1次自变量和3次因变量如何分析？

在您所描述的情况下，如果自变量只有基线数据，而因变量有三次重复测量数据（纵向数据），您可以考虑使用GEE进行分析，该方法适用于分析纵向数据和考虑相关性的情况。

GEE是一种广义估计方程方法，用于处理相关数据和重复测量数据。它可以用于探索自变量和因变量之间的关系，并考虑到测量之间的相关性。通过GEE，可以估计自变量对因变量的整体影响，并通过对不同时间点的测量数据进行建模，捕捉到时间的效应。

关于缺失值处理，处理方式取决于数据缺失的类型和缺失机制。对于末次随访数据的缺失，可以根据具体情况选择适当的缺失值处理方法。一种常见的方法是使用合适的缺失值填补技术，如多重插补或最大似然估计等方法，以恢复缺失的数据。这样可以利用可用的信息来更准确地估计模型参数和处理缺失值的不确定性。

可以使用gee分析，然后自变量未随访的部分做缺失处理