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失 值 的 变 量 , 然 后 为 每 一 个 缺 失 变 量 都 生 成 一 个 指 示 变 量 , 它 会 按 照 相 应 变 量 是 否 缺 失 将 全 部 记录 分 为 两 组 。 随 后 按 照 这 种 分 组 情 况 , 为 所 有 连 续 性 变 量 进 行 t 检 验 。 例 如 本 例 中 是 按 照 、 chol是 否 缺 失 被 分 成 了 两 组 , 然 后 对 age 、 chol 进 行 两 组 均 数 的 t 检 验 。 从 中 可 见 年 龄 均 数 在 缺 失 、 未缺 失 组 间 存 在 差 异 , 缺 失 组 的 年 龄 明 显 要 大 一 些 。表 20. 8 对 应 了 Crosstabulations of categorical and indicator variables 单 选 杠 的 输 出 , 实 际 上 是为 每 一 个 分 类 变 量 都 和 缺 失 指 示 变 量 生 成 交 叉 表 。 由 此 可 以 看 出 分 类 变 量 和 缺 失 情 况 间 的 联 系趋 势 。表 20. 9 对 应 于 Percent mismatch 选 项 框 , 为 所 有 存 在 缺 失 的 变 量 显 示 其 中 一 个 变 量 缺 失 , 而另 一 个 未 缺 失 的 记 录 所 占 的 比 例 。 本 例 因 只 有 一 个 变 量 有 缺 失 值 , 故 结 果 无 实 际 意 义 。根 据 以 上 分 析 , 可 以 发 现 变 量 chol 的 缺 失 情 况 似 乎 和 变 量 age 的 取 值 有 关 , 年 龄 越 大 , chol缺 失 的 就 越 多 。 如 果 结 合 专 业 知 识 , 这 一 关 联 也 可 以 成 立 的 话 , 则 可 以 认 为 该 缺 失 属 于 随 机 缺 失(MAR) 。20.3 缺 失 值 填 充 技 术前 面 的 描 述 表 明 该 缺 失 属 于 随 机 缺 失 , 由 于 本 研 究 的 目 的 是 分 析 年 龄 、 体 重 组 对 胆 固 醇 的 影响 情 况 , 因 此 这 里 的 数 据 缺 失 可 能 对 分 析 结 果 有 较 大 的 影 响 , 下 面 就 使 用 相 应 方 法 对 原 模 型 进 行估 计 。• 415 •