本书的主要内容就是描述缺失数据分析的统计方法和模型，这在健康科学应用中有很强的实践性。全书共分为八章，第1章介绍了缺失数据机制的概念和一些实例，第2章概述了处理缺失数据的方法，第3章描述了一些使缺失数据影响最小化的设计策略，第4章和第5章分别介绍了横向研究和纵向研究中处理缺失数据问题的方法，第6章详细论述了在生存分析中缺失的数据问题。第3-6章都是讨论可忽略的缺失数据问题，在第7章中提出了如何处理不可忽略的缺失数据问题的方法。最后，第8章讨论了处理因果推断中缺失数据的方法。

第一章缺失数据的概念和启发性的例子1
1.1缺失数据问题的回顾/1
1.2缺失数据的模式和机制/2
1.2.1缺失数据模式/2
1.2.2缺失数据机制/4
1.3数据示例/6
1.3.1改善心情并促进合作的治疗(IMPACT)的研究/7
1.3.2美国阿尔茨海默病协调中心(NACC)最小数据集/8
1.3.3美国阿尔茨海默病协调中心(NACC)统一数据集/8
1.3.4路径研究/9
1.3.5维生素A补充剂的随机试验/9
1.3.6流感疫苗效果随机试验/10
第二章处理缺失数据问题的方法概述11
2.1删除观测值的方法/11
2.1.1接近案例方法/11
2.1.2加权接近案例方法/12
2.1.3移除有大量缺失的变量/12
2.2利用所有可用数据的方法/12
2.2.1极大似然方法/13
2.3填补缺失数据的方法/14
2.3.1单一填补方法/14
2.3.2多重填补/15
2.4贝叶斯方法/17
第三章在有缺失数据时的设计考量19
3.1与缺失数据有关的设计因素/19
3.2在临床试验设计阶段缺失数据的策略/20
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