以下數據按年份顯示了各國的GDP。從1960年到2024年，每一年都以一列（變數）表示。因此，每一行代表一個國家GDP的變動。
查看資料時，你會發現有些地方有缺失值。
資料來源：世界銀行（ https://www.worldbank.org/ ） 取得日期：2025年12月16日
此數據中存在缺失值的可能原因包括統計收集系統出現問題，或相關調查和統計工作尚未進行。如果您想了解各國GDP趨勢或進行國家間比較，首先了解資料中缺失值的具體情況至關重要。
為了檢查資料中是否存在缺失值，JMP 提供了一個名為「檢查缺失值」的平台，可讓您檢查缺失值中的模式並執行插補。
但首先，
如果您想快速查看以下內容，可以使用其他功能。
本文介紹了三種快速有效地檢查缺失資料的方法。
我們建議按以下順序檢查：1 → 2 → 3。
- 使用列管理器：尋找每個變數的缺失值數量
- 使用“缺失值模式顯示”：了解缺失資料的趨勢
- 使用「單元格圖」：了解缺失資料模式與資料順序的關係
讓我們逐一來看第 1 到第 3 點。
1. 使用列管理器
在 JMP 18 及更高版本中，您可以透過點擊「列」面板（資料表左側中間）中的「列管理器」按鈕，立即查看每列的總計統計信息，從而查看每列中缺失值的數量。
數據顯示，所有年份都有缺失值，其中 1960 年至 1964 年左右的缺失值數量特別多，此後逐漸減少。
2. 使用缺失值模式顯示
在第 1 部分中，我們檢查了每個變數的缺失值數量，但可能存在缺失資料的模式，例如「連續兩年未收集資料」。
「顯示缺失值模式」功能可讓您檢查資料表中缺失值是否存在某種模式。它也可以用於提取不包含任何缺失值的行。
如果對 1960 年至 2024 年的欄位（共 65 列）執行「表格」>「顯示缺失值模式」指令，則會輸出新的資料表。此處，我們按頻率降序排列結果。
輸出表中的數值中，0 表示不缺失，1 表示缺失。
“模式”列使用 0/1 指示指定列是否有缺失值。 “頻率”列指示與該缺失值模式相對應的行數。
第一行資料格式為“000000…000”，表示所有欄位均無缺失值，即所有年份均有資料。該資料集共有110行這樣的資料。
第五行顯示了一種模式，即前五列（1960-1964 年）缺少數據，但從 1965 年開始就沒有缺少數據，我們可以看到有六行這樣的數據。
“顯示缺失值模式”輸出的表格與原始資料相關聯。例如，如果您選擇第一行，則會在原始資料表中選取對應的行。
在這種情況下，您可以使用「表 > 子集」來僅提取不包含任何缺失值的資料。
3. 使用“單元格圖”
了解缺失值出現的位置也很重要：是在資料的開頭、中間或結尾。例如，對於按時間順序收集的製程數據，您可能需要了解缺失值會更多地出現在資料的前半部還是後半部。
在這種情況下，使用「單元格圖」可以直觀地在簡化的資料單元格顯示中可視化缺失值的分佈。
在這個例子中，我們依照 2020 年至 2024 年五年間的平均 GDP 對各國進行降序排列，並研究近期 GDP 水準與缺失資料之間的關係。
點選“圖表”>“儲存格圖” ，指定年份為 Y 軸，反應變數為“年份”，國家名稱為標籤。然後將顯示單元格圖報告。
單元格圖是一種將資料表中的每個單元格視覺化為彩色矩形的圖表。
請注意，您看到的不是單元格顏色，而是單元格中的“X” ，這表示該單元格包含缺失值。
從「x」的分佈可以看出，GDP較低的國家（資料底部的國家）往往缺失資料較多，並且有好幾個國家在2023年和2024年等近年來存在資料缺失的情況。
人們認為造成這種情況的原因之一是，GDP較高的國家擁有更好的系統來穩定地收集和發布此類經濟統計數據。
在開始任何資料分析之前，檢查缺失值是一個重要的環節。
透過事先了解缺失資料和趨勢的存在與否，可以適當地進行後續的分析和解釋。
作者：Naohiro Masukawa（JMP 日本）
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