变态导师：告诉我！缺失数据多重插补后你如何逐步回归法筛选预测变量

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这是一个技术难题，不少人在问，因为多重填补后很难直接开展自变量筛选进行处理。 所以作为一名知名“变态”导师的我，给研究生出了一道题目，当缺失数据采用多重填补后，怎么进行逐步回归法筛选自变量呢？ 各位用自己的数据真实世界研究或者构建预测模型时，或多或少都会遇到 存在缺失值 的问题。 对于这个问题，网上有大把的教程教你怎么使用多重插补。 但我还没有发现关于插补之后多个插补集如何进行变预测变量(自变量）选择的教程。 这个问题确实难办，难办在插补后各个插补集的预测变量未必一致，如果存在不一致的情况，就很难进入后续的分析流程了。首先想到的一个办法是选取其中一个插补集，以该插补集为准选择预测变量，选择变量的方法根据之前的来就行。 那么是否存在更为科学的办法呢？答案是肯定的。 最近看到 ………………………………