在stata官方文件STATA MULTIPLE-IMPUTATION REFERENCE MANUAL RELEASE 17【Estimation】中看到的，插补之后做描述性分析：mean、proportion、ratio、total
举例：
mi estimate: mean  age      //求年龄的均值
mi estimate: proportion sex    //输出百分比

当您使用`mi estimate: logit var`命令时，确实默认只能得到系数估计。但是，您可以轻松地将这些系数转换为优势比（Odds Ratio, OR）。在Stata中，只需添加`or`选项即可：

```stata
mi estimate: logit var ... , or
```

这样可以直接输出OR值，而不仅仅是logit模型的系数。

至于描述性分析，一般建议在进行多重插补之前进行。这是因为描述性统计（如均值、标准差等）通常基于完整数据集，而不涉及缺失值处理或插补过程。然而，在某些情况下，您可能需要对多重插补后的数据也执行一些描述性统计，以理解每个插补数据集的特性。

以下是一个简单的示例流程：

1. **初步检查和描述：**在进行任何插补之前，先使用完整数据（包括缺失值）做基本的数据探索。这可以包括`summarize`, `tabulate`, 或者其他描述性统计命令。
2. **多重插补：**使用`mi impute`对数据集中的缺失值进行插补，创建多个插补数据集。
3. **插补后检查：**在多重插补完成后，可以再次运行一些基本的描述性统计。这有助于了解每个插补数据集的一般特征，但通常不用于最终分析报告。
4. **模型估计和OR计算：**
   - 使用`mi estimate: logit var ... , or`来估计logit模型，并直接获得优势比。

这样，您就可以确保对原始数据的特性有充分的理解，同时也能够利用多重插补后的数据进行更复杂或更全面的分析。

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