处理缺失值的方法有（)。
A: 将有缺失值的个案整个删除
B: 人工添加方法
C: 用样本统计量的值去代替缺失值
D: 用统计模型估计值去代替缺失值
E: 只排除有缺失值的项目问题，但保留个案
A: 将有缺失值的个案整个删除
B: 人工添加方法
C: 用样本统计量的值去代替缺失值
D: 用统计模型估计值去代替缺失值
E: 只排除有缺失值的项目问题，但保留个案
举一反三
- 在对回收后的调查问卷进行数据处理时，处理缺失值的办法主要是（）。 A: 用一个样本统计量的值代替缺失值 B: 用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值 C: 将有缺失值的个案删除 D: 将有缺失值的个案保留，仅在相应的分析中做必要的删除
- 以下关于缺失值的处理方法正确的是（）。 A: 用一个样本统计量的值代替缺失值。 B: 用一个统计模型计算出来的值去代替缺失值。 C: 将有缺失值的记录删除，不过可能会导致样本量的减少。 D: 将有缺失值的记录保留，仅在相应的分析中做必要的排除。
- 以下属于缺失数据的处理方法有（ ）。 A: 用一个样本统计量的值代替缺失值，典型的做法是用该变量的样本平均值代替缺失值。 B: 用一个统计模型计算出来的值代替缺失值。 C: 直接将有缺失值的记录删除，这样将导致样本量的减少。 D: 将有缺失值的记录保留，只在相应的分析中做必要的排除。
- 处理缺失值的常用方法有删除含有缺失值的个案和用可能值插补缺失值。
- 若处理调查数据时发现有缺失数据，且样本量很大，有缺失数据的个案比例较小，有缺失数据的个案与无缺失数据的个案在分布上无显著差异时，可以()。 A: 将有缺失的个案整个删除 B: 将有缺失的个案保留，仅在计算时删除相应变量的缺失值 C: 使用均值代替、回归估计、随机抽取、最近距离确定等方法代替缺失值 D: 通过对调查中的回答数据使用加权因子，对数据进行调整，减少缺失值的影响