若处理调查数据时发现有缺失数据，且样本量很大，有缺失数据的个案比例较小，有缺失数据的个案与无缺失数据的个案在分布上无显著差异时，可以()。A. 将有缺失的个案整个删除B. 将有缺失的个案保留，仅在计算时删除相应变量的缺失值C. 使用均值代替、回归估计、随机抽取、最近距离确定等方法代替缺失值D. 通过对调查中的回答数据使用加权因子，对数据进行调整，减少缺失值的影响

步骤 1：理解缺失数据处理方法
在处理调查数据时，如果发现有缺失数据，需要选择合适的方法来处理这些缺失值。处理方法包括删除有缺失的个案、保留有缺失的个案并删除相应变量的缺失值、使用均值代替、回归估计、随机抽取、最近距离确定等方法代替缺失值，以及通过对调查中的回答数据使用加权因子，对数据进行调整，减少缺失值的影响。

步骤 2：分析样本量和缺失数据比例
题目中提到样本量很大，有缺失数据的个案比例较小，这意味着删除有缺失的个案不会对整体样本产生显著影响。同时，有缺失数据的个案与无缺失数据的个案在分布上无显著差异，这表明缺失数据不是系统性的，而是随机的。

步骤 3：选择合适的处理方法
根据上述分析，可以将有缺失的个案整个删除，因为样本量很大，有缺失数据的个案比例较小，删除这些个案不会对整体样本产生显著影响。同时，有缺失数据的个案与无缺失数据的个案在分布上无显著差异，这表明缺失数据不是系统性的，而是随机的，删除这些个案不会影响数据的代表性。