缺失数据是一项不可忽略的问题，缺失比例较高时会严重影响试验结果，所以处理缺失数据尤为重要。针对该问题，引用R内置数据集，采用成列删除、单一插补和多重插补方法，在数据缺失10%、25%、50%和75%的条件下，用这三种方法作插补，对插补后的数据做统计检验，结果表明，当缺失比例较小时，三种方法的结果相差不大，可以选择较简便的成列删除。随着缺失比例增加，不同方法的结果相差逐渐增大，相对稳定的方法为多重插补，结果与真实数据相差较小。
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