村醫隨訪(fǎng)包中常見(jiàn)的缺失值類(lèi)型主要包括以下幾種：
一、按缺失機制分類(lèi)
1、完全隨機缺失：
數據的缺失是完全隨機的，不依賴(lài)于任何不完全變量或完全變量。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，數據丟失的概率與其假設值以及其他變量值都完全無(wú)關(guān)。
2、隨機缺失：
數據丟失的概率與丟失的數據本身無(wú)關(guān)，而僅與部分已觀(guān)測到的數據有關(guān)。
數據的缺失不是完全隨機的，該類(lèi)數據的缺失依賴(lài)于其他完全變量。
3、非隨機缺失：
數據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值，或者缺失值取決于其他變量值。
二、按缺失模式分類(lèi)
1、單調缺失模式：
數據在某一時(shí)間點(diǎn)或某一階段后開(kāi)始連續缺失。
例如，患者在某次隨訪(fǎng)后未再參與后續隨訪(fǎng)，導致后續數據缺失。
2、任意缺失模式：
數據在任意時(shí)間點(diǎn)或階段都可能缺失，沒(méi)有固定的模式。
例如，由于設備故障或操作失誤，導致某些隨訪(fǎng)數據隨機缺失。
三、按數據類(lèi)型分類(lèi)
1、數值型缺失值：
如血壓、血糖等生理指標的缺失。
這些缺失值通?？梢酝ㄟ^(guò)統計方法或回歸模型進(jìn)行預測填補。
2、分類(lèi)型缺失值：
如性別、年齡、婚姻狀況等分類(lèi)信息的缺失。
這些缺失值可能需要根據領(lǐng)域知識或業(yè)務(wù)規則進(jìn)行填補，如根據患者的其他信息推斷其性別或年齡范圍。
四、其他特殊類(lèi)型的缺失值
1、設備故障導致的缺失：
由于隨訪(fǎng)包中的設備故障，導致無(wú)法獲取患者的生理數據。
這種情況下，需要記錄設備故障的原因和時(shí)間，并在后續隨訪(fǎng)中嘗試重新獲取數據。
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(fǎng)。
這種情況下，需要尊重患者的意愿，并在后續隨訪(fǎng)中嘗試與患者溝通，了解其需求和顧慮。
3、數據錄入或傳輸錯誤導致的缺失：
在數據錄入或傳輸過(guò)程中，由于人為操作失誤或系統故障，導致數據丟失或錯誤。
這種情況下，需要仔細核查數據錄入和傳輸過(guò)程，確保數據的準確性和完整性。
村醫隨訪(fǎng)包中的缺失值類(lèi)型多種多樣，需要根據具體情況進(jìn)行識別和分類(lèi)，并采取相應的措施進(jìn)行填補和處理。
