您的问题真的算很难。
您问的是drop掉该变量，所以如果这个变数不重要，那拿掉就拿掉吧。

以下的论点是在，该变量不可以拿掉，但该变量有大量缺失值，这样不完整的dataset怎么办…
若要看书，建议Colin amd Trivedi的Microeconomietrics methods and applictions的
Chapter 27 Missing Datat and Imputation是您不错的参考章节。
当然stata的手册[MI]也很值得参考。[SAS也有专门对应的处理方式】

首先，您应该确定您的IQ test的数据大量缺失究竟是怎样的缺失法。
这会扯到缺失机制的问题，在某些缺失机制下【譬如MAR，指missing at random】
则，可忽略。【可忽略的意思是，就在不完整的资料下做吧！ 专业一点的术语 listwise delection】

究竟多少缺失比率下，可采用listwis delection？
书上指出 Schafer,1996建议 5％或更少。
但我曾听过这方面的研究，由学弟们报告【哪一篇我实在忘了】
大概最高不得超过30%【比率实在不好说，我不确定，因为这方面的探讨应该一两年前听过的】

最后，如果是问我个人，我觉得该变数实在不宜拿掉。
因为Wooldridge的书，最爱举IQ test对wage的影响。
少掉这变数，一定会被质疑可能有衡量误差…问题。
若这个变数不宜拿掉，则这又带来一个问题，缺失值怎么办？
则stata的[MI]就派上用场了！ 至于缺失值该填什么？ 我想这是您该自己去想想的问题。
譬如IQ test可能与什么有关？ 受教育年数？ 年龄？ 父母的受教育年数？
等您思索好，则可完成多重插补这些missing value

希望对您有所帮助，写的好累阿！ 评个分吧！ 哈哈！

2# h3327156


实在太感谢楼上的大侠了，太专业了，哈哈。

我刚才一直在研究这个问题。

关于缺失机制，我实在不好判断是何种原因。因为作业的数据就是这么给的……其他的IQ result的分布也没其他异常，所以不知道是mar还是nmar还是mcar...

IQ对于wage的确是伍德里奇喜欢举的一个例子。我也很像检验他们之间的关系。
问题是我刚才用stata统计了一下，1670个obs，650个mv，缺失率是39%，将近40了。

在缺失率这么大的情况下，用均值填，甚至用multiple imputation算出来的填充数据是否能作准？

等待大侠的回复。

用均值代，书上是指没有模型基础下的填代【实在想不出决定IQ test的是什么，那用这个不错】
用MI的方法，这是有模型基础的。

我个人认为，是可以作准的，missing value该填什么，有很多种方法的。
这些方法，很难说哪一个比较好。【虽说也有文献去模拟并比较各种方法！】
但任何一种方法，都希望猜出这些missing vlaue值可能是什么，
而且希望比较大比较多的dataset，进而有比较多的information，
避免模型估计的偏误与不精确。

缺失率再大，放弃绝对不是一个好方法。
均值法或MI法都好，这些方法都是希望更好，不是吗？
至少我们可能越接近完美了！

为尊重前人的研究，建议在使用时，
把stata的手册引用上去，或者书上提到的一些文献，调出来引用上去。
最后，Rubin (1976）那篇，大概这方面的研究都不得不引用的经典文献。

我不是大侠…欢迎讨论。

4# h3327156


发现处理missing data还真的是一个比较大的课题。。

如果我用均值替代法，在stata中
直接用mean IQ算出来的均值是包括了缺省值的均值还是剔除了缺省值的均值？
比如x1=1,x2=missing,x3=2
mean x=(1+2)/2=1.5?

stata处理缺失数据的默认方式是怎样的呢？
把missing的data当做0处理？

我应该用何种命令去替代缺省数据的均值呢？

嗯！确实是一个很大的课题。
否则stata手册不会一个[MI”两百多页…看到我都想放弃，不做了！

均值替代法，这边提的是比较不专业的，【所谓不专业，是指就不用stata专属的mi指令去做】
您的问题很好，您指的作法，均值是剔除了缺省值的均值
以下是我建立的一个例子：您参考看看～
1.我假设，sch【受教育年数】而另一变量iq【这就不说了】
2.而misssing的iq均值，由相同sch的个体去构成
【这个作法下的新iq变量，叫newiq】
【这有个盲点，如果相同sch的人，全部都拒答成missing值，则无法计算】
3. newiq2指的是，所有missing的iq值，通通由非misssing的iq均值构成。

input iq sch
iq sch
80 12
90 12
. 11
120 16
80 11
. 9
140 18
70 9
. 9
92 16
end

mean iq

bysort sch: egen missing_iq=mean(iq)
gen newiq=missing_iq if iq==.
replace newiq=iq if iq!=.

egen newiq2=mean(iq)
replace newiq2=iq if iq!=.

sum iq newiq newiq2

最后，也许您想执行multiple imputation，
help mi imp
【要讲实在超多的，不如您好好看手册】
不过在执行mi imp前，
您要先设定一些东西【help mi set】
mi set
………
【简言之，这是在对您missing值资料的设定与插补设定，不废言，看手册】