缺失值处理：虚拟变量调整法靠谱吗？

发布时间：2023-05-01 阅读 1098

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作者：黄海嫦 (中山大学)
邮箱：huanghch23@mail2.sysu.edu.cn

编者按：本文部分整理自 PAUL ALLISON 的博客 Is Dummy Variable Adjustment Ever Good for Missing Data?，特此致谢！

1. 引言

社会调查数据难免会有缺失值，常见情形之一是问卷题目跳转。比如，未婚群体受访时会跳过「婚姻幸福度」等类似题目。一般而言，缺失值有实际值，但由于受访者拒答、隐瞒或谎报造成答案不合理、追踪调查数据后期未能成功追访等原因无法观测。目前，数据缺失大致分为以下三种类型：

完全随机缺失 (Missing Completely at Random, MCAR)：表现为出现的数据缺失与已观测到的数据无关，并且与未观测到的数据也无关。例如，由于测量设备出故障，导致某些值缺失。
随机缺失 (Missing at Random, MAR)：此时出现的数据缺失的现象与已观测到的数据有关，而与未观测到的数据无关。例如，人们是否透露收入可能与性别、教育程度、职业等因素有关系。如果除了收入数据缺失，其他因素都能被观测到，并且收入缺失情况在不同性别、教育程度、职业的人群内存在差异，而与收入本身的值无关——那么收入就是随机缺失的。
非随机缺失 (Not Missing at Random, NMAR)：出现的数据缺失现象与未观测的数据有关。例如，在控制了性别、教育程度、职业等已观测因素之后，如果收入是否缺失还依赖于收入本身的值，像是高收入人群倾向于隐瞒自己的收入，那么收入就是非随机缺失的。

在数据缺失类型中，完全随机缺失和随机缺失属于可忽略的缺失，而非随机缺失属于不可忽略的缺失。总的来说，由于数据缺失原因复杂、影响难测，对缺失值进行合理处理就成为一项重要工作。目前，缺失数据的处理方法常被分为三类：加权法、删除法和插补法。

插补法又包括统计学插补法和机器学习插补法。
如果缺失数据是由单元无回答 (被调查者不愿意或者不能够回答整张问卷) 造成的，那么常用的方法是“加权法” (通过增加回答者的权重来弥补无回答，以减小无回答带来的偏倚)。
如果缺失数据是由项目无回答 (被调查者拒绝回答个别的调查项目) 造成的，那么常用的方法是“删除法”或者“插补法”。

在处理数据缺失问题上，虚拟变量调整法 (DVA, Dummy variable adjustment) 曾在许多年间大行其道。它主要针对回归分析中不完全的自变量，适用于任何类型的回归——线性、logistic、Cox 等，易于理解与实现。

然而， DVA 并不正确。Michael Jones (1996) 证明了：即使数据的缺失是完全随机的，DVA 也常常会产生有偏的系数估计。由此，目前在回顾缺失值处理方法时，DVA 常被弃置一旁。

本文将重新介绍 DVA。尽管 Jones 一再强调 DVA 的缺陷，但 Allison 本人认为，仍然存在两种情况，可以使 DVA 成为处理缺失值的有效方法。这种方法，甚至会优于多重插补法和 (完全信息下的) 最大似然法。

2. 简单了解一下DVA

假设现有因变量 $Y$ 对两个自变量 $X$ 和 $Z$ 进行线性回归。其中， $X$ 是一个不完全变量，有大量的缺失值。DVA 主要是指在进行回归之前，针对不完全自变量 $X$ 的预处理：

首先，创建一个虚拟变量 $D$ 。当该样本的 $X$ 未缺失时，取值为 1，若缺失则为 0；
其次，将 $X$ 所有缺失值替换为某个常数 C；
最后，将三个变量 ( $X$ ， $Z$ 和 $D$ )，作为自变量进入回归模型。

从本质来看，常数 C 的选择不影响回归模型本身。准确地说，无论 C 是多少， $X$ 和 $Z$ 的系数都不会改变。

需要注意的是，Allison 本人在发表于 2010 年的一篇文章中曾较正式地介绍了虚拟变量调整法中将缺失值替换为 0 这一特殊情形，即把上文中的常数 C 设为 0。

实际上，当有足够理由说明缺失数据的实际值为 0 时，可以将缺失值替换为 0。当理由不充分时，这一做法不可行。详见 When should missing data, in numerical variables, be replaced by zeros?。

