缺失机制（missing data mechanism），理学-统计学-数理统计-缺失机制，根据数据缺失值与观测变量间的不同关系对缺失数据类型进行划分的工具。简史在实际数据获取过程中，因为遗漏、忽视、成本过高或无法获得等主客观原因，通常只能获得一部分数据，在统计学中称此类无法获得的数据为缺失数据。缺失数据会造成估计量偏差，导致方差扭曲，从而降低统计效率。随着对缺失数据认识不断深化以及计算机技术快速发展，自20世纪70年代以来，国际统计学界一直在研究缺失数据的问题。缺失机制不是描述造成数据缺失的原因，很多缺失数据的研究方法都极大地依赖于数据缺失机制的假定。1987年美国统计学家D.B.鲁宾[注]和R.J.A.利特尔[注]提出缺失机制概念。