1. 引言

大量数据集，即使是高质量的数据集，也可能会由于各种原因存在数据缺失。为此，Stata 提供了许多分析和处理缺失值的命令，例如：

• codebook ：描述缺失值的数目；
• egen ：生成缺失值数目的变量；
• ipolate ：用于填补缺失值；
• misstable ：报告缺失值；
• mvdecode ：将缺失值转换为数值，如 -99；
• tabulate ：可以将缺失值考虑在统计范围内。

在本文中，我们将介绍一个功能更强大的处理缺失值的命令 missings 。

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全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/32c1992b13963.html目录1. 引言 2. 命令介绍 3. 案例应用 4. 相关推文 相关课程 免费公开课 最新课程-直播课 关于我们   1. 引言大量数据集，即使是高质量的数据集，也可能会由于各种原因存在数据缺失。为此，Stata 提供了许多分析和处理缺失值的命令，例如：codebook：描述缺失值的数目； egen：生成缺失值数目的变量； ipolate：用于填补缺失 by id :gen aaa = 100+[_n-1] // 1缺失连续3年数据 drop if (year == 2016|year == 2017|year == 2018)&id == 1 // 2缺失连续4年数据 在`: ... '以及local lname:之后对宏扩展函数进行颜色处理local lname: 常用表达通过regexr()和regexm()函数提供的有限语法，以及通过ustrregexm() ， ustrregexrf()和ustrregexra()函数在 Stata 14和15中提供的功能强大的regex语法，都进行了ustrregexm() 。 动态Markdown和LaTeX文档。 其他不错的功能： 与uni code 标识符一起使用。 在合法的 Stata 语法中使用uni code 。 具有下拉帮助菜单的功能的自动完成功能。 （可以在设置中将其关闭）。 自动完成命令和宏。 如果变量名非法，即变量名大于32个字符，以数字开头或为保留名，则向您发出警报。 1. 查看 缺失值 情况：使用命令“describe”或“summarize”查看数据集中每个变量的 缺失值 情况。 2. 删除 缺失值 ：使用命令“drop”删除 缺失值 所在的观测。 3. 替换 缺失值 ：使用命令“replace”将 缺失值 替换成特定的数值，如平均值、中位数等。 4. 插补 缺失值 ：使用命令“impute”进行插补，可以使用均值或回归等方法进行插补。 5. 处理重复值：使用命令“duplicates” 查找 重复值，并使用命令“drop”删除重复值。 6. 处理异常值：使用命令“outliers” 查找 异常值，并使用命令“replace”或“drop”进行处理。 以上是 Stata 软件进行 缺失值 处理的方法，具体的操作可根据实际情况进行调整。