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Tags
#Auswertung #Interpretation #amp
Question
Umgang mit fehlenden Daten: Fazit
Answer
  • Multiple Imputation ist häufig (MAR) besser als andere Methoden, aber auch sie kann u.U. (z.B. NMAR, viele fehlende Werte) die Ergebnisse verzerren
  • Plausibilität der imputierten Werte muss überprüft werden (ggfs. kann bei der Imputation der zulässige Wertebereich festgelegt werden)
  • In der Praxis gibt es keine Garantie, dass die MAR-Annahme korrekt ist
    • Erhöhung der Plausibilität von MAR durch Berücksichtigung mehrerer Prädiktoren,die fehlende Daten gut erklären können (nicht alle Variablen im Datensatz sind nützlich)

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  • Multiple Imputation ist häufig (MAR) besser als andere Methoden, aber auch sie kann u.U. (z.B. NMAR, viele fehlende Werte) die Ergebnisse verzerren
  • Plausibilität der imputierten Werte muss überprüft werden (ggfs. kann bei der Imputation der zulässige Wertebereich festgelegt werden)
  • In der Praxis gibt es keine Garantie, dass die MAR-Annahme korrekt ist
    • Erhöhung der Plausibilität von MAR durch Berücksichtigung mehrerer Prädiktoren,die fehlende Daten gut erklären können (nicht alle Variablen im Datensatz sind nützlich)
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statusnot learnedmeasured difficulty37% [default]last interval [days]               
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