在本文中，Allison 进一步指出， $D$ 的系数确实依赖于 C。在更一般的情况下，为了更好地解释 $D$ 的系数，一个较好的 C 的设置是取 X 非缺失b部分的均值。回归模型如下：

\hat{Y} = b_{0} + b_{1} D + b_{2} Z + b_{3} X

模型给出了方程中系数的估计值。其中， $b_{2}$ 是控制了自变量 $X$ 和关于变量 $X$ 缺失情况的虚拟变量 $D$ 后，变量 $Z$ 对 $Y$ 的影响。 $b_{3}$ 是控制了变量 $Z$ 后，在可被观测到 $X$ 的样本中，变量 $X$ 对 $Y$ 的影响。

如果将 C 设为 $X$ 非缺失部分的均值， $b_{0}$ 就是：在控制了其他变量的情况下，“具 $X$ 非缺失部分均值的个体” 其 $\hat{Y}$ 减去 “缺失 $X$ 数据的个体” 其 $\hat{Y}$ 的差值。也就是说，表示缺失情况的虚拟变量系数衡量着：“具备完全数据的样本”所对应的因变量的预测值，与“具备不完全数据的样本”所对应的因变量的预测值之间差异的大小。

如果变量 $Z$ 上也有缺失值呢？同上，创建另一个虚拟变量以表示 $Z$ 的缺失情况，然后用 $Z$ 非缺失部分的均值 (也可以是任何其他常数) 来替换 $Z$ 的所有缺失值。新的虚拟变量也进入回归模型。虚拟变量调整法还适用于存在更多 “不完全” 变量的情况。

虚拟变量调整法优点众多：

比较简单；
适用于任何类型的回归；
没有样本被忽略或舍弃；
所有可用的信息都被纳入了回归模型；
如果满足误差项的一般假设，虚拟变量调整法所估计的标准误将是“准确”的。(这一点很重要。许多传统方法，如成对删除和单一插补，在估计标准误方面不尽如人意。)

但正如 Jones 所指出的，DVA 所得系数往往是有偏的。这不难理解。如果用任意常数值替换掉 $X$ 的缺失值，就会降低该变量的变异真实性。如果 $X$ 和 $Z$ 相关， $Z$ 的系数估计就有偏差，且进一步导致 $X$ 的系数估计有偏。而且，即使数据的缺失是完全随机的，这种情况也会发生。从这个角度看，DVA 不能被称之为一个处理缺失值问题的好方法。

不过，Allison 在 Blog 文章中提出了两种例外情况。在这两种情况下，Jones 的结论不足以完全否定 DVA。

3. DVA 适用的的两种情况

第一种情况： $X$ 上的数据缺失是因为该变量对样本的这个子集“不适用”或没有意义。

Jones 的证明有一个隐含假设：存在未被观察到的 $X$ 的真实值，且这些缺失值对因变量有影响。但是，如果这个假设不成立呢？

假设一个回归模型，其中， $Y$ 是抑郁症的衡量标准， $X$ 是婚姻满意度的衡量标准。样本中有 30% 的人未婚，他们的婚姻满意度是缺失的。此时，用多重插补法来补全这 30% 样本的婚姻满意度没有意义。更好的方法是：假设数据生成机制由两个方程组成，一个用于已婚人士，另一个用于未婚人士：

Married：

Y = β_{M 0} + β_{M 1} Z + β_{M 2} X + ε

Unmarried：

Y = β_{U 0} + β_{U 1} Z + ε

这两个方程之间的明显区别是 $X$ (婚姻满意度) 没有出现在未婚人群的方程中。此外， $Z$ 变量包括任何其他潜在的影响抑郁程度的因素，比如教育。

分别估计已婚和未婚人士这两个方程是可行的。但 $Z$ (或任何其他协变量) 对已婚和未婚人群的影响理论上应该是相同的。相比较于联立两个方程进行估计，分别估计两个方程会得到更大的标准误。另外，如果存在一个以上的“不适用” 变量，就很有可能需要估计几个不同的方程。

为了解决这个问题，本文直接假设 $Z$ 的系数对于已婚和未婚的人是相同的，即 $β_{M 1} = β_{U 1} = β_{1}$ 。正如前文所述，当 $X$ 未缺失 (即对应样本为已婚人士)，有 $D = 1$ ，否则为 0。结合两个方程，有：

