You need to define your problem or question in detail. Non-random missing is a quite difficult issue. One needs to fully understand the data generating process before he creates a simulation data set for analysis.

谢谢bobguy.
我想先做MAR情况下的缺失数据分析。 现在的情况是我有一个完整数据集，我想模拟这个数据集某个outcome 不同的缺失率情况，特别是如果这个outcome 是个longitudinal data 的数据，比如说有4个不同时间下的测量值。在time1时，这个outcome缺失了10%, 在time2， 该outcome缺失了20%，time3缺失率为30%， time4为50%。 并假设是monotone的缺失形式。

我想知道如何用SAS 实现这个目标，首先如果我已经有一个完整的数据集，其次是如果我需要自己产生一个模拟的随机数据集（这个是不是更困难些，因为应该要考虑到4个不同时间outcome 的相关性和协方差关系。）

非常感谢！

monotone缺失？random缺失？

monotone指的是缺失的形式（partern）,而不是缺失机制，也就是单调缺失的情况。

Here is an example of random sample w/o replacement.

The METHOD=SRS option specifies simple random sampling as the sample selection method. In simple random sampling, each unit has an equal probability of selection, and sampling is without replacement.  

data t1;
  do i = 1 to 100;
    x=rannor(123);
    x2=x+0.001*rannor(123);
    err= rannor(123);
    y=1+ x+x2 ;
    output;
end;
run;

***if you know the sample size in numbers***;
   proc surveyselect data=t1 seed=778
      method=srs n=80 out=t2;
   run;



***if you know the proportion***;
    proc surveyselect data=t1 seed=778
      method=srs rate=0.8 out=t3;
   run;