缺失值处理计算说明

提示：本指南只针对缺失值处理特有的内容进行描述，关于软件的通用操作流程（如文件上传、参数设置、结果下载等），请查看：通用计算说明

1. 方法概述

缺失值处理用于分析数据缺失情况，并按设定规则生成处理后的数据集。完整流程包括：

1. 缺失值识别：把空白、空格、“无”、自定义标记等识别为缺失
2. 缺失汇总：按变量统计有效N、缺失N、缺失率
3. 缺失处理：删除、统计量填补、顺序填充或线性插值
4. 导出结果：输出分析表、处理记录和处理后数据

特别提醒： 删除与填补都会改变样本结构或数值分布，应结合缺失机制与研究背景选择方法，并在论文中说明处理策略。

2. 计算步骤

2.1 处理逻辑

2.1.1 缺失值识别

系统可按策略把以下内容识别为缺失：

自定义标记请使用英文分号 ; 分隔，例如：NA;未知;-999。

2.1.2 处理方法

不处理

• 仅输出缺失分析结果，不改动数据

删除

• 删除含缺失值的行：任一一列缺失即删除该行
• 按行阈值删除：当一行缺失数量或缺失比例达到阈值时删除
• 按列阈值删除：当一列缺失数量或缺失比例达到阈值时删除

填充

• 数值与分类填充方法分开设置，可同时生效
• 数值变量：均值 / 中位数 / 固定值 / 线性插值 / 前向填充 / 后向填充 / 不处理
• 分类变量：众数 / 固定值 / 前向填充 / 后向填充 / 不处理
• 某一侧选“不处理”时，该类型变量保持原样
• 前向、后向填充按当前 Excel 行顺序传递最近有效值
• 线性插值仅对数值变量，在两端有效值之间插值

2.2 数据文件格式

缺失值处理需要上传第一行为变量名的 Excel 文件。

文件格式要求：

• 第一行为变量名称
• 可同时包含数值变量与分类变量
• 允许存在空白单元格和文本缺失标记

数据示例：

页面可直接下载示例文件 缺失值处理示例.xlsx 作为模板。示例中包含空白、空格、“无”、NA、未知 等多种缺失形态。

2.3 参数设置

1. 处理方法：不处理 / 删除 / 填充
2. 删除规则（当选择删除时）
   • 删除含缺失值的行
   • 按行阈值删除
   • 按列阈值删除
3. 阈值类型与阈值（阈值删除时）
   • 缺失数量或缺失比例
   • 比例阈值范围为 0–1
4. 数值填充方法（当选择填充时）
   • 不处理 / 均值 / 中位数 / 固定值 / 线性插值 / 前向填充 / 后向填充
5. 分类填充方法（当选择填充时）
   • 不处理 / 众数 / 固定值 / 前向填充 / 后向填充
6. 数值固定值 / 分类固定值（对应侧选择固定值时分别填写）
7. 缺失值识别策略
   • 可多选：空白单元格、纯空格文本、文本“无”、自定义
8. 自定义缺失值
   • 仅在勾选“自定义”时生效

2.4 计算结果

2.4.1 变量缺失汇总

结果摘要还会给出完整样本数和缺失单元格总数。

2.4.2 处理记录

2.4.3 处理后数据

当执行删除或填充后，下载结果中会包含“处理后数据”工作表：

• 填充产生的新值会以橙色底色高亮，便于核对
• 可用于后续描述统计、相关分析、差异检验等

2.5 结果解读建议

1. 先看缺失率是否集中在少数变量；高缺失变量可能需要删列或重新收集。
2. 若缺失与其他变量/组别有关，简单删除可能引入偏差。
3. 均值/中位数填补会压缩方差；固定值填补可能制造虚假峰值。
4. 前向、后向填充和线性插值依赖行顺序，只适合有明确时间序或逻辑序的数据。

3. 注意事项

1. 数值与分类填充方法可分别配置并同时生效；均值、中位数、线性插值仅作用于数值变量，众数填补仅作用于分类变量。
2. 阈值删除中，比例阈值请填写 0–1 之间的小数，例如 0.5 表示 50%。
3. 自定义缺失值匹配前会先去掉首尾空格。
4. 若选择“不处理”，结果仍会给出缺失汇总，但不会改写原始数据。
5. 试用版仅支持使用示例文件计算。