我最近在以下情况咨询了一位研究人员。

语境：

• 数据是在四年内收集的，每年约有 50 名参与者（参与者患有特定的诊断临床心理障碍，很难大量获得）；参与者仅被测量一次（即，这不是一项纵向研究）
• 所有参与者都患有相同的疾病
• 该研究涉及参与者完成一组 10 个心理量表
• 这 10 个量表测量了症状、理论化的前兆和相关的精神病理学等各种事物：这些测量值往往在到之间相互关联。$r = .3$$.7$
• 在第一年，其中一个尺度不包括在内
• 研究人员希望在整个样本的所有 10 个尺度上运行结构方程建模。因此，存在一个问题，即大约四分之一的样本在一个尺度上缺少数据。

研究人员想知道：

• 处理这样的缺失数据的好策略是什么？您会建议哪些技巧、应用示例参考或最佳实践建议参考？

我有一些想法，但我很想听听你的建议。