Y = β_{U 0} + (β_{M 0} - β_{U 0}) D + β_{1} Z + β_{M 2} D X + ε

这个方程包含了 $D$ 的“主效应”和 $D$ 与 $X$ 的相互作用。 $X$ 与 $D$ 相乘，相当于当 $X$ 缺失时取 0。因而，这也只是 $C = 0$ 时的 DVA 模型。此时，如果 $ε$ 满足线性回归的一般假设，应用于该模型的 OLS 将产生所有系数的最佳无偏估计。

还要注意，对于 $C = 0$ ， $D$ 的系数是原始的两个方程 (已婚和未婚) 的截距之差。如果 $C$ 被设为 $X$ 非缺失 b 部分的均值，那么 $D$ 的系数正如前文所释：在这个例子中，它将是在控制了模型中的任何其他变量后，处于婚姻满意度平均值的已婚人士所对应的 $Y$ 的期望值，减去未婚人士所对应的Y的期望值所产生的差值。

其实还可以再往回归模型中加入 $Z$ 和 $D$ 的相互作用。不过，这样一来，如果不限制误差方差相等，就相当于分别估计了两个方程。

DVA 很好地估计了“不适用”情况下一个合理模型的系数。直观上，最大似然法或多重插补法难以做得比 DVA 更好。 Allison 在此处做了一个小型模拟，证明了这一点——相比较 DVA，最大似然法或多重插补法产生的估计都有很大的偏差。(详见附录 1)

第二种情况：随机对照试验中基线协变量数据缺失

在分析随机对照试验 (RCT) 的数据时，控制了基线测量的一个或多个协变量后，依据协方差分析 (ANCOVA) 框架估计处理效应的做法，是非常普遍的。即使更为简单的方差分析 (ANOVA) 可以得到处理效应的无偏估计，但纳入协变量以减少模型中的误差方差，继而减少效应估计的标准误，依然十分值得。此外，这一做法还增加了检验处理效应的统计效力。

然而，基线协变量常有缺失的数据。而删除缺失数据的样本背离了处理缺失值的预期目标，因为这往往会增加标准误，也违反了意向性分析原则 (intention-to-treat，ITT)。在这种情况下，DVA 是一种有效的方法 (Puma et al. 2009, Groenwold et al. 2012)。正如 Jones 在 1996 年的论文中所指出的，只有当缺失数据的变量与模型中的其他变量相关时，误差才会成为 DVA 的问题。而在随机对照试验中，基线协变量与处理效应在假定上不相关。因此，DVA 不会对处理效应产生任何偏差。

而多重插补或最大似然，在随机对照试验中似乎也是合理的选择。DVA 与这些方法相比如何？Allison 也在此处做了一个小模拟，在 $X$ 和 $Z$ 不相关的前提下，用这三种方法来估计 $Y$ 对 $X$ 和 $Z$ 的线性回归模型。(详见附录 2)。

在模拟中， $Z$ 是二分处理指标， $X$ 是缺失数据的基线协变量。结果表明，当 $X$ 上的数据完全随机缺失时，三种方法对 $X$ 和 $Z$ 的系数都是近似无偏的。

至于标准误差，根据 DVA 的估计， $X$ 的系数的标准误比最大似然和多重插补的标准误差大 17% 左右。然而这个系数在本文中并不重要。Allison 关心的是处理效应，即 $Z$ 的系数。而在这个系数上，DVA 产生的标准误小于最大似然或多重插补 (虽然这个差异并不大)。不过，当 $X$ 非随机缺失时，差异会变得更大。

结论是，对于基线协变量数据缺失的 RCT，DVA 至少和最大似然法或多重插补法一样好，甚至可能更好。

4. 对原文附录内容的展示

附录1：针对“不适用”情况下的 DVA 效用评估的模拟

基于上述已婚和未婚人群的模型，生成回归方程，如下：

Married：

Y = 3 + 2 Z + 2 X + 2 ε

Unmarried：

Y = 4 + 2 Z + 2 ε

其中 $X$ 和 $Z$ 都服从标准正态分布，且二者相关性 $ρ = 0.50$ 。两个回归模型的 $ε$ 都服从正态分布且独立于 $X$ 和 $Z$ 。

由于只关心偏差，而不关心抽样变异，可以生成一个大样本，其中有 10,000 个样本已婚，10,000 个样本未婚。 $X$ 缺失 (假定为完全随机缺失) 的概率是 0.50。

下一步是使用三种不同的方法——DVA、多重插补法和完全信息下的最大似然法，估计 $Y$ 对 $X$ 和 $Z$ 的回归方程。数据的生成和分析都是用 R 语言完成的。

