问题诊断

实验数据缺失常见于样本丢失或记录错误。第一步通过箱线图识别异常值分布，热力图定位缺失字段集中区域。案例：某基因测序数据缺失15%样本，热力图显示缺失集中在第3-5实验批次

新手急救包

1 数据清洗：Python快速定位缺失列

2 基础插补：分类变量用众数填充

3 结果验证：主成分解释率变化＜5%可接受

高阶解决方案

·多重插补法建立10组数据集合并结果

·贝叶斯建模构建分层MCMC采样模型

·敏感性分析设定3种场景展示稳定性

论文避雷要点

·方法需说明缺失值占比及流程图

·避免"删除缺失数据"表述

·补充材料附插补前后对比表

经典案例复盘

30%力学性能数据因设备故障缺失:

1随机森林预测(R^2=0.83)

2TEM表征证明微观结构一致性

3SHAP可视化助力论文发表

核心逻辑区分机制

MCAR(完全随机)：直接插补

MAR(随机)：引入协变量建模

MNAR(非随机)：声明研究局限性