在处理CFPS（中国家庭追踪调查）数据时，如果遇到不适用值（通常是-8、-7、-6这类代码），这表示该问题对受访者并不适用，或者信息缺失。处理这些情况的方法有以下几种：
1. **填充平均数**：对于数值型变量，可以使用样本中其他观测的均值来代替。
2. **使用模式或众数**：对于分类变量，使用出现频率最高的类别替代。
3. **多重插补（Multiple Imputation）**：这是一种统计方法，用于处理缺失数据。它通过创建多个数据集，每个数据集中对缺失值进行不同的预测填充，从而减少偏差和估计量的不确定性。
4. **删除含有大量不适用或缺失值的变量**：如果某个变量大部分情况下都是不适用或者有太多的缺失，可以考虑在分析中去掉这个变量。
5. **使用插补模型**：根据其他变量的信息来预测并填充缺失值。例如，使用回归、决策树或其他机器学习方法进行预测。
6. **创建“缺失”或“不适用”的类别**：将这些情况作为一个独立的分类加入到数据集中，特别是在分析中需要考虑到受访者未回答的原因时。
7. **保持原样并标记**：在某些情况下，特别是当样本量足够大且不适用值不是特别多时，可以保留原值并在数据分析或模型构建中予以特殊处理。
选择哪种方法取决于缺失数据的模式、数据集的特点以及你具体的研究目的。在进行任何处理前，重要的是先理解这些不适用值的原因和它们在总体中的分布情况。
此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用
发帖
雷达卡
加好友,备注jltj
京公网安备 11010802022788号
论坛法律顾问：王进律师
知识产权保护声明
免责及隐私声明
