村医随访包中常见的缺失值类型主要包括以下几种：

一、按缺失机制分类

1、完全随机缺失：

数据的缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量。

简单来说，数据丢失的概率与其假设值以及其他变量值都完全无关。

2、随机缺失：

数据丢失的概率与丢失的数据本身无关，而仅与部分已观测到的数据有关。

数据的缺失不是完全随机的，该类数据的缺失依赖于其他完全变量。

3、非随机缺失：

数据的缺失与不完全变量自身的取值有关。

缺失值取决于其假设值，或者缺失值取决于其他变量值。

二、按缺失模式分类

1、单调缺失模式：

数据在某一时间点或某一阶段后开始连续缺失。

例如，患者在某次随访后未再参与后续随访，导致后续数据缺失。

2、任意缺失模式：

数据在任意时间点或阶段都可能缺失，没有固定的模式。

例如，由于设备故障或操作失误，导致某些随访数据随机缺失。

三、按数据类型分类

1、数值型缺失值：

如血压、血糖等生理指标的缺失。

这些缺失值通常可以通过统计方法或回归模型进行预测填补。

2、分类型缺失值：

如性别、年龄、婚姻状况等分类信息的缺失。

这些缺失值可能需要根据领域知识或业务规则进行填补，如根据患者的其他信息推断其性别或年龄范围。

四、其他特殊类型的缺失值

1、设备故障导致的缺失：

由于随访包中的设备故障，导致无法获取患者的生理数据。

这种情况下，需要记录设备故障的原因和时间，并在后续随访中尝试重新获取数据。

2、患者拒绝或未配合导致的缺失：

患者由于各种原因拒绝提供某些信息或未配合随访。

这种情况下，需要尊重患者的意愿，并在后续随访中尝试与患者沟通，了解其需求和顾虑。

3、数据录入或传输错误导致的缺失：

在数据录入或传输过程中，由于人为操作失误或系统故障，导致数据丢失或错误。

这种情况下，需要仔细核查数据录入和传输过程，确保数据的准确性和完整性。

村医随访包中的缺失值类型多种多样，需要根据具体情况进行识别和分类，并采取相应的措施进行填补和处理。