在进行回归分析前对数据进行预处理是常见的步骤，其中“缩尾”和“截尾”处理分别指的是对极端值（异常值）的不同处理方式：

- **缩尾**处理：通常是指将超出一定范围的异常值拉回到这个范围内。例如，可以使用winsorizing的方法，将极大或极小值替换成一个界线内的最大或最小值。

- **截尾**处理：则是直接删除那些被视为异常的数据点，即不包括在分析中。

你遇到的情况是缩尾后某些回归结果变得不显著，而截尾后则显著。这可能是由于被截掉的点对模型产生了较大的影响，但在统计学上，选择哪一种处理方式取决于多个因素：

1. **理论背景**：首先要考虑数据异常值的原因和你的研究假设。如果这些异常值有合理的解释，并且与你所研究的问题相关，那么应该尽可能保留它们的信息。

2. **数据分析目标**：如果你关心的是总体趋势而非个别极端情况的影响，则缩尾可能更合适。如果认为异常点是由于测量错误或非典型事件造成，截尾可以考虑。

3. **数据分布特性**：数据是否遵循你假设的分布模型？如果不是，异常值的存在可能是合理的，并且应该在分析中予以保留和解释。

关于你的导师提到“可以”使用截尾处理，这表明从实用性和解决当前问题的角度来看是可行的。但是，在发表研究结果时，你应当明确说明采取了何种数据预处理方法及其理由，让读者或审稿人能够理解并评价这种方法对分析结果的影响。

对于**截尾产生的缺失值是否需要drop掉**的问题：

- 如果你的模型能够很好地处理缺失值（例如某些机器学习算法），或者你可以用合适的方法填充这些缺失值，则不一定非要删除。
- 但是，在回归分析中，如果数据点被截去，意味着该观测不再适合作为有效信息用于后续的统计分析。因此，在传统的统计方法中，通常会将这些被截掉的数据点从样本中移除。

最后，无论采取何种预处理方式，都应当在研究报告或论文中详细记录和解释所采取的方法及其理由，以保证研究的透明度和可重复性。

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你需要看看为什么截尾会有不一样的结果
是不是数据中有很离谱的极端值影响了实证结果

那截尾导致的缺失值怎么办呀

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