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在社会科学的量化研究中,如何处理缺失数据,一直是困扰研究者的问题。传统上研究者们多采用直接删除、配对删除等方法,但这些方法都存在难以克服的缺陷。当今欧美大多数学者处理缺失数据时都采用最大拟然估计法和多重归因法,且实践已经证明了这两种方法的优越性。本文简单总结了传统的缺失数据处理方法,并对最大拟然估计法和多重归因法进行评介,以期提高量化研究中缺失数据处理的技术。