Auszug
In der Praxis taucht häufig das Problem auf, dass trotz aller Bemühungen bei der Erhebung der Daten die Ausprägungen eines oder mehrerer Merkmale an einigen, oft auch an vielen Untersuchungseinheiten, nicht erhoben werden konnten. Wir sind also nach Erhebung der Daten in der Situation, die wahren Merksmalsausprägungen nicht immer beobachtet zu haben. Die folgenden Beispiele sollen die Problematik verdeutlichen:
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Nichtantworter in statistischen Befragungen: Sensible Fragen nach z.B. Einkommen, Sexualverhalten oder Alkohol- und Drogenkonsum werden oft nicht beantwortet. Auch bei anonymen Befragungen ist dies ein häufiges Problem.
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Drop-out in klinischen (Längsschnitt-)Studien. Patienten kommen nach gewisser Zeit nicht mehr zu den Kontrolluntersuchungen. Die Gründe können vielfältig sein, z.B. weil sie die Behandlung nicht gut vertragen oder weil es ihnen sehr gut geht oder weil sie weggezogen sind. Ab einem gewissen Zeitpunkt hat man also keine Kenntnis über die Ausprägungen der Variablen bei diesen Patienten (z.B. Blutdruck, Blutwerte).
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Zensierte Daten in der Lebensdaueranalyse sind unvollständige Daten, da die genaue Lebensdauer nicht bekannt ist.
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Experimentelle Versuche: Ergebnisse fehlen z.B. wegen fehlerhafter Messgeräte.
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Geplantes Fehlen: Bestimmte Merkmale werden nur in einer Teilstichprobe erhoben, z.B. weil die Erhebung sehr teuer ist (z.B. aufwendiger medizinischer Test). Ein weiteres Beispiel für geplantes Fehlen sind in Fragebögen eingebaute Verzweigungen, die dazu führen, dass bestimmte Fragen nur dann beantwortet werden können, wenn eine andere Frage zuvor mit einer bestimmten Merkmalsausprägung beantwortet wurde. Als einfaches Beispiel diene die Frage nach Anzahl und Alter der Kinder, die nur dann sinnvoll beantwortet werden kann, wenn die Frage „Haben Sie Kinder?“ zuvor mit „ja“ beantwortet wurde.
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Schlechtes Design in einer Meinungsumfrage: „Bevorzugen Sie Kandidat A oder Kandidat B?“ Die Antwort wird vