數據清理中常用的幾種處理缺失值的方法

由於調查、編碼和錄入誤差，數據中可能存在一些無效值和缺失值，需要給予適當的處理。常用的處理方法有：估算，整例刪除，變量刪除和成對刪除。
（1）估算(estimation)。最簡單的辦法就是用某個變量的樣本均值、中位數或衆數代替無效值和缺失值。這種辦法簡單，但沒有充分考慮數據中已有的信息，誤差可能較大。另一種辦法就是根據調查對象對其他問題的答案，通過變量之間的相關分析或邏輯推論進行估計。例如，某一產品的擁有情況可能與家庭收入有關，可以根據調查對象的家庭收入推算擁有這一產品的可能性。
（2）整例刪除(casewise deletion)是剔除含有缺失值的樣本。由於很多問卷都可能存在缺失值，這種做法的結果可能導致有效樣本量大大減少，無法充分利用已經收集到的數據。因此，只適合關鍵變量缺失，或者含有無效值或缺失值的樣本比重很小的情況。
（3）變量刪除(variable deletion)。如果某一變量的無效值和缺失值很多，而且該變量對於所研究的問題不是特別重要，則可以考慮將該變量刪除。這種做法減少了供分析用的變量數目，但沒有改變樣本量。
（4）成對刪除(pairwise deletion)是用一個特殊碼(通常是9、99、999等)代表無效值和缺失值，同時保留數據集中的全部變量和樣本。但是，在具體計算時只採用有完整答案的樣本，因而不同的分析因涉及的變量不同，其有效樣本量也會有所不同。這是一種保守的處理方法，最大限度地保留了數據集中的可用信息。
採用不同的處理方法可能對分析結果產生影響，尤其是當缺失值的出現並非隨機且變量之間明顯相關時。因此，在調查中應當儘量避免出現無效值和缺失值，保證數據的完整性。