缺失值填充（missing data imputation），医学-现代医学-预防医学领域-卫生统计学-卫生统计方法-统计计算学-缺失值填充，用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。缺失值在抽样调查、试验研究中普遍存在。在调查或试验过程中由于各种原因会导致最终获得数据不能完全符合事先定义数据格式，通常会将不符合定义格式的数据采用空白、未知或一些特殊标志进行表示，这种数据被称为缺失值（missing data）或者是不完整数据（incomplete data）。在数据集中缺失值表现为某个或某些变量值的不完全。缺失数据存在会增加分析工作难度、造成分析结果偏倚、甚至严重降低工作效率，影响统计决策。