村醫(yī)隨訪包中常見的缺失值類型主要包括以下幾種：
一、按缺失機制分類
1、完全隨機缺失：
數(shù)據(jù)的缺失是完全隨機的，不依賴于任何不完全變量或完全變量。
簡單來說，數(shù)據(jù)丟失的概率與其假設(shè)值以及其他變量值都完全無關(guān)。
2、隨機缺失：
數(shù)據(jù)丟失的概率與丟失的數(shù)據(jù)本身無關(guān)，而僅與部分已觀測到的數(shù)據(jù)有關(guān)。
數(shù)據(jù)的缺失不是完全隨機的，該類數(shù)據(jù)的缺失依賴于其他完全變量。
3、非隨機缺失：
數(shù)據(jù)的缺失與不完全變量自身的取值有關(guān)。
缺失值取決于其假設(shè)值，或者缺失值取決于其他變量值。
二、按缺失模式分類
1、單調(diào)缺失模式：
數(shù)據(jù)在某一時間點或某一階段后開始連續(xù)缺失。
例如，患者在某次隨訪后未再參與后續(xù)隨訪，導致后續(xù)數(shù)據(jù)缺失。
2、任意缺失模式：
數(shù)據(jù)在任意時間點或階段都可能缺失，沒有固定的模式。
例如，由于設(shè)備故障或操作失誤，導致某些隨訪數(shù)據(jù)隨機缺失。
三、按數(shù)據(jù)類型分類
1、數(shù)值型缺失值：
如血壓、血糖等生理指標的缺失。
這些缺失值通?？梢酝ㄟ^統(tǒng)計方法或回歸模型進行預(yù)測填補。
2、分類型缺失值：
如性別、年齡、婚姻狀況等分類信息的缺失。
這些缺失值可能需要根據(jù)領(lǐng)域知識或業(yè)務(wù)規(guī)則進行填補，如根據(jù)患者的其他信息推斷其性別或年齡范圍。
四、其他特殊類型的缺失值
1、設(shè)備故障導致的缺失：
由于隨訪包中的設(shè)備故障，導致無法獲取患者的生理數(shù)據(jù)。
這種情況下，需要記錄設(shè)備故障的原因和時間，并在后續(xù)隨訪中嘗試重新獲取數(shù)據(jù)。
2、患者拒絕或未配合導致的缺失：
患者由于各種原因拒絕提供某些信息或未配合隨訪。
這種情況下，需要尊重患者的意愿，并在后續(xù)隨訪中嘗試與患者溝通，了解其需求和顧慮。
3、數(shù)據(jù)錄入或傳輸錯誤導致的缺失：
在數(shù)據(jù)錄入或傳輸過程中，由于人為操作失誤或系統(tǒng)故障，導致數(shù)據(jù)丟失或錯誤。
這種情況下，需要仔細核查數(shù)據(jù)錄入和傳輸過程，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。
村醫(yī)隨訪包中的缺失值類型多種多樣，需要根據(jù)具體情況進行識別和分類，并采取相應(yīng)的措施進行填補和處理。
