使用SPSS执行多个对应分析时，有三个选项可用于处理缺失值：一个可以排除缺失值，估算缺失值或排除缺少值的对象（http://pic.dhe.ibm.com/infocenter/spssstat/v20r0m0/index.jsp?topic=%2Fcom.ibm.spss.statistics.help%2Fidh_mcan_missing.htm）。但是，R包FactoMineR（http://www.inside-r.org/packages/cran/FactoMineR/docs/MCA）默认将缺失值视为额外级别。
为了解决这个问题，missMDA包存在，这使用户能够计算缺失值（http://math.agrocampus-ouest.fr/infoglueDeliverLive/developpement/missMDA）。很棒，如果你想用这些价值做什么，但如果你想要排除它们呢？如何使用R实现这一目标？ （我愿意使用与FactoMineR不同的包。）
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您可以在CRAN上使用soc.ca包。它支持特定的多重对应分析 - 您可以将缺失或任何其他类型的值设置为被动。它们仍然计算质量，但不包括在解决方案中。这是处理缺失数据而不会丢失您所拥有信息的优雅方式。你可以在这里阅读更多相关信息：
Le Roux，Brigitte和Henry Rouanet 2010多重对应分析。千橡市：Sage。