Missing-Data-Prozesse

 

(= M.) [engl. missing-data processes], [FSE], Prozesse, die dem Auftreten fehlender Werte (Missing Data) zugrunde liegen. Hierbei kann das Forschungsdesign das Auftreten von fehlenden Werten begünstigen (z. B. komplexe Erhebungsmethode, zu lange Fragebögen, hohe Anzahl der Messzeitpunkte und Variablen), organisatorische Probleme (z. B. kein kontinuierlicher Kontakt zu den Pbn bei mehreren Messzeitpunkten, viele Studienzentren) sowie der Zeitpunkt der Datenerhebung selbst. Insbes. problematisch ist es, wenn Personen bewusst einzelne Angaben (z. B. Angabe des Gehalts, Drogenkonsum) oder die Teilnahme an einer Studie bzw. einzelnen Erhebungszeitpunkten komplett verweigern. Beim Umgang mit fehlenden Werten müssen M. (Missing Completely at Random, Missing at Random, Missing not at Random) bewusst in Rechnung gestellt werden. Zur Identifikation der M. sollte eine Missing-Data-Diagnostik durchgeführt werden.

Referenzen und vertiefende Literatur

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