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Tags
#Auswertung #Interpretation #amp
Question
Datenbereinigung: 1. Datensichtung
Answer

Vor der Beantwortung der Fragestellung muss die Datenqualität überprüft werden (z.B. Häufigkeitstabellen , Histogramme, Range von Werten nutzen)

  • Kommen nur plausible Werte vor?
    • Beispiele für unplausible Werte: Alter = 201, Einkommen = Weiblich
  • Gibt es fehlende Daten
    • Z.B. Item non response, Personen Dropout in Längsschnittstudien
    • Unterschiedliche Umgangsstrategien
      • Z.B. Ignorieren, multiple Imputation
      • Der optimale Umgang hängt davon ab, wie die fehlenden Werte zustande gekommen sind

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Datenbereinigung: 1. Datensichtung
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Question
Datenbereinigung: 1. Datensichtung
Answer

Vor der Beantwortung der Fragestellung muss die Datenqualität überprüft werden (z.B. Häufigkeitstabellen , Histogramme, Range von Werten nutzen)

  • Kommen nur plausible Werte vor?
    • Beispiele für unplausible Werte: Alter = 201, Einkommen = Weiblich
  • Gibt es fehlende Daten
    • Z.B. Item non response, Personen Dropout in Längsschnittstudien
    • Unterschiedliche Umgangsstrategien
      • Z.B. Ignorieren, multiple Imputation
      • Der optimale Umgang hängt davon ab, wie die fehlenden Werte zustande gekommen sind
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Summary

statusnot learnedmeasured difficulty37% [default]last interval [days]               
repetition number in this series0memorised on               scheduled repetition               
scheduled repetition interval               last repetition or drill

Details

No repetitions

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