Allison 使用 lm 函数进行 DVA 估计，使用 lavaan 包进行最大似然法估计，使用 jomo 包进行多重插补法估计 (25 个数据集通过多元正态 MCMC 方法进行插补)。

结果如下：

                DVA      Maximum Likelihood  Multiple Imputation
Variable  Estimate  S.E.  Estimate   S.E.      Estimate    S.E.
X          2.010    .020    1.846    .019        1.844     .019
Z          2.006    .015    1.780    .017        1.781     .017

由于真实系数都是 2.0，很明显，DVA 产生了近似无偏的结果。正如所预料到的，最大似然法和多重插补法产生的估计值彼此非常相似。然而，这两组估计值都比真实值低 8-10%。

Allison本人还补充，这一模拟只能被视为尝试性的。准确地说，他只使用了一组参数值、一个协变量、一个线性模型，只探讨了一种数据缺失类型。但最起码，它直指多重插补法和最大似然法可能会对一个大致合理的“不适用”模型产生有偏的估计。

本节 R 代码：

#Appendix 1
library(lavaan)
library(jomo)
library(mitools)
library(mice)

#Generate data
set.seed(3495)
n <- 10000
z_mar <- rnorm(n)
x_mar <- .5*z_mar + sqrt(1-.5*.5)*rnorm(n)
y_mar <- 3 + 2*z_mar + 2*x_mar + 2*rnorm(n)
z_sing <- rnorm(n)
x_sing <- rep(NA, n)
y_sing <-  4 + 2*z_sing + 2*rnorm(n)
dat <- data.frame(y=c(y_mar, y_sing),
                 z=c(z_mar, z_sing),
                 x=c(x_mar, x_sing))
dat$d <- ifelse(is.na(dat$x), 0, 1)
dat$x.dva <- ifelse(is.na(dat$x), 0, dat$x)

#DVA method
mod.dva <- lm(y ~ x.dva + z + d, data=dat)
summary(mod.dva)

#Maximum likelihood
mod.ml <- sem('y ~ x + z', data=dat, missing='fiml.x')
summary(mod.ml)

#Multiple imputation
datsub <- subset(dat,select=-c(d,x.dva))
outjomo <-jomo(datsub, nimp=25)
mi_list <- imputationList(split(outjomo, outjomo$Imputation)[-1])
mi_results <- with(mi_list, lm(y ~ x + z))
summary(pool(as.mira(mi_results)),type="all")

附录2：针对 RCTs 情况下的 DVA 效用评估的模拟

假设一个回归方程，如下：

Y = 2 Z + 2 X + 2 ε

其中 $Z$ 为虚拟变量——当样本属于实验组时，取值为 1；属于对照组取值为 0，不同取值的概率均为 0.50。 $X$ 和 $ε$ 都服从标准正态分布，彼此独立，也都与 $Z$ 无关。 $X$ 缺失 (假定为完全随机缺失) 的概率是 0.50。

为了得到标准误的无模型估计，Allison 生成了 1000 个样本集，每个样本集大小为 200。对于每个样本集，采用 DVA、最大似然法和多重插补法对模型进行估计。

所有的数据生成和分析都是用 R 语言完成的。Allison 使用内置的 lm 函数来完成 DVA 估计，使用 lavaan 包来进行最大似然法估计，使用 jomo 包来进行多重插补法估计 (每个样本集取 10 个数据集合)。最大似然法和多重插补法均建立在多元正态假设的基础上，在设计上适用这些数据。

重复样本下的系数估计均值，以及这些估计的标准差 (估计的标准误) 如下：

                DVA       Maximum Likelihood  Multiple Imputation
Variable  Estimate  S.E.   Estimate   S.E.      Estimate    S.E.
X          1.987    .209     2.011    .177        1.975     .180
Z          2.004    .340     1.998    .344        1.979     .345

在 $X$ 和 $Z$ 的系数上，这三种估计方法大致近似无偏。对于 $X$ 的系数，最大似然法和多重插补法产生的标准误明显小于 DVA。但正如前面提到的，我们不关心这个系数。在处理效应上，DVA 的标准误差最小。可惜差异不大，并且很可能在蒙特卡罗误差范围内。

因此，Allison 进行了小调整：假定 $X$ 不是随机缺失的。具体地说，假定 $X$ 小于 0 的所有值都缺失，而大于 0 的所有值都能被观察到。结果如下：

                DVA       Maximum Likelihood  Multiple Imputation
Variable  Estimate  S.E.   Estimate   S.E.      Estimate    S.E.
X          1.997    .346     2.612    .333        2.519     .339
Z          1.987    .296     1.995    .377        1.981     .376

