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Tags
#Auswertung #Interpretation #amp
Question
Umgang mit fehlenden Daten: Multiple Imputation (Überblick)
Answer
  • Wenn die Hypothesentestung mehrere Variablen involviert (z.B. multiple Regression), die fehlende Werte aufweisen, dann werden zwei komplexere Ansätze empfohlen
    • Joint Modelling (JM): Die fehlenden Werte werden für alle Variablen (z.B. Extraversion, Neurotizismus, Gewissenhaftigkeit) basierend auf der multivariaten Variablenverteilung simultan geschätzt. In der Regel geht man von einer multivariaten Normalverteilung aus (unrealistisch?)
    • Fully conditional specification (FCS): Die fehlenden Werte werden separat für jede Variable anhand ausgewählter Variablen (=conditional) geschätzt
  • Imputation kann/soll auch auf solchen Variablen basieren, die nicht zur Hypothesentestung gehören (z.B. demografische Daten)
  • Für stabile Ergebnisse werden i.d.R. 5-20 Imputationen benötigt
  • Die ergänzten Datensätze können zur Hypothesentestung verwendet werden
  • Zunächst wird die Analyse separat mit jedem imputierten Datensatz durchgeführt.
  • Die Ergebnosse der separaten Analysen werden auf Schwankungen untersucht

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Umgang mit fehlenden Daten: Multiple Imputation (Überblick)
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?

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Umgang mit fehlenden Daten: Multiple Imputation (Überblick)
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  • Wenn die Hypothesentestung mehrere Variablen involviert (z.B. multiple Regression), die fehlende Werte aufweisen, dann werden zwei komplexere Ansätze empfohlen
    • Joint Modelling (JM): Die fehlenden Werte werden für alle Variablen (z.B. Extraversion, Neurotizismus, Gewissenhaftigkeit) basierend auf der multivariaten Variablenverteilung simultan geschätzt. In der Regel geht man von einer multivariaten Normalverteilung aus (unrealistisch?)
    • Fully conditional specification (FCS): Die fehlenden Werte werden separat für jede Variable anhand ausgewählter Variablen (=conditional) geschätzt
  • Imputation kann/soll auch auf solchen Variablen basieren, die nicht zur Hypothesentestung gehören (z.B. demografische Daten)
  • Für stabile Ergebnisse werden i.d.R. 5-20 Imputationen benötigt
  • Die ergänzten Datensätze können zur Hypothesentestung verwendet werden
  • Zunächst wird die Analyse separat mit jedem imputierten Datensatz durchgeführt.
  • Die Ergebnosse der separaten Analysen werden auf Schwankungen untersucht
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Summary

statusnot learnedmeasured difficulty37% [default]last interval [days]               
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scheduled repetition interval               last repetition or drill

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No repetitions


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