抽样调查中最明显的问题之一是不能从所有抽取的样本单位中获取所需要的信息数据，即所谓的无回答问题。目前，抽样调查中存在着日益严重的无回答问题，几乎所有的调查组织者都面临着这一令人头痛的问题。尽管无回答会对抽样调查的总体参数估计产生不良影响，但是由于人力、财力等多种条件的限制，调查组织者又不得不接受一定数量的无回答。尤其当调查内容涉及到敏感性问题时，无回答现象就更为严重。无回答会影响调查质量，因为：首先，无回答减少了用来进行统计分析和统计推断的问卷数量，严重影响了调查数据的质量；其次，无回答会使估计量的方差增大，导致估计精度降低；再次，无回答还会较大地影响估计量，导致估计量出现偏差。所以，为了减小无回答对调查结果的危害，必须深入研究无回答问题，认真分析产生无回答的原因，采取有针对性的措施降低无回答率，并在不可避免出现无回答的情况下采取一定的补救措施。 本文对无回答的产生原因、统计影响、预防和控制、补救等问题作了一定的理论分析或探讨，共分为四个部分。第一部分，在搜集和分析国内外相关资料的基础上，系统地阐述了抽样调查中无回答的产生原因、无回答的测定；第二部分，较详细地分析了无回答对估计量的统计影响；第三部分，在考察国内外处理无回答问题研究的基础上，从降低无回答率以及控制回答者与无回答者差异两个方面，选择了若干有理论价值和实际意义的处理无回答问题的方法进行了较全面、系统的评价；第四部分，探讨了用多元分析中的聚类分析提高替换样本单位法和复制估算法的效率问题，并通过实例对聚类前后用复制估算法的处理结果做了比较。