。楼主提到的删除数据的方法一般被称为CC(complete case), 在随机缺失和非随机缺失的情况下会造成参数估计有偏。
在广义线性模型下missing data的处理有一篇经典的文章 “Missing-Data Methods for Generalized Linear Models: A Comparative Review”，文中提到了四种常用方法，希望可以帮到你！

猪大王 发表于 2019-9-3 16:56
缺失数据的处理依赖于缺失机制，在Little和Rubin的专著《missing data》中有关于缺失机制的定义，楼主可以根 ...

好的，我去找找看，非常感谢您