公卫体检系统在处理查体数据中的缺失值时，会采取一系列科学、合理的方法，以确保数据的完整性和准确性。以下是对公卫体检系统处理缺失值方法的详细阐述：

一、缺失值识别

首先，系统会对查体数据进行全面的扫描，以识别出其中存在的缺失值。这一步骤通常通过自动化的数据预处理工具或软件来完成，能够高效地定位到数据中的空值、NULL值或无效值等。

二、缺失值分析

在识别出缺失值后，系统会对这些缺失值进行进一步的分析。这包括了解缺失值的数量、分布以及可能的原因等。通过分析，系统能够评估缺失值对整体数据分析结果的影响程度，从而为后续的处理决策提供依据。

三、缺失值处理方法

针对识别出的缺失值，公卫体检系统会采取以下处理方法：

1、删除法：

当缺失值数量较少，且这些缺失值对整体数据分析结果影响不大时，系统可以选择直接删除含有缺失值的记录或属性。但需要注意的是，直接删除可能会导致样本量减少，从而影响统计推断的效力。同时，如果缺失值并非完全随机分布，那么删除这些记录可能会引入偏差。

2、填充法：

填充法是通过一些规则或统计量来估算缺失值的方法。常用的填充方法包括均值填充、中位数填充、众数填充等。

均值填充：适用于数值型数据，且数据分布较为均匀的情况。但可能会引入新的偏差，因为均值可能受到极端值的影响。

中位数填充：与均值填充类似，但中位数对极端值不太敏感，因此在某些情况下可能更为稳健。

众数填充：适用于分类数据或具有明显众数的数值数据。

对于时间序列数据或具有明显趋势的数据，可以使用插值法（如线性插值、多项式插值等）来估计缺失值。插值法通过已知数据点的信息来估计未知点的值。

多重插补是一种更为复杂但更为精确的插补方法，适用于数据缺失较为严重或对数据精度要求较高的情况。它基于贝叶斯估计理论，为每个缺失值生成多个可能的插补值，并考虑这些插补值的不确定性。多重插补可以减少因单一插补方法而引入的偏差和不确定性。

当其他相关变量的信息可用时，可以使用回归模型、决策树、随机森林等机器学习算法来预测缺失值。这种方法依赖于其他变量的信息来估计缺失值，因此可能比简单的插值方法更为准确。

3、不处理：

在某些情况下，如果数据收集过程中规则上允许存在空值，且这些空值对后续分析没有实质性影响，系统可以选择不处理缺失值。在数据分析阶段，可以考虑缺失值的影响，或者在报告结果时说明缺失值的存在和处理方式。

四、处理效果评估

在处理完缺失值后，公卫体检系统会对处理效果进行评估。这包括检查处理后的数据是否仍然存在缺失值、是否引入了新的异常值或偏差等。通过评估，系统能够确保处理后的数据质量满足后续分析的要求。

综上所述，公卫体检系统在处理查体数据中的缺失值时，会综合考虑数据的性质、缺失值的数量和模式以及对分析结果可能产生的影响等因素，从而选择最合适的处理方法。同时，系统会对处理效果进行评估，以确保数据的完整性和准确性。