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**缺失值处理注意事项
**缺失值大于已有的数值
list if age > 60 & age < . （不会列出缺失值）
list if age >=.
**更有效地删除缺失值
用missing函数，不建议用drop if age == .
使用drop if missing(age)
clear
input x1 x2 x3 x4
1 2 . 4
4 5 .a 4
6 . .b 5
7 18 .c 9
end
egen min = min(x3) // 忽略了所有缺失值，也就是缺失值那一行删除
egen max = max(x2) // 忽略了缺失值
egen rowmax = rowmax(x1 x2 x3) // 计算每一行的最大值，忽略了缺失值
* rowtotal()、rowmean() 和 rowsd()函数会忽略缺失值
egen miss = rowmiss(a b c) //得到a、b、c三个变量每行缺失值的个数
correlate x1 x2 x4 // 忽略含缺失值的观测值
correlate x1 x2 x4 if !missing(x2) //与上命令结果等价
pwcorr x1 x2 x4 // 利用所有成对数据，与下面的命令不一样，x1和x4的相关系数不同
pwcorr x1 x2 x4 if !missing(x2)
把缺失值替换成数值
注意以下命令，会把缺失值.情况也修改
replace x2 =10 if x2 > 4
准确做法是replace x2 =10 if x2 > 4 & !missing(x2)
replace x2 = 6 if x2 !=2（缺失值也会跟着替代）
replace x2=0 if x2 ==.
mvencode x2, mv(. = 0) //与上命令等价
x3这样的数列就非常麻烦，采用以下方法
mvencode x3, mv(. = 1 \ .a = 2)
把数值替换成缺失值
mvdecode x2, mv(18)
mvdecode x2, mv(2 = . \ 5 = .a)
控制变量缺失值剔除
*批量的方法
local vlist "var1 var2 var3"
egen miss = rmiss(`vlist')
drop if miss !=0 //删除上述变量中的缺漏值，有一个则都删除
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