根据内容的不同，无回答可以分为单元无回答和项目无回答。单元无回答指被调查单元没有参与或拒绝接受调查；项目无回答指被调查单元虽然接受调查，但对其中的一些调查项目没有回答。根据回答性质的不同，无回答可以分为有意无回答和无意无回答，有意无回答常常与调查内容有关，例如对调查内容敏感，或涉及个人隐私不愿意回答；无意无回答通常与调查内容无关，而是由于其他原因造成的，如被调查者生病或被调查者忙碌无法接受调查等。

在调查过程的寻找阶段、联系阶段和调查阶段都有可能出现无回答。寻找阶段的无回答原因主要有遗漏和无法找到被调查者。联系阶段的无回答原因主要有联系不上、担心安全和被迫放弃。调查阶段的无回答原因主要是拒答。降低无回答率的方法主要包括以下4种方法：①预防措施。包括采访员的选择与培训、消除被调查者疑虑、确定准确的调查方法、适当的物质奖励等。②多次访问。③替换被调查单元。包括随机替换和非随机替换。④采用随机化回答技术。主要适用于对敏感问题进行调查。

早期处理单元无回答的研究大多采用确定论观点，如采用二重抽样处理无回答。之后随着科技发展，将单元无回答视为随机的结果，处理方法主要是加权调整法，例如逆概率加权法、类加权法等。处理项目无回答的方法主要是插补法，即缺失的数据由一些替代值代替。常用的插补方法包括以下3种方法：①单一插补。对每个缺失值，从其预测分布中取一个值填充缺失值，然后使用标准的完全数据分析技术进行处理，单一插补法是调查实践中处理项目无回答通用的技术，单一插补可分为随机插补和确定性插补。早期常用的插补方法包括推理插补、均值插补、最近邻插补、比率/回归插补等。之后逐渐发展出EM算法、贝叶斯自助法及近似贝叶斯自助法等。②多重插补。一种以模拟为基础的方法，对每个缺失值产生个合理的插补值，这样插补后可得到组数据，使用标准的完全数据方法分析每组数据并融合分析结果。常用的方法包括回归预测法、倾向得分法、马尔可夫链蒙特卡罗方法等。③几何插补。用逼近观测数据的函数去插补缺失数据。