摘要： 统计分析中经常会遇到数据缺失的情况。数据缺失的产生背景不同，主要来自于调查中的无回答。此外，由于调查员的疏忽，在调查过程中遗漏了某些调查项，或在对调查数据的检查与处理过程中，发现一些不合逻辑，明显有误，或有意使假的数据，而将其剔除，这些都会造成数据缺失。 缺失数据造成的危害是明显的，它不仅使接受调查的实际单位数目减少，扩大了抽样调查中的估计量方差，而且还会导致估计量偏差，是影响统计数据质量的重要方面。一般而言，对于缺失数据，往往需要进行重新调查，以便将缺失的数据补齐。但有时由于种种原因和条件的限制，或者无法进行重新的补充调查，或者这种补充调查仍然不能解决问题。这时，我们特别关心两个问题：一是需要了解缺失数据造成的影响有多大，即能否对由于数据缺失带来的估计量偏差进行估计；二是如何对缺失数据进行补救。这两个问题都与辅助信息有关，本文拟就这些问题进行分析。