以下数据按年份显示了各国的GDP。从1960年到2024年，每一年都用一列（变量）表示。因此，每一行代表一个国家GDP的变化。
查看数据时，你会发现有些地方存在缺失值。
数据来源：世界银行（ https://www.worldbank.org/ ） 获取日期：2025年12月16日
此数据中存在缺失值的可能原因包括统计收集系统出现问题，或相关调查和统计工作尚未开展。如果您想了解各国GDP趋势或进行国家间比较，首先了解数据中缺失值的具体情况至关重要。
为了检查数据中是否存在缺失值，JMP 提供了一个名为“检查缺失值”的平台，允许您检查缺失值中的模式并执行插补。
但首先，
如果您想快速查看以下内容，可以使用其他功能。
本文介绍了三种快速有效地检查缺失数据的方法。
我们建议按以下顺序检查：1 → 2 → 3。
- 使用列管理器：查找每个变量的缺失值数量
- 使用“缺失值模式显示”：了解缺失数据的趋势
- “单元格图”的用途：了解缺失数据模式与数据顺序的关系
让我们逐一来看第 1 到第 3 点。
1. 使用列管理器
在 JMP 18 及更高版本中，您可以通过单击“列”面板（数据表左侧中间）中的“列管理器”按钮，立即查看每列的汇总统计信息，从而查看每列中缺失值的数量。
数据显示，所有年份都有缺失值，其中 1960 年至 1964 年左右的缺失值数量特别多，此后逐渐减少。
2. 使用缺失值模式显示
在第 1 部分中，我们检查了每个变量的缺失值数量，但可能存在缺失数据的模式，例如“连续两年未收集数据”。
“显示缺失值模式”功能允许您检查数据表中缺失值是否存在某种模式。它还可以用于提取不包含任何缺失值的行。
如果对 1960 年至 2024 年的列（共 65 列）运行“表格”>“显示缺失值模式”命令，则会输出一个新的数据表。此处，我们按频率降序排列结果。
输出表中的值中，0 表示不缺失，1 表示缺失。
“模式”列使用 0/1 指示指定列是否存在缺失值。“频率”列指示与该缺失值模式相对应的行数。
第一行数据格式为“000000…000”，表示所有列均无缺失值，即所有年份均有数据。该数据集共有110行这样的数据。
第五行显示了一种模式，即前五列（1960-1964 年）缺少数据，但从 1965 年开始就没有缺少数据，我们可以看到有六行这样的数据。
“显示缺失值模式”输出的表格与原始数据相关联。例如，如果您选择第一行，则会在原始数据表中选中对应的行。
在这种情况下，您可以使用“表 > 子集”来仅提取不包含任何缺失值的数据。
3. 使用“单元格图”
了解缺失值出现的位置也很重要：是在数据的开头、中间还是结尾。例如，对于按时间顺序采集的过程数据，您可能需要了解缺失值更多地出现在数据的前半部分还是后半部分。
在这种情况下，使用“单元格图”可以直观地在简化的数据单元格显示中可视化缺失值的分布。
在这个例子中，我们按照 2020 年至 2024 年五年间的平均 GDP 对各国进行降序排列，并研究近期 GDP 水平与缺失数据之间的关系。
点击“图表”>“单元格图” ，指定年份为 Y 轴，响应变量为“年份”，国家/地区名称为标签。然后将显示单元格图报告。
单元格图是一种将数据表中的每个单元格可视化为彩色矩形的图表。
请注意，单元格中显示的不是单元格颜色，而是一个“X” ，这表示该单元格包含缺失值。
从“x”的分布情况可以看出，GDP较低的国家（数据底部的国家）往往缺失数据较多，并且有好几个国家在2023年和2024年等近年存在数据缺失的情况。
人们认为造成这种情况的原因之一是，GDP较高的国家拥有更好的系统来稳定地收集和发布此类经济统计数据。
在开始任何数据分析之前，检查缺失值是一个重要的环节。
通过提前了解缺失数据和趋势的存在与否，可以适当地进行后续的分析和解释。
作者：Naohiro Masukawa（JMP 日本）
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