Missinglistwise是一种数据缺失处理方法，主要用于统计分析中处理包含缺失值的数据集。在这种方法中，如果某条记录（即某一行数据）中存在任何一个变量的缺失值，那么整条记录都会被从分析中排除。换句话说，listwisedeletion会删除所有包含缺失值的行，只保留完整的数据行进行分析。这种方法的主要优点是简单易行，计算方便，适用于许多统计软件和算法。然而，它的缺点也很明显：如果数据缺失较多，可能会导致大量数据被丢弃，从而减少样本量，降低统计功效，甚至可能引入偏差（如果缺失不是完全随机的）。Missinglistwise通常适用于缺失比例较低且缺失机制为完全随机（MCAR）的情况。在实际应用中，研究人员需要权衡样本量损失与数据完整性的关系，有时会结合其他缺失值处理方法（如插补法）来提高分析质量。
