stata-数据缺失处理

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1.缺漏值一般显示情况

文字类的缺失值“”、N/A、None、Null

数值类的缺失值.、9999（等奇异数值）

数值型的以.居多，值得注意的是以下几点：

*- sum, regress, generate 等，会自动忽略缺失值；

*- count, keep 等，则会将 "." 视为一个无穷大的数值

2.标记缺失值

mvdecode x1 x2, mv(-97 -999)批量 将x1和x2中-97到-999之间的数值更换成.

replace x1 ="." if x1== "N/A"

3.查看缺失值

（1）sum看样本观察值和统计的结果是否一致

（2）misstable sum var，会自动列举出缺失变量的统计情况

（3）利用rmiss()函数

egen miss = rmiss(var)

list var miss if miss!=0 //var存在缺失值miss将会不为0

sum var if miss==0 //列出排除缺失值的统计分析

（4）等价于sum var if missing(var)

（5）利用e(sample)函数

先reg y x control

然后fsum var if e(sample)==1 ,stat(N mean sd min max） format(%6.3f)  cat() label

4.补充缺失值

help mi

help  carryforward

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