项目无回答的缺失数据处理方法是？
2022-11-26
（一）个案剔除法
最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。
（二）均值替换法
在变量十分重要而所缺失的数据量又较为庞大的时候，个案剔除法就遇到了困难，因为许多有用的数据也同时被剔除。
（三）热卡填充法
对于一个包含缺失值的变量，热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充
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