缺失數據的多重插補：應用案例與軟件操作 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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嚴潔 著

圖書標籤:

• 多重插補
• 缺失數據
• 數據分析
• 統計建模
• R語言
• Python
• 應用案例
• 數據處理
• 統計推斷
• 軟件操作

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562496359

版次：1

商品編碼：12046015

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法/社會科學研究方法·前沿與應用叢書

開本：32開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：300

字數：185000

編輯推薦

　　近些年來，越來越多的社會科學領域學者應用社會調查的方法來探討中國政治、經濟、社會發展過程中的理論和實踐問題。但是在社會調查的數據采集過程中，由於各種原因而無法獲得某個樣本的任何一項迴答或者無法獲得樣本對某個或某些個問題的迴答的情況越來越多，前者稱為單元無迴答/單元無應答，後者稱為項目無迴答/題目無應答。由無迴答引起的數據缺失對於後期的數據分析造成很大的影響，為此，在使用統計分析方法進行描述和推斷之前，需要考慮缺失值的處理問題。
　　對於缺失值的處理有多種方法，其中多重插補(multiple imputation)是近些年來廣泛接受的一種方法。

內容簡介

　　簡單地說，多重插補就是給每個缺失單元插補上多個值。主要包括插補、分析、綜閤三大步驟。對於多重插補，通常會有如下一係列疑問：
　　1.一個缺失的單元為什麼可以給齣多個插補值？
　　2.這些插補值是怎麼計算來的？
　　3.既然要插補多個值，那麼需要插補多少個比較閤適？
　　4.插補後的數據集該怎麼用？
　　5.什麼情況下可以用多重插補？
　　6.怎樣藉助統計軟件來做多重插補？
　　《缺失數據的多重插補：應用案例與軟件操作》這本書的主要目的就在於藉助實例來解答這些問題。本書包括三個部分，在第一部分主要介紹多重插補的基本原理和方法、步驟；第二部分則藉助4篇精心挑選齣來的文章，通過對文章的評析來進一步解答有關多重插補方法的細節問題和相應的注意事項；第三部分則講解和示例如何用SPSS、STATA這兩種統計軟件來實現多重插補。

作者簡介

　　嚴潔（女），北京大學政府管理學院副教授,政治學定量研究方嚮博士生導師。主要從事社會科學定量研究方法研究。兼任北京大學中國國情研究中心副主任、北京大學中國社會科學調查中心執行團隊負責人。自1995年以來設計並組織實施瞭近百項大規模抽樣調查。作為主要執行者參與瞭4波《世界價值觀調查-中國》，4波《中國傢庭追蹤調查》，2波《世界精神健康調查-中國》等世界知名大型抽樣調查。與瀋明明教授、PierreF.Landry教授共同創立瞭“GPS輔助區域抽樣方法”。在《社會學研究》、《社會》等核心刊物上發錶多篇文章。曾主持國傢自然科學基金項目“並行數據與數據質量管理”，並作為主要參與者參與瞭多項國傢社科基金項目。

精彩書評

　　調查數據的缺損，是任何調查活動都無法避免、也無法迴避的議題，在現有中文文獻中，教材大多隻是介紹處理缺損值的原則性方法，如刪除、用平均值插補、用數值平滑方法插補等，期刊論文大多隻討論某一類缺損值插補的專門方法，缺乏對缺損值插補進行係統探討的文獻。《缺失數據的多重插補：應用案例與軟件操作》正是填補這一空白的作品。
　　這本書不僅對調查數據插補的發展曆史做瞭介紹，也係統地探討瞭適用於不同缺損值情景的插補方法，對實際操作而言，更有價值的是為運用既有的統計軟件進行缺損值插補提供瞭操作指南，是清理調查數據、運用調查數據進行研究者難得的一份案頭文獻。
　　——邱澤奇，北京大學社會學係教授，北京大學中國社會與發展研究中心主任

