品牌型号：微软 surface pro7

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：JMP 18

在实证研究与数据分析领域，数据质量直接决定了研究结论的可靠性与有效性。缺失数据作为数据质量问题的典型表现，普遍存在于各类研究数据集中，其处理方式对后续统计分析具有深远影响。而JMP作为专业的统计分析软件，为我们提供了一套系统化、科学化的数据清理与缺失值处理方法，接下来将为大家分享有关JMP如何处理缺失值，JMP数据清理与补全方法的相关内容。

一、JMP如何处理缺失值 

在数据分析过程中，缺失值是常见问题，可能会导致统计偏差、模型构建错误，作为专业软件，JMP为我们提供了系统的缺失值的处理方法，帮助我们保证数据完整，下面就是JMP处理缺失值的具体操作。

（1）检测缺失值

1、导入数据。

2、在菜单栏找到【表】-【缺失数据模式】。

3、在【缺失数据模式】窗口中，将需要分析的变量放入【添加列】，最后点击【确定】，就可以得到一份有关缺失值的分析报告。

（2）基本处理方法：

1、一般我们会选择直接删除，大多时候缺失值不会很多，这种缺失来源于表格传送中的丢失，是随机缺失，可以直接删除。

2、右击对应缺失值所在的行，选择【删除行】即可。

二、JMP数据清理与补全方法

数据清理与补全环节可以提升数据质量，保障分析有效性，最大化数据集的利用效率，为高级分析提供完整数据基础。下面便为大家分享有关JMP数据清理与补全的方法。

1、我们首先需要完成质量检查，选择菜单栏中的【分析】-【分布】。

2、在打开的分布窗口中选择全部变量，可以初步对数据进行大致观察。

3、除此之外，按照上文提到的方法完成缺失值报告也是数据清理的重要步骤。

4、在菜单栏中点击【行】-【行选择】-【选择重复行】，在完成多个行的选择之后，点击鼠标右键，选择删除，就可以删除重复行。

5、我们需要完成数据格式的标准化，在菜单栏中点击【列】-【列管理器】。

6、检查数据格式是否正确，避免导入时出现数据格式错乱，同时也可以看数据是否缺失，之前的处理是否完善。

数据质量是保证统计分析结果可靠性的基石，而缺失值处理作为数据预处理的关键环节，直接影响后续分析的准确性与科学性。本教程系统介绍了JMP软件中处理缺失数据的完整方法论与操作流程，同时也为大家提供了数据质量检查和清理的方案，以上便是JMP如何处理缺失值，JMP数据清理与补全方法的全部内容，希望可以帮助到大家。