Fehlende Werte und keine Normalverteilung?: Tipps und Abhilfen für das quantitativ orientierte Forschen
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Format: | Buch |
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Veröffentlicht: |
Wien
Facultas.WUV
2012
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Titel: Fehlende Werte und keine Normalverteilung?
Autor: Reisinger, Christa-Monika
Jahr: 2012
INHALTSVERZEICHNIS
1 Verteilungen metrischer Daten.1
2 DlE NORMALVERTEILUNG.2
2.1 Eigenschaften der Normalverteilung.2
2.2 Verfahren zur Ûberprufung auf NV.4
2.2.1 Grafisch gestiitzte Ûberprufung.6
2.2.2 Deskriptiver Vergleich der Kennzahlen.12
2.2.3 Verteilungsprufung anhand von Tests.16
3 Asymmetrische Verteilungen.18
3.1 Vermeidbare Ursachen schiefer Verteilungen.18
3.1.1 Die Itemschwierigkeit (p).18
3.1.2 Ausreilier.19
3.2 Die empirische Schiefe (Skewness).24
3.3 Die empirische Wôlbung (Exzess; Kurtosis).25
4 Transformationen.26
4.1 Variablentransformation zur Normierung.26
4.1.1 Die Standardwerte.27
4.1.2 Der Prozentrang (PR).29
4.2 Transformationsmechanismen zur Normalisierung.31
4.2.1 Die Powertransformation.32
4.2.2 Transformationen fur Prozentsâtze und Anteile.43
4.3 Die Flâchentransformation.45
5 ElNFÛHRUNG IN DIE GRUNDLAGEN ZUM UMGANG MIT FEHLENDEN WERTEN.49
5.1 Fehlende Werte im Forschungsprozess.49
5.2 Môgliche Konsequenzen durch fehlende Werte.53
5.3 Die Vorteile einer sorgfâltigen Auseinandersetzung mit Missings.55
6 Erkennen von Mustern fehlender Werte in den Daten und
"Zufâlligkeitsgrade".59
6.1 Die Bestimmung des Datenausfalls.60
6.1.1 MCAR.70
6.1.2 MAR.77
6.1.3 MNAR.90
6.2 Zusammenfassung der Diagnoseschritte und weitere Détails.99
6.2.1 Erstellung einer Indikatormatrix mit den fehlenden Werten.99
6.2.2 Berechnung des Anteils fehlender Werte pro Fall.100
6.2.3 Berechnung des Anteils fehlender Werte pro Variable.107
6.2.4 Hâufig auftretende Muster fehlender Werte.110
6.2.5 Unterschiede zwischen Respondem und Non-Respondem.114
6.2.6 Korrelationen zwischen Indikatorvariablen.116
6.3 Zusammenfassung der Ausfallsbedingungen.117
7 Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten.119
7.1 Ausschlussverfahren.119
7.1.1 Fallweiser (listenweiser) Ausschluss von Personen.120
7.1.2 Paarweiser Ausschluss von Personen.121
7.1.3 Ausschluss von Variablen.122
7.2 Ersatzwertverfahren.122
7.2.1 Induktive (nicht-mathematische) Ersatzwertverfahren.123
7.2.2 Statistische (mathematische) Ersetzungsverfahren.123
8 Imputationen.124
8.1 Einfache Imputationsverfahren.125
8.1.1 Ersetzung durch den Mittelwert.127
8.1.2 Imputation durch Ziehen aus der empirischen Verteilung.131
8.1.3 Hot-Deck- und Cold-Deck-Imputation.132
8.1.4 Ersetzung durch logisches Vorgehen.134
8.1.5 Last Observation Carried Forward (LOCF).135
8.1.6 Ersetzung durch ein Regressionsmodell (RI).135
8.1.7 Ersetzung durch ein EM-Modell.141
8.2 Multiple Imputation (Ml).146
8.2.1 Das Konzept der Ml.146
8.2.2 Analyse der Muster fehlender Werte im Rahmen der Ml in SPSS.157
8.2.3 Multiple Imputation fehlender Werte.161
9 Analyse multipler Datensets.195
10literatur.199
10.1 Bûcher und Zeitschriften.199
10.2WWW-Dokumente.202
11 Abbildungsverzeichnis.205
12tabellenverzeichnis.207 |
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