缺失数据的存在是试验研究中经常遇到也是比较棘手的一个问题,它不仅干扰估计精度,也影响统计工作人员后续工作的有效开展.在过去20多年里,有关缺失值处理方法一直是应用统计学界一个热点话题,国外对此问题进行了大量研究,但国内一般对于缺失值的处理,还仅限于删除缺失元组或均值填充等简单常规处理方法.随着人们研究问题的高深化和复杂化,这种简单常规处理方法已经不能满足决策需要.因此,为了有效解决这个问题,本文借助于现代统计手段,介绍了几种常见处理缺失值问题方法的原理,主要分为三大类,删除缺失元组,缺失数据填充以及不处理.本研究着重从数据填充方面着手,详细讨论了均值填充、随机填充、期望最大化(EM)填充、线性回归模型填充、多重填充等方法的填充原理以及待估参数的相关迭代公式.同时,以糖尿病人的血糖与血清总胆固醇,甘油三酯,空腹胰岛素,糖化血红蛋白等四个测度变量的关系作实证分析.为分析比较不同填充方法的填充效果和适用条件,在原始完整数据集上构造不同级别缺失率的随机缺失数据集,分别采用文中介绍方法对各缺失数据集进行处理,并从参数均值及其标准误、标准方差、估计值与真值的偏离程度以及样本分布等方面进行分析比较.此外,以大学生数学建模竞赛的论文排序为例,探讨了这一类特定高缺失率的数据集在各种方法下的填充效果差异,为以后的统计决策提供了思路.结果显示,EM算法和回归填充算法在不同缺失率下相对都比较稳定,低缺失率下分层均值填充占优势,而在中高缺失情形下多重填充发展空间较大,虽未达到预期理想效果,但结果处于接受域内.