【摘 要】
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目的：解决世界健康调查(World Health Survey，WHS)数据中的数据缺失问题，进行更加有效的统计推断。方法：根据多重填补(multiple imputation，MI)的原理，运用Amelia软件和Stata中的综
【机 构】
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第二军医大学卫生勤务学系卫生统计学教研室,世界卫生组织分类、评估和调查研究组
【基金项目】
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This work is supported by World Health Survey( GL GL O OSD OOO AS 0 0 .999.0 0 )
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目的：解决世界健康调查(World Health Survey，WHS)数据中的数据缺失问题，进行更加有效的统计推断。方法：根据多重填补(multiple imputation，MI)的原理，运用Amelia软件和Stata中的综合统计推断程序对WHS数据集进行处理。结果：由缺失数据造成的信息缺失得到了弥补，综合评价结果的质量得到了提高。结论：MI具有良好的特性，和针对特定问题但操作复杂的方法相比，MI是一种解决数据缺失问题的简单和近似的方法。
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