　　多重插補是個非常繁復細緻的工作，它不單單是數據處理的一種技術方法，更要求聯係研究項目本身的方方麵麵，而嚴潔這本書有兩個突齣的特點，為讀者深入係統地瞭解和掌握它提供瞭可能。她為缺乏實際經驗的學生和讀者提供瞭大量而具體的實例，使他們得以理解這種方法的意義並學會如何運用；她詳細地介紹瞭運用現有計算機軟件完成這項工作的方法，使瑣細繁復的工作變得易於操作，從而能夠在教學和實際工作中給學生和研究者提供針對無迴答問題的解決辦法和很好用的工具。我希望，也相信，這本書能夠為更多學生和研究者所用，成為案頭工具書。
　　——瀋明明，北京大學政府管理學院教授，北京大學中國國情研究中心主任

　　在當今以準確信息進行決策的時代，在醫學領域進行人群研究，多數以抽樣調查的方法，並采用醫學問捲對受訪者進行訪談或自評，在這個互動的過程中，受訪者的單元無迴答和項目無迴答，以及訪員調查差錯等諸多原因造成調查數據缺失，無法保證數據齊全。以往的研究在資料分析階段，因為無法重新調查而隻能分析有缺失值的數據，影響結果的真實性。
　　《缺失數據的多重插補：應用案例與軟件操作》針對上述有缺失值但卻不能彌補的常見缺陷，提供瞭實用性的改善方法。通過對缺失值數據插補，可以科學地避免因缺失數據而影響統計分析的質量。本書詳細介紹瞭多重插補方法的發展曆程，提供瞭統計軟件的操作指南，並用案例加以說明，是醫學科研進行高質量數據分析的理想工具書。
　　——黃悅勤，中國疾病預防控製中心精神衛生中心主任、教授，中國心理衛生雜誌社社長，北京大學精神衛生研究所社會精神病學與行為醫學研究室主任

目錄

導言 社會調查、無迴答與缺失數據
第1章 刪除法和單一插補法
1.1刪除法
1.1.1 列錶刪除
1.1.2 成對刪除
1.2單一插補法
1.2.1 均值插補
1.2.2迴歸插補
1.2.3 熱平颱插補
1.2.4 冷平颱插補
1.2.5 LOCF與BOCF法
第2章 多重插補法概述
2.1多重插補的基本原理
2.1.1 什麼是多重插補？
2.1.2 為什麼一個缺失單元可以有多個插補值？
2.1.3 缺失類型
2.1.4 多重插補的方法
2.1.5 進行多少次插補纔有效？
2.1.6 多個插補值怎樣使用？
2.1.7 什麼情況下用多重插補？
2.2 多重插補的發展簡史
2.2.1 起始階段（1977-1987年）
2.2.2 第二階段（1988-1997年）
2.2.3 第三階段（1998年至今）
第3章 多重插補的方法、步驟
3.1準備插補變量
3.1.1初步設定分析模型
3.1.2初選插補模型的變量
3.2檢驗和確定插補模型
3.2.1選擇插補方法
3.2.2變量轉換
3.2.3多重共綫性診斷
3.2.4確定插補次數
3.2.5執行多重插補，並診斷插補模型
3.3 多重插補後的統計分析
3.3.1 插補後進行簡單隨機抽樣下的統計分析
3.3.2 插補後進行復雜抽樣下的統計分析
3.4 小結
第4章 應用案例分析
4.1政治學應用案例
4.2教育學應用案例
4.3經濟學應用案例
4.4管理學應用案例
第5章 使用SPSS、STATA軟件做多重插補
5.1使用SPSS軟件做多重插補
5.2使用STATA軟件做多重插補
5.2.1 多重插補前的準備工作
5.2.2 多重插補
5.2.3 多重插補後的統計分析
5.3 SPSS、STATA、SAS、R軟件做多重插補的異同
參考文獻

精彩書摘

　　1.什麼是無迴答
　　無迴答是指在數據采集過程中，由於各種原因而無法獲得某個樣本的任何一項迴答或者無法獲得樣本對某個或某些個問題的迴答的情況，前者稱為單元無迴答（unit nonresponse），後者稱為項目無迴答（item nonresponse）。
　　單元無迴答包括“無法接觸到樣本單位（no contact）”，“拒訪（refusal）”,“無能力迴答（incapacity）”等幾種情況。根據美國“民意調查研究協會（The American Association for Public Opinion Research）”確定的電話調查、入戶調查、郵寄問捲調查迴答率的計算標準中的相關定義（APPOR，2011）：“無法接觸到樣本”包括這樣一些情況：（a）不能進入這個建築物；（b）住戶內沒有人；（c）受訪人不在或者找不到。判斷一個樣本是否屬於“無法接觸到樣本”，研究者必須確定樣本單位是一個非空的、有符閤資格的受訪人居住的、並且沒有接觸到的住戶成員是可完成的這三個必要條件。“拒訪”包括住戶單位或者住戶內的成員拒絕訪問的情況，有時也包括采訪中斷的情況。“無能力迴答”則包括受訪人盡管符閤被采訪的資格，而且他/她也願意接受訪問，但是由於語言或者身體、精神不適等原因沒有能力完成訪問的情況。
　　以上這幾種情況占單元無迴答總數的比例因調查內容和調查方式而不同。概率抽樣調查相對於非概率抽樣調查會遇到較多的單元無迴答的情況。在多數概率抽樣調查中，“無能力迴答”（例如：身體、語言障礙，不識字等）的情況相對較少，“無法接觸到樣本單位”的情況較多。近些年，在中國城市範圍內，如果進行以個人為樣本單位的概率抽樣調查，並且以居民的戶籍資料為抽樣框的話，那麼“無法接觸到樣本單位”的比例會比較高，主要原因在於中國社會中處於流動中的人群正在擴大，人戶分離的情況越來越多。這些人多數人因無法聯係上而成為單元無迴答的樣本。“拒訪”的比例受調查方式（例如：入戶調查和電話調查）、問捲內容（例如：敏感性問題）、調查地點（例如：城市和農村）、采訪員素質以及被調查人群的特徵等諸多方麵的影響。在抽樣調查中，如何降低拒訪率一直是調查者所必須關注的問題。
　　項目無迴答一般包括“不知道”（don’t know）、“拒絕迴答”（refuse to answer）、“沒有觀點（no opinion）” 、“不適用”（no applicable）、“沒有答案”（no answer）等多種情況。其中，不知道、拒絕迴答、沒有觀點比較容易理解，都是受訪人給齣的直接的答案。“不適用”通常是因為問捲中的跳問而自動賦值的，例如，對於詢問受訪人“是否參加瞭工會”這道題，如果是從事農業生産的受訪人，就應該屬於不適用迴答這道題目的情況，該題目會被跳過去，係統自動産生的數值就是代錶“不適用”。“沒有答案”通常是指那些應該迴答而沒有迴答的情況，例如，有可能是訪問員漏問瞭，也有可能詢問之後忘記記錄答案。
　　2.什麼是缺失值
　　缺失值（missing value）簡單地概括就是缺失的觀測值。缺失值的型態有兩種（吳明隆，2010），一為係統自定義的缺失值，二為使用者自定義的缺失值。
　　所謂係統自定義的缺失值，是指本來就不適用，並且也沒有采集到觀測數據的情形，在社會調查中通常發生在一些應該進行跳問的題目中，例如，需要詢問職級的時候，對於從事農業生産的人，就不再詢問職級瞭，那麼在職級的變量中，凡是迴答從事農業生産的樣本，就會由係統自定義為缺失值。在本書中稱之為“不適用”，對於這種情形導緻的缺失值，不用進行插補或其他處理，因為在分析多變量之間關係的時候，這些樣本在某種情況下不適於納入分析，例如，分析職級對人們工作滿意度的影響，那些從事農業生産的樣本不應該被納入分析。
　　第二類是研究者自定義的缺失值，是指本來已經采集到瞭數據，但是這個數據根據研究者的判斷被定義為缺失值。例如，在一次調查中，對於職業變量，受訪人迴答“不知道”，研究者根據一些條件最終將其定義為缺失值；也有一種情況是閤理的一些值，但是研究者認為這些值屬於特異個案，不滿足其研究需求，也會將其定義為缺失值，例如，在詢問受訪人個人一個月的文化消費時，如果有1個樣本迴答“20萬元”，研究者可能就會將其定義為缺失值。
　　對於那些需要研究者來自定義的缺失值，研究者首先要進行判斷工作。即，哪些值應該或需要被定義為缺失值。這些值裏麵，最常見的就是項目無迴答。在項目無迴答中，“沒有答案”通常是由於訪員漏問、漏記或者造成的，一般情況下都屬於“缺失值”。
　　但是“不知道”、“拒絕迴答”、“沒有觀點”則需要根據題目本身的含義、研究者的測量目標和受訪人的實際情況而定，很難簡單地製定統一的判定標準。例如，當詢問受訪人是否滿意現在的生活時，受訪人應該有能力或者有信息幫助他能夠迴答，如果選擇瞭“沒有觀點”，則可以視為“缺失值”。但是當問到受訪人對於“政府應該規定個人收入的最高限額”這種說法的態度時，如果選擇瞭“沒有觀點”，則可以視為有效迴答，因為他提供瞭有效的信息，可能真的是沒有任何觀點。
　　對於知識、信息類的題目，“不知道”通常是有效的答案，會參與統計分析的過程，例如：詢問政治知識的題目“您知道美國現任總統是誰嗎？”，如果迴答不知道，則可以視為有效迴答，這部分人要作為一類人來進行統計分析，而不能直接視作缺失值。
　　在項目無迴答的幾種類型中，受訪人迴答“不知道”的情況通常相對比較多一些，因此，如果把“不知道”視為缺失值的話，更有可能對樣本估計産生影響，但是缺失值的比例到多大時會成為問題，目前還沒有一個標準，要依據研究目的、研究內容，以及缺失值的分布特徵而定。有些學者認為，通常情況下，小於5%的缺失值應該不會産生什麼問題（Gilljam and Granberg，1993）。
　　如果缺失值存在，研究者必須首先對缺失值進行處理，然後纔能進行統計分析。
　　……

《探索未知的邊界：復雜數據時代的洞察與決策》 在這信息爆炸、數據無處不在的時代，我們常常麵臨一個普遍而棘手的挑戰：數據並非完美。正如宇宙中存在黑洞，我們的數據集中也充斥著“缺失”的信號。這些缺失值，或因記錄錯誤、設備故障，或因樣本丟失、設計缺陷，如同一張濛著麵紗的地圖，阻礙著我們準確地描繪現實的全貌。它們不僅影響著數據的完整性，更可能誤導我們的分析，導緻錯誤的結論，進而影響關鍵決策的製定。《探索未知的邊界：復雜數據時代的洞察與決策》正是為瞭應對這一挑戰而生，它將帶領讀者深入理解和掌握處理復雜、不完整數據集的強大方法，從根本上提升數據分析的深度與可靠性。 本書並非專注於某一種特定領域的數據問題，而是放眼於大數據分析、統計建模、機器學習乃至科學研究的通用性需求。我們生活在一個多維度的世界，每一個變量都可能承載著重要的信息。然而，在實際收集過程中，總有一些關鍵的維度會留下空白。這些空白並非無關緊要的“小瑕疵”，它們可能隱藏著關鍵的模式，也可能扭麯我們對整體趨勢的認知。例如，在社會科學研究中，缺失的問捲條目可能代錶著被訪者的顧慮或難以迴答的敏感問題；在生物醫學領域，基因錶達數據的缺失可能與特定疾病的發生發展緊密相關；在金融風控中，部分客戶的交易記錄缺失可能隱藏著欺詐的風險信號。因此，如何有效地“填補”這些空白，讓數據重新煥發生機，成為現代數據科學傢、統計學傢、研究人員乃至決策者必須掌握的核心技能。 本書的核心思想在於，我們不能簡單地將缺失值視為“0”或“平均值”，這種粗暴的處理方式往往會引入偏差，誇大數據的變異性，甚至完全顛覆我們對變量之間關係的理解。相反，我們需要采取一種更加精細、數據驅動的方法來推斷這些缺失的值。這正是本書將要深入探討的“探索性數據重構”理念。它強調在不引入過多假設的前提下，利用已有的信息來閤理地預測和填充缺失的部分。這種方法如同精密的偵探工作，從現有的綫索中推斷齣未知的真相。 本書的章節設計充分考慮瞭讀者從理論到實踐的逐步深入。首先，我們將從宏觀層麵，深入剖析數據缺失現象的成因、類型及其可能帶來的影響。理解“為什麼會缺失”是解決“如何填補”的第一步。我們會討論隨機缺失（MCAR）、機製依賴性缺失（MAR）和機製不可依賴性缺失（MNAR）等不同缺失機製，並分析不同機製下選擇何種處理方法的關鍵考量。在此基礎上，我們將逐步引入各種數據重構的經典方法和前沿技術。 本書將詳細闡述諸如期望最大化（EM）算法、最近鄰（k-NN）插補、迴歸插補、多項式插補等經典但依然高效的數據填補策略。我們將逐一解析這些方法的原理、適用場景、優缺點以及在實際應用中可能遇到的挑戰。例如，迴歸插補在利用變量間綫性關係進行預測方麵錶現齣色，但如果變量間關係復雜，其效果就會大打摺扣。而k-NN插補則能捕捉到局部相似性，但對於高維數據可能麵臨“維度災難”的睏擾。 更重要的是，本書將目光投嚮瞭更具前瞻性的復雜數據插補技術。在處理包含非綫性關係、高維度、異質性甚至復雜依賴結構的數據時，簡單的綫性模型往往難以勝任。因此，我們還將深入探討如何利用機器學習模型來進行更精準的數據重構。這包括但不限於決策樹模型（如隨機森林、梯度提升樹）、支持嚮量機（SVM）以及神經網絡模型在插補任務中的應用。這些模型能夠捕捉到數據中更隱蔽、更復雜的模式，從而生成更加逼真且與真實數據分布更為接近的插補值。 除瞭單一模型的應用，本書還將重點介紹多重插補（Multiple Imputation, MI）的強大框架。我們認識到，任何單一的插補方法都可能引入不確定性。多重插補的核心思想是生成多個“完整”的數據集，每個數據集都包含對缺失值的一組閤理推斷。然後，我們對這多個數據集分彆進行分析，最後將結果進行匯總。這種方法不僅能更準確地估計不確定性（例如，計算齣更可靠的標準誤），還能在很大程度上減輕因單一插補方法帶來的偏差。本書將詳細講解多重插補的三個核心步驟：生成插補值、獨立分析各插補數據集、以及匯總分析結果，並提供實際操作的指導。 本書的價值並不僅僅在於理論的闡述，更在於其豐富的應用案例。我們將通過橫跨多個學科和行業的數據集，生動地展示如何將上述理論知識應用於解決實際問題。例如，在醫學研究中，我們可能需要插補缺失的患者生理指標，以更準確地評估治療效果；在經濟學領域，缺失的宏觀經濟數據可能影響政策評估的準確性；在市場營銷中，用戶畫像中缺失的行為數據會阻礙精準的個性化推薦。本書中的每一個案例都將經過精心設計，力求真實反映現實數據分析的挑戰，並展示如何通過閤理的數據重構技術，化挑戰為機遇，從中挖掘齣寶貴的洞察。 此外，本書還將提供實用的軟件操作指南。我們深知，理論的掌握離不開工具的支持。因此，本書將涵蓋當前數據分析領域主流軟件和編程語言在處理缺失數據方麵的應用。我們將以R語言和Python為主要平颱，詳細介紹其豐富的包和庫，如R中的`mice`、`VIM`、`Amelia`等包，以及Python中的`fancyimpute`、`sklearn.impute`等模塊。通過清晰的代碼示例和操作步驟，讀者將能夠一步步地學會如何在實際工作中應用這些強大的工具，將理論知識轉化為可執行的分析流程。從數據的導入、缺失值的識彆，到各種插補方法的實現，再到多重插補結果的匯總，本書都將提供細緻入微的指導，幫助讀者剋服技術障礙，自信地處理實際數據。 本書麵嚮的讀者群體廣泛，包括但不限於： 統計學傢和數據科學傢： 想要深入理解和掌握復雜數據處理技術，提升模型魯棒性和分析可靠性的專業人士。 各領域的科研人員： 在進行實證研究時，需要處理實驗數據、調查數據中存在的缺失值，並希望獲得更準確研究結果的研究者。 市場分析師和商業智能專傢： 需要從不完整的數據中提取市場趨勢、用戶行為洞察，以支持商業決策的從業者。 金融風險管理人員： 在評估信用風險、交易欺詐時，需要處理缺失的金融數據，以提高模型的預測能力。 以及所有對數據分析感興趣，希望提升數據處理能力的學習者。 《探索未知的邊界：復雜數據時代的洞察與決策》旨在成為您在處理復雜、不完整數據集時的得力助手。它將幫助您超越錶麵的數據缺失，深入挖掘數據的內在價值，做齣更明智、更科學的決策。本書將帶領您穿越數據世界的迷霧，抵達清晰、可靠的洞察之岸。

評分☆☆☆☆☆

這本關於缺失數據多重插補的書簡直是統計分析者的福音，尤其是像我這樣在實際操作中經常與各種“不完美”數據打交道的科研人員。書的結構編排得非常紮實，開篇就奠定瞭堅實的理論基礎，把為什麼要做多重插補，它相比簡單插補方法的優越性講得透徹明白。作者沒有停留在枯燥的公式堆砌，而是巧妙地結閤瞭生動的案例，讓那些看似高深的統計學概念變得觸手可及。我特彆欣賞書中對不同插補方法——比如MCMC、FCS等——的適用場景和技術細節的深入剖析，這對於選擇最適閤自己研究數據的方案至關重要。讀完前幾章，我仿佛有瞭一個專業的嚮導，帶領我穿梭在復雜的數據清洗和預處理環節，極大地增強瞭我的數據處理信心。它不僅僅是一本“教你如何做”的書，更是一本“告訴你為什麼這麼做”的深度指南，讓人在實際應用時心中有數，能夠做齣更科學的決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深數據科學傢，我追求的是效率和模型的魯棒性。這本書最吸引我的地方在於它對“軟件操作”的精細化指導。很多教材會告訴你理論，但實際操作中，參數設置、收斂診斷、結果的閤並與解釋往往是最大的陷阱。這本書對這些“髒活纍活”進行瞭極其細緻的梳理，它不是簡單地羅列命令，而是深入探討瞭不同軟件實現背後的邏輯差異。例如，在處理非正態分布數據或復雜結構方程模型時，不同插補方法的推薦設置和注意事項，書中都有非常清晰的“注意事項”或“高級技巧”標注齣來。這使得我能夠快速地將理論知識轉化為生産力代碼，避免瞭大量試錯的時間，顯著提升瞭我報告結果的說服力和準確性。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對“多重插補”的概念一直停留在“聽說過但沒用過”的階段，總覺得它太復雜，不如直接刪除缺失行來得快。這本書徹底扭轉瞭我的看法。它的敘述語言非常平實、邏輯清晰，成功地將一個復雜的統計概念解構成瞭可理解的步驟。它用非常直觀的方式解釋瞭為什麼重復插補和整閤結果比單一插補要科學得多，這種漸進式的講解，讓我這個“理論基礎薄弱”的讀者也能心領神會。書中對“插補模型的選擇”這一關鍵步驟的討論尤其精彩，它不預設任何單一的最佳方案，而是強調根據數據結構和研究目標進行定製化選擇。讀完後，我不僅學會瞭操作，更重要的是理解瞭其背後的統計哲學，這纔是最有價值的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶質量也值得一提。在處理大量數據輸齣和代碼片段時，清晰的視覺呈現至關重要。這本書在這方麵做得非常到位，關鍵代碼塊加粗、重要結論用醒目的顔色或方框突齣顯示，使得在復習或者快速查閱特定操作時，眼睛能迅速定位到重點信息。而且，作者在案例分析中選擇的都是具有現實意義的、非理想化的數據樣本，這保證瞭學習到的方法在真實世界中是可用的，而不是僅僅在教科書的完美數據集上有效。對於希望提升自己數據分析嚴謹性的專業人士來說，這本書提供的不僅僅是技術，更是一種對數據完整性負責任的專業態度。

評分☆☆☆☆☆

我是一個剛接觸高級統計建模的學生，麵對“缺失值”這個老生常談卻又讓人頭疼的問題時，常常感到無從下手。這本書的“應用案例”部分簡直是我的救星。它沒有采用那種高高在上的理論說教，而是直接切入瞭我們日常會遇到的各種數據場景：醫學隊列研究中的患者失訪、社會調查中的問捲遺漏、金融數據中的時間序列斷點等等。每一個案例都配有詳盡的軟件操作步驟截圖和代碼演示，我可以直接跟著敲，看著結果一步步生成，這種沉浸式的學習體驗非常棒。特彆是書中對R語言包如`mice`或`Amelia`的詳盡介紹和實踐，讓我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有瞭一個隨時待命的編程導師在身邊指導。對於初學者來說，這種“做中學”的模式遠比純理論學習來得有效得多。

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好書，值得一購！

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書寫的挺好的，值得一讀。

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