missing at random (MAR)

[engl.] Zufälliges-Fehlen, [FSE], Bez. für einen Missing-Data-Prozess, bei dem Fehlwerte bedingt zufällig auftreten. Angenommen, Personen mit geringer Teilnahmemotivation scheiden eher aus einer Studie aus. Wurde die Teilnahmemotivation erhoben, so liegt MAR vor und das Ausscheiden kann stat. modelliert werden, sodass eine Verzerrung der Analysergebnisse vermieden werden kann. Nach stat. Kontrolle von verfügbaren Variablen hängt das Auftreten der fehlenden Werte somit nicht von weiteren Variablen, die im Datensatz vorhanden oder nicht vorhanden sind, ab. Folglich ist grundsätzlich ein Zusammenhang zw. dem Fehlen eines Werts und anderer Variablen im Datensatz erlaubt (bias). Dieser Zusammenhang muss jedoch verschwinden, wenn die mit dem Auftreten der fehlende Werte in Zusammenhang stehenden Variablen stat. kontrolliert werden. Im Falle von MAR führen klass. Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten (z. B. fallweiser Ausschluss, paarweiser Ausschluss) zu verzerrten Analyseergebnissen. Unverzerrte Ergebnisse können z. B. durch Anwendung des Expectation-Maximization-Verfahrens, des Full-Information-Maximum-Likelihood-Verfahrens oder der multiplen Imputation sichergestellt werden.