[missing data]怎样用平均值简单替换缺失值

9808

收藏 2013-06-14

我有好些变量，缺失值都不超过5%，想把缺失值都替换成相对应的这个变量的平均值，怎么操作呀？
例如我的有5000个样本，100人缺失了年龄值，剩下4900人平均是30岁，怎样用30放进去缺失的那些人的年龄变量里面呢？
sas太难搞了。。。谢谢指教！！

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playmore

2013-6-14 08:39:11

看下面这个链接

http://hi.baidu.com/crack_man/item/0e057bfd0d73bc26743c4c4a

另外缺失值填补还有另外的方法，可以查看proc mi
只不过也可以留着不填，这样含有缺失值的数据对均值之类的统计量没有影响，比如proc means

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qiangyoung

2013-6-14 08:49:03

你的数据形式是这样的吗？
people1 age name ...
people2 age name ...

还是其它形式的？

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mileo

2013-6-14 11:38:11

qiangyoung 发表于 2013-6-14 08:49
你的数据形式是这样的吗？
people1 age name ...
people2 age name ...

是的
一个观察值对应一个人，有年龄体重等等变量
现在就想把年龄缺失的用这一群人的平均年龄去填补
谢谢呵呵

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mileo

2013-6-14 11:38:58

playmore 发表于 2013-6-14 08:39
看下面这个链接

http://hi.baidu.com/crack_man/item/0e057bfd0d73bc26743c4c4a

谢谢谢谢解答！！
我再好好琢磨下哈宏变量对我这个菜鸟有点困难。。

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qiangyoung

2013-6-14 13:03:48

*思路就是先把数据读取到people,求得年龄总和
*然后再对people进行筛选，把后缺失值改成平均值
*age 是你要读的年龄，avg是平均年龄*count为观测总条数
data people;
INFILE ’文件路径’;
input age ;
if age ^ =. Then sumAge+age;
count+1;
run;

data people2;
set people;
if age=. then age=sumAge/count;
run;

仅供参考，在公司没有环境，不知道有没有错

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qiangyoung

2013-6-14 21:25:56

data people;
INFILE 'D:\My SAS Files\t.dat' dlm=',';
input name $ age;
if age ^ =. then do;
sumAge+age;
count+1;
end;
run;

data people2;
set people;
if age=. then age=sumAge/count;
run;

改成这样，可能更符合题意

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mileo

2013-6-14 23:59:06

qiangyoung 发表于 2013-6-14 21:25
data people;
INFILE 'D:\My SAS Files\t.dat' dlm=',';
input name $ age;

谢谢您的热心解答~~怒赞！！！
有人建议我用这个方法
PROC STDIZE DATA=我原来的data REPONLY METHOD=mean OUT=outdata;
VAR age;
RUN; 好像也行哈哈

另外我有个问题，如果我的年龄是二分类的（就是按照需要，人为划分年龄层<30岁的是0，大于等于30岁的是1），那么要是用平均值来填充missing data的话，就会有0.1234（假如二分类年龄的平均值0.1234），我希望missing data要么是0 要么是1，不希望它是0.1234，这个是不是做不到啊？只能用MI？
谢谢！！

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qiangyoung

2013-6-15 20:08:38

mileo 发表于 2013-6-14 23:59
谢谢您的热心解答~~怒赞！！！
有人建议我用这个方法
PROC STDIZE DATA=我原来的data REPONLY METHOD ...

你想让缺失值什么时候为0，什么时候为1？

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visiting

2013-6-15 23:21:33

proc standard data=dataset replace out=dataset_replaced;
var vars; /* 如果一次处理所有变量不需要这一条 */
run;
proc print data=dataset_replaced;
run;

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mileo

2013-6-18 03:41:18

qiangyoung 发表于 2013-6-15 20:08
你想让缺失值什么时候为0，什么时候为1？

我的初衷是假如missing data是用multiple imputation来做，得到了年龄层的估算值，如果是<0.5，那么就归为0（小于30岁），如果是>0.5,那么就归为1（大于30岁）。
但是现在我的missing data比例比较小，而且做MI的话电脑跑不起来了，所以我想只用平均值代替。这样的话由于平均值不是一个二分类（0或1）的，譬如说是0.1234，那么就没有意义了；但是由于0.1234<0.5,那么就是全部的missing data都归为0（小于30岁）了，好像也不太好吧，而且还不如直接全部把missing data替换成0就更简单了吧。。
呵呵谢谢热心帮助！！

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mileo

2013-6-18 03:46:23

visiting 发表于 2013-6-15 23:21
proc standard data=dataset replace out=dataset_replaced;
var vars; /* 如果一次处理所有变量不需要这一 ...

很奇怪，我用这个proc standard或者proc stdize做出来proc freq看的时候，发现还是只有两层（0或1），就是说：按道理年龄层的平均值是0.1234，那么proc freq的时候应该是三层——0, 0.1234 和1，但现在sas输出结果是missing data的人数全部放进去了0那一层。
感觉是sas默认如果是二分类的变量的时候，如果用平均值代替的话也会把平均值放入到二分类的那个相近的层里面（像这个例子，0.1234接近于0，所以都放进去了0那一层）？

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jingju11

2013-6-18 09:39:58

You may think that is to score the missing responses from a logistic model based on non-missing values. Jingju

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zcycy

2015-4-10 23:31:32

qiangyoung 发表于 2013-6-14 21:25
data people;
INFILE 'D:\My SAS Files\t.dat' dlm=',';
input name $ age;

刚好最近有类似问题，不好意思来挖坟了。
这个程序中，缺失的变量值不是会被到当前观察对象为止的平均值所替代，而不是全部的平均值？

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wuzubin12345

2015-4-10 23:40:55

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tangliang0905

2015-4-11 23:43:00

按照非缺失年龄组的比例，安排给缺失的数据。比如，非缺失组0:1是4:6，那么缺失的100个数据就是40个0，60个1了。这就是填充变量型数据方法啊

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