这是之前某些国家某个变量全部缺失的一般化情况。比如，一项多国家研究，某个指标（eat）在一些国家缺失值比较高，如何删掉缺失值高于一定比例的该变量的数据？

如何确实比例超过30%，则删除该国家的该变量的记录。Stata代码如下：

tab Country eat ,m row
bysort Country : gen mis = missing(eat)
by     Country : replace mis = sum(mis)
by     Country : replace mis = mis[_N]/_N
global p=0.3
drop  if mis >$p

反向思考，计算非缺失值的比例来实现。

egen npresent = count(eat), by(Country) 
//bysort Country: gen mpercent=1-npresent/_N
bysort Country: drop if npresent/_N <= 0.7

演示数据：删除种族中union缺失值比例超过31%的记录。

//方法1
webuse nlswork,clear
tab race union ,row m
egen npresent = count(union), by(race) 
bysort race: drop if npresent/_N <= 0.69
tab race union ,row m

//方法2
webuse nlswork,clear<br />tab race union ,row m
bysort race : gen mis = missing(union)
by     race : replace mis = sum(mis)
by     race : replace mis = mis[_N]/_N
global p=0.31
drop  if mis >$p

很好