在表格中重新标注。检查数据的缺失类型。分为两种情况，一种是设计上可忽略的缺失数据，另外一种是设计上不可以忽略的缺失数据。明确设计上不可忽略的缺失数据两种类型，已知的情况：过程性因素导致的缺失。数据公开受限；没有完成问卷；被试选取失误（生病等）等。 未知的情况：直接由被试的原因导致的。比如被试拒绝回答某些题目。检查数据的缺失程度的统计比例，每个个案(case)在所有变量上的缺失比例；在每个变量上缺失数据的个案比例；在所有变量上都没有缺失的个案比例。检查数据的缺失程度的判定标准。缺失比例低于10%，使用任何一种缺失数据的处理方法，差异都不大，但不包括非随机缺失。对有过多缺失的个案或变量进行简单的处理—删除；缺失比例15%以上的变量可以考虑删除，但缺失比例更高的（20%~30%），通常会进行补救
风吹萧萧
