毕业论文数据缺失太多

毕业论文中数据缺失是一个常见的问题，它可能会影响论文的质量和结论的准确性。以下是处理毕业论文中数据缺失的一些建议：

完全随机缺失（MCAR）：缺失与观察数据无关。

随机缺失（MAR）：缺失依赖于观察数据，与未观察数据无关。

非随机缺失（MNAR）：缺失与未观察数据有关。

删除法：

列表删除：适用于MCAR，样本量大且缺失值少。

成对删除：适用于MCAR，关键变量缺失少。

插补法：

单一插补：如均值插补，适用于MCAR，缺失值少且数据连续。

末次观测值结转法：适用于MCAR，按时间点的重复试验。

多重插补（MI）：适用于MCAR或MAR，通过多次插补提供有效无偏估计。

基于模型的插补：

贝氏插补：适用于MNAR，需要复杂统计背景。

逆概率加权法（IPW）：适用于MCAR和MAR，考虑选择偏倚。

使用0或均值补全缺失数值。

对数据特征了解的情况下，用符合情况的数值补全。

如果数据量足够大，可以考虑删除含有缺失值的行。

评估缺失值对研究结论的影响，通过比较不同处理方法的结果来评估结论的稳健性。

调查问卷、实地调研、社交媒体和大数据平台等可以提供新的数据来源。

如果找不到相关数据，可能需要重新定义研究问题或使用不同的关键词和搜索方法。

搜索更多相关文献、报告、书籍等资源。

如果无法找到定量数据，可以考虑使用访谈、观察或案例研究等定性方法。

如果自己无法处理数据缺失问题，可以咨询导师或统计专家。

处理数据缺失时，应首先通过严格的研究设计和执行来预防和减少数据缺失。确保数据的完整性和可靠性对论文的质量有重大影响。