我们在临床研究中常会遇到数据缺失这种尴尬情况，数据缺失得多了对我们的研究结果造成了影响，多重插补（MI，Multiple imputation）是用于填补复杂数据缺失值的一种方法。近年来出现在不少高质量SCI论文中。
今天我们来演示一下SPSS缺失数据多重插补功能，首先打开数据表格，可以看到有很多缺失项
我们依次点击分析—多重插补—插补缺失数据值
把要插补的变量全部选入模型中，一般默认插补5个数据集，SPSS会新生成一个数据集，我们可以给它随便起个名字，这里就叫数据集2
点击确定，新生数据集就生成了，这里可以看到插补方法，缺失值和插补数
右上角可以看到一共生成了5套数据，表中可以看得出黄色部分为SPSS的插入数据
有时候SPSS会报错显示
我们可以把把测量指标名义变成标度就解决了
那生成5套数据后怎么进行分析呢，可以把这6套数据各放入模型做一遍，然后通过R或stata合并效应值和可信区间，这里就不具体说了，有兴趣的可以继续关注我的课程。
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