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1. 数据缺失类型

第一类：随机完全缺失 (MCAR/Missing Completely at Random)

当我们说随机完全缺失时, 我们的意思是缺失量与正在研究的观测因素无关。例如，称重秤电池耗尽、问卷在邮寄时丢失，血液样本在实验室中损坏。MCAR 是一个理想但不合理的假设。

通常来说，当数据因实验设计、设备故障或样品在运输过程中丢失或技术上不符合要求而缺失时，数据被视为 MCAR。 MCAR 数据的统计优势在于分析保持无偏。

下面是 MCAR 的图示，其中缺失量与变量 X 或 Y 无关，但与 Z 有关。