村醫隨訪包中常見的缺失值類型主要包括以下幾種：
一、按缺失機制分類
1、完全隨機缺失：
數據的缺失是完全隨機的，不依賴于任何不完全變量或完全變量。
簡單來說，數據丟失的概率與其假設值以及其他變量值都完全無關。
2、隨機缺失：
數據丟失的概率與丟失的數據本身無關，而僅與部分已觀測到的數據有關。
數據的缺失不是完全隨機的，該類數據的缺失依賴于其他完全變量。
3、非隨機缺失：
數據的缺失與不完全變量自身的取值有關。
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
1、單調缺失模式：
數據在某一時間點或某一階段后開始連續缺失。
例如，患者在某次隨訪后未再參與后續隨訪，導致后續數據缺失。
2、任意缺失模式：
數據在任意時間點或階段都可能缺失，沒有固定的模式。
例如，由于設備故障或操作失誤，導致某些隨訪數據隨機缺失。
三、按數據類型分類
1、數值型缺失值：
如血壓、血糖等生理指標的缺失。
這些缺失值通常可以通過統計方法或回歸模型進行預測填補。
2、分類型缺失值：
如性別、年齡、婚姻狀況等分類信息的缺失。
這些缺失值可能需要根據領域知識或業務規則進行填補，如根據患者的其他信息推斷其性別或年齡范圍。
四、其他特殊類型的缺失值
1、設備故障導致的缺失：
由于隨訪包中的設備故障，導致無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間，并在后續隨訪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。
這種情況下，需要尊重患者的意愿，并在后續隨訪中嘗試與患者溝通，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程，確保數據的準確性和完整性。
村醫隨訪包中的缺失值類型多種多樣，需要根據具體情況進行識別和分類，并采取相應的措施進行填補和處理。
