spss进行多重插补问题

个案剔除法(Listwise Deletion)
　　最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法(listwise
deletion)，也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。如果缺失值所占比例比较小的话，这一方法十分有效。至于具体多大的缺失比例算是“小”比例，专家们意见也存在较大的差距。有学者认为应在5%以下，也有学者认为20%以下即可。然而，这种方法却有很大的局限性。它是以减少样本量来换取信息的完备，会造成资源的大量浪费，丢弃了大量隐藏在这些对象中的信息。在样本量较小的情况下，删除少量对象就足以严重影响到数据的客观性和结果的正确性。因此，当缺失数据所占比例较大，特别是当缺数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而得出错误的结论。

这可能是因为在SPSS进行多重插补时，缺失值已经被填充为估计的值，但是在导出数据时，缺失值并没有被完全替换，因此在R语言中仍然显示为缺失值。

一种解决方法是在SPSS中将多重插补后的数据导出为一个新的数据集，而不是使用SPSS的导出功能。这样可以确保在导出时缺失值已经被替换为估计值。另一种方法是在R语言中使用类似“na.omit”或“complete.cases”的函数，将含有缺失值的行或列删除，以确保数据完整性。

可以把缺失值按照脱落计算，后续再插补