现在，DVA 估计下的 $X$ 的系数是无偏的；但最大似然法和多重插补法下的系数估计明显比真实值高 (约 30%)。三种方法在处理效应上均近似无偏，但 DVA 的标准误比其他两种方法低 20% 以上。

同样，Allison认为，这一模拟只能被视为尝试性的。准确地说，他只使用了一组参数值、一个样本量、一个协变量、一个线性模型，且遗漏了两种数据缺失类型。但最起码，它表明了，DVA 是处理 RCTs 中基线协变量缺失值问题的有力竞争者。

本节代码

#Appendix 2
library(lavaan)
library(jomo)
library(mitools)
library(mice)
library(psych)
set.seed(23599)

#MCAR Scenario
#Create empty data frames to hold coefficients
dva <- data.frame(matrix(ncol = 4, nrow = 0))
   colnames(dva) <-c("(Intercept)", "x.dva","z","d")
ml <- data.frame(matrix(ncol = 4, nrow = 0))
   colnames(ml) <-c("y~x", "y~z","y~~y","y~1")
mult <- data.frame(matrix(ncol = 3, nrow = 0))
   colnames(mult) <-c("(Intercept)", "x","z")

for (i in 1:1000) {
  #Generate MCAR Data
  n <- 200
  z <- as.numeric(rnorm(n)>0)
  x <- rnorm(n)
  y <- 2*z + 2*x + 2*rnorm(n)
  xmiss <- ifelse(rnorm(n)<0,NA,x)
  dat <- data.frame(y=y,x=xmiss,z=z)

  #DVA method
  dat$d <- ifelse(is.na(dat$x), 0, 1)
  dat$x.dva <- ifelse(is.na(dat$x), 0, dat$x)
  mod.dva <- lm(y ~ x.dva + z + d, data=dat)
  dva[nrow(dva) + 1,] <- mod.dva$coefficients

  #Maximum likelihood
  mod.ml <- sem('y ~ x + z', data=dat, missing='fiml.x')
  ml[nrow(ml) + 1,] <- coef(mod.ml)

  #Multiple imputation
  datsub <- subset(dat,select=-c(d,x.dva))
  outjomo <-jomo(datsub, nimp=10, nburn=100, nbetween=20, output=2)
  mi_list <- imputationList(split(outjomo, outjomo$Imputation)[-1])
  mi_results <- with(mi_list, lm(y ~ x + z))
  mult[nrow(mult) + 1,] <- getqbar(pool(as.mira(mi_results)))
}

print(describe(dva, fast=T),digits=3)
print(describe(ml, fast=T),digits=3)
print(describe(mult, fast=T),digits=3)


#NMAR scenario
set.seed(4321)
#Create empty data frames to hold coefficients
dva <- data.frame(matrix(ncol = 4, nrow = 0))
  colnames(dva) <-c("(Intercept)", "x.dva","z","d")
ml <- data.frame(matrix(ncol = 4, nrow = 0))
  colnames(ml) <-c("y~x", "y~z","y~~y","y~1")
mult <- data.frame(matrix(ncol = 3, nrow = 0))
  colnames(mult) <-c("(Intercept)", "x","z")

for (i in 1:1000) {
  #Generate NMAR Data
  n <- 200
  z <- as.numeric(rnorm(n)>0)
  x <- rnorm(n)
  y <- 2*z + 2*x + 2*rnorm(n)
  xmiss <- ifelse(x<0,NA,x)
  dat <- data.frame(y=y,x=xmiss,z=z)

  #DVA method
  dat$d <- ifelse(is.na(dat$x), 0, 1)
  dat$x.dva <- ifelse(is.na(dat$x), 0, dat$x)
  mod.dva <- lm(y ~ x.dva + z + d, data=dat)
  dva[nrow(dva) + 1,] <- mod.dva$coefficients

  #Maximum likelihood
  mod.ml <- sem('y ~ x + z', data=dat, missing='fiml.x')
  ml[nrow(ml) + 1,] <- coef(mod.ml)

  #Multiple imputation
  datsub <- subset(dat,select=-c(d,x.dva))
  outjomo <- jomo(datsub, nimp=10, nburn=100, nbetween=20, output=2)
  mi_list <- imputationList(split(outjomo, outjomo$Imputation)[-1])
  mi_results <- with(mi_list, lm(y ~ x + z))
  mult[nrow(mult) + 1,] <- getqbar(pool(as.mira(mi_results)))
}

print(describe(dva, fast=T),digits=3)
print(describe(ml, fast=T),digits=3)
print(describe(mult, fast=T),digits=3)

5. 笔者补充佐证

蒙特卡洛模拟方法 (MC)，即从总体中抽取大量随机样本的计算方法。当根据总体的分布函数很难求出想要的数字特征时，可以使用蒙特卡洛模拟的方法，从总体中抽取大量样本，使用样本的数字特征估计总体的数字特征。

针对原文中 DVA 适用的第一种情况： $X$ 上的数据缺失是因为该变量对样本的这个子集“不适用”或没有意义，笔者沿用了 Allison 在附录 1 中的回归模型及相关假设，基于 Stata 生成数据并进行分析，模拟所得不完全变量的系数和标准误如下：

//DVA
    Variable |        Obs        Mean    Std. dev.       Min        Max
-------------+---------------------------------------------------------
           b |     10,000    2.017304           0   2.017304   2.017304
          se |     10,000    .0214553           0   .0214553   .0214553

该结果与原文附录 1 相关分析相容，起到了进一步佐证的作用。

针对原文中 DVA 适用的第二种情况，笔者沿用了 Allison 在附录 2 中的回归模型及相关假设，基于 Stata 生成数据并进行分析，当假定 $X$ 数据完全随机缺失时，模拟所得代表处理效应的系数估计及其标准误如下：

//DVA
    Variable |        Obs        Mean    Std. dev.       Min        Max
-------------+---------------------------------------------------------
           b |      1,000    1.992375           0   1.992375   1.992375
          se |      1,000    .0283461           0   .0283461   .0283461

该结果与原文附录 2 相关分析相容，起到了进一步作证的作用。

本节 Stata 代码如下：

* 针对第一种情况

//生成数据集
clear
set obs 10000
set seed 123
gen z = rnormal()
gen x = 0.5 * z + sqrt(1-0.5*0.5) * rnormal()
gen y = 3 + 2 * z + 2 * x + 2 * rnormal() 
save "…\data00.dta", replace //生成未缺失了X的部分数据并保存
clear
set obs 10000
set seed 123
gen z = rnormal()
gen x = .
gen y = 4 + 2 * z + 2*rnormal() //生成缺失了X的部分数据
append using "…\data00.dta"     //合并两个数据集
save "…\data01.dta", replace    //获得符合 Alllison 在附录 1 中所提出的所有假定的数据集

//DVA-虚拟变量调整法
use data01.dta, clear
set seed 12345
gen dum = 0 if x == .
replace dum = 1 if dum == .
gen xdum = x
replace xdum = 0 if xdum == .
tempname sim //定义临时的内存区域的名字
tempfile results //定义临时的保存文件的名字
postfile `sim' b se using "`results'", replace
quietly{
  forvalues i = 1/10000 { //循环语句，做 10000 次蒙特卡洛模拟
    reg y xd z dum 
    post `sim' (_b[xd]) (_se[xd])
  }
}
postclose `sim'
use "`results'", clear
sum

* 针对第二种情况
//生成数据集
clear
set obs 100
set seed 123
gen z = 0
save "…\data02.dta", replace
clear
set obs 100
set seed 123
gen z = 1
append using "…\data02.dta"
save "…\data03.dta", replace
clear
set obs 100
set seed 123
gen x = .
save "…\data04.dta", replace
clear
set obs 100
set seed 123
gen x = rnormal()
append using "…\data04.dta"
save "…\data05.dta", replace
cross using "…\data03.dta" 
save "…\data06.dta", replace

//DVA-虚拟变量调整法
clear
use "…\data06.dta"
set seed 12345
gen dum = 0 if x == .
replace dum = 1 if dum == .
gen xdum = x
replace xdum = 0 if xdum == .
gen y = 2 * z + 2 * x + 2 * rnormal()
tempname sim     //定义临时的内存区域的名字
tempfile results //定义临时的保存文件的名字
postfile `sim' b se using "`results'", replace
quietly {
  forvalues i = 1/1000{
    reg y x z dum
    post `sim' (_b[z]) (_se[z])
  }
}
postclose `sim'
use "`results'", clear
sum

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Note：产生如下推文列表的 Stata 命令为：
lianxh 缺失值, m
安装最新版 lianxh 命令：
ssc install lianxh, replace

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缺失值处理：虚拟变量调整法靠谱吗？

1. 引言

2. 简单了解一下DVA

3. DVA 适用的的两种情况

4. 对原文附录内容的展示

5. 笔者补充佐证

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