2篇2章4节：用R来进行缺失值的处理

在临床科研中，由于失访、无应答或记录不清等各种原因，经常会遇到数据缺失的问题。本文将深入探讨医学科研中数据缺失的成因、分类、影响以及应对方法，结合R语言的实际应用，为医学研究人员提供全面的解决方案。

一、认识缺失数据

其实，很多医学的纵向研究因获取数据资料时间较长，受试对象疾病痊愈、居住地改变等原因，不可避免地出现缺失数据。缺失数据不仅会降低医学研究的把握度，还会给研究的结果带来偏倚。在数据收集过程中由于失访、拒访、录入错误等原因造成的不完整数据称为缺失数据（Missing data）。​​​​​​​

1、数据缺失的操作成因

在医学研究中，数据缺失的原因多种多样，可以归纳为以下几类：

受试者原因

失访：在纵向研究中，受试者可能由于搬迁、无法联系、去世等原因导致后续数据无法获取。失访在长期随访研究中特别常见，尤其是在研究对象