回归算法填补是复杂填补方法中的一种，本文实例演示在SPSS软件中实现回归算法填补的操作步骤。
关键词：缺失值; 缺失值类型; 缺失值填补; 回归算法; 复杂填补
一、案例介绍
此处仍以缺失情况基本分析(链接)一文中生成的缺失数据为例。调查了33名研究对象的性别(gender)、年龄(age)和某生化指标(X)，分析性别和年龄对生化指标浓度是否有影响？人为生成一个有缺失值(生化指标缺失10个个案，并且都是在高年龄组缺失)的数据(图1)，然后再进行填补分析。本案例数据可从“附件下载”处下载。
二、回归算法填补
(一) 软件操作
选择“分析”—“缺失值分析”(图2)。
将“年龄”和“生化指标”选入“定量变量”，“性别”选入“分类变量”，勾选“回归”(图3)。
点击“变量”，进入“缺失值分析：EM的变量以及回归”对话框，选择“使用所有定量变量”。此处默认情况下为使用所有定量变量进行估计。如果不希望这样做，可以选择“选择变量”，将因变量(缺失变量)选入上方的“预测变量(D)”框，将自变量选入下方的“预测变量(R)”框。如果一个变量可以同时成为因变量和自变量，此时可以使用中间的“两者”按钮将其同时选入两个框(图4)。
点击“回归”，此处可对回归算法做进一步的设置。“估算调整”框用于设定如何为原始估计值添加随机扰动。可选的有“残差(回归方程残差)”“正态分布(此处被误译为‘普通变量’)”和“t分布残差”3种。如果不希望添加随机误差项，直接使用方程估计值替换缺失值则选择最后的“无”。下方的“最大预测变量数”用于限制方程中自变量的数值，如果设置为0，即相当于用平均值(加上残差)替换缺失值。“保存完成的数据”复选框用于要求替换后的数据集生成新的数据集(图5)。
最后可生成一个新的数据集“回归算法填补”，可在“附件下载”处下载比较。
(二) 效果比较
对数据集“回归算法填补”进行重新分析，然后与缺失值填补——简单填补法(链接)分析结果进行对比见表1。
| 填补方法 | β性别 | P性别 | β年龄 | P年龄 |
| 原始数据 | 1.216 | 0.001 | 0.093 | <0.001 |
| 未填补 | 1.243 | 0.003 | 0.072 | 0.001 |
| 序列平均值 | 0.865 | 0.012 | 0.049 | 0.003 |
| 临近点的平均值 | 1.005 | 0.001 | 0.078 | <0.001 |
| 临近点的中间值 | 1.011 | 0.001 | 0.075 | <0.001 |
| 线性插值 | 1.059 | 0.002 | 0.077 | <0.001 |
| 临近点的线性趋势 | 0.884 | 0.003 | 0.076 | <0.001 |
| 回归算法 | 0.996 | 0.002 | 0.075 | <0.001 |
通过比较可知，回归算法只比“序列平均值”效果好，与其他几种方法相比并未体现出明显优势。