Behandlung fehlender Daten
Grundlagen, Konzepte, Methoden, Software
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Behandlung fehlender Daten bietet eine Einf¿hrung in die Grundlagen und Verfahren bei der Arbeit mit unvollst¿igen Datens¿en. Viele Statistikprogramme wie SPSS, SAS, R und MPLUS verf¿gen heute standardm¿g ¿ber Methoden zur Ersetzung von fehlenden Werten. Nach einer kurzen Einf¿hrung erfolgt eine Beschreibung der Datengrundlage. Im dritten Kapitel wird ein ¿erblick ¿ber die Entstehungsm¿glichkeiten und die g¿igen Muster und Mechanismen von fehlenden Daten gegeben. Im vierten, f¿nften und sechsten Kapitel liegt der methodische Schwerpunkt auf Verfahren wie Fallausschluss, EM-Algorith...
Behandlung fehlender Daten bietet eine Einf¿hrung in die Grundlagen und Verfahren bei der Arbeit mit unvollst¿igen Datens¿en. Viele Statistikprogramme wie SPSS, SAS, R und MPLUS verf¿gen heute standardm¿g ¿ber Methoden zur Ersetzung von fehlenden Werten. Nach einer kurzen Einf¿hrung erfolgt eine Beschreibung der Datengrundlage. Im dritten Kapitel wird ein ¿erblick ¿ber die Entstehungsm¿glichkeiten und die g¿igen Muster und Mechanismen von fehlenden Daten gegeben. Im vierten, f¿nften und sechsten Kapitel liegt der methodische Schwerpunkt auf Verfahren wie Fallausschluss, EM-Algorithmus, Single-Imputation und Multiple-Imputation. Im siebten Kapitel werden in einer Monte-Carlo Simulationsstudie die St¿en und Schw¿en der Verfahren und die M¿glichkeit des Einsatzes g¿iger Statistiksoftware getestet. Im achten Kapitel wird auch ein Augenmerk auf kategorielle Daten gelegt.
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