由于调查受到各种已知或者未知因素的影响，往往会出现调查数据的缺失。在统计中，调查数据的缺失值问题是目前普遍存在而且难处理的问题。近年来，随着大数据时代的到来，这一问题越来越受到国内外学者的关注。数据缺失，尤其是高缺失率很容易引起数据本身的可用性的缺失，增加了数据分析的难度，使得统计分析出现很大的偏差，从而会降低研究者工作效率。对于含有缺失值的调查数据，事前预防是最有效的方法，即在调查过程中把无回答率降到最低，提高被调查者的回答率。但是由于各种因素的影响，现实中的无回答总是无法避免的，所以，对于调查数据无回答的事后处理显得尤为重要。调查中出现的问题不同，得到的含有缺失值的调查数据的特点也就不一样，所以采取的处理这些缺失值的方法也是不相同的。本文选取统计学上常用的缺失值插补方法，包括EM算法插补、多重插补法、回归插补法、均值插补法这四种插补方法，分别通过构建统计学模型来进一步探索这四种插补方法的插补效果。含有缺失值的数据集是利用SPSS随机生成。所研究的条件分别为：变量缺失的模式，即单一变量缺失和多变量缺失；不同的缺失率分别为10%、20%、30%、40%、50%；不同缺失率下的辅助变量的个数不同，分别为4个、7个及10个辅助变量的模拟比较分析。全文首先介绍了选题背景和研究意义，以及国内外对缺失值处理方法的文献综述和国内外文献评述。第2章介绍了缺失数据问题相关的理论，包括缺失数据产生的原因以及缺失值的缺失机制和模式。第3章详细总结了统计上常用的缺失数据插补方法。第4章利用缺失值插补常用方法对调查数据进行实证分析。利用均值插补、回归插补、EM算法、多重插补这四种插补方法，分别在单一变量缺失和多变量缺失的情况下，结合数据挖掘技术分析这些方法在不同的数据缺失率（10%、20%、30%、40%、50%）的插补效果分析。第5章是对全文的总结及展望。