三、处理缺失数据
删除缺失数据样本，其前提是缺失数据的比例较少，而且缺失数据是随机出现的，这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。
用变量均值或中位数来代替缺失值，其优点在于不会减少样本信息，处理简单。但是缺点在于当缺失数据不是随机出现时会产成偏误。
多重插补法（Multiple imputation）：多重插补是通过变量间关系来预测缺失数据，利用蒙特卡罗方法生成多个完整数据集，再对这些数据集分别进行分析，最后对这些分析结果进行汇总处理。在R语言中实现方法是使用mice包中的mice函数，生成多个完整数据集存在imp中，再对imp进行线性回归，最后用pool函数对回归结果进行汇总。汇总结果的前面部分和普通回归结果相似，nmis表示了变量中的缺失数据个数，fmi表示fraction of missing information，即由缺失数据贡献的变异。
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library(mice)
imp=mice(sleep,seed=1234)
fit=with(imp,lm(Dream~Span+Gest))
pooled=pool(fit)
summary(pooled)
当我们在数据集中缺少值时，重要的是考虑为什么它们会丢失以及它们对分析的影响。有时忽略丢失的数据会降低功耗，但更重要的是，有时它会使答案有偏差，并有可能误导错误的结论。因此，重要的是要考虑丢失的数据机制是什么，以便对其进行处理。 Rubin（1976）区分了三种类型的误报机制：
