Focusing on the implementation of missing data methods in cross-sectional and longitudinal study designs, this book condenses new research and provides insights to achieve valid statistical inferences in missing data studies. It details newly developed methods and their use in two main software platforms, SAS and R. The book handles missing data in both outcomes and covariates and discusses the sensitivity of estimation and inference for different types of missing data. It also provides examples of real-world data sets.

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