可以 不影响

好的 谢谢！

如果被解释变量和解释变量存在数据缺失的情况，不进行缺失值删除是可以进行一些统计分析的，但这可能会对结果产生影响。例如：

1. 线性回归：可以正常运行，但缺失值可能导致参数估计有偏，并降低模型的效率。有时可以使用如多重插补、随机森林插补等方法处理缺失值。

2. 相关性检验：同样可以执行，但结果可能不反映完整数据集的情况。如果两个变量之间的关系只在非缺失数据中存在，那么你可能会错过这个信息。

3. 缩尾：对于异常值的处理，若直接进行缩尾操作，可能会导致原本存在的信息丢失。建议先处理缺失值或考虑其他异常值处理方法。

4. 描述性统计：可以得到基于非缺失数据的统计量，但这些结果不能代表整个数据集。

总之，虽然在某些情况下不删除缺失值仍然可以运行命令，但分析结果可能不够准确或全面。建议根据实际情况选择合适的缺失值处理策略，如删除、插补等，以确保分析的稳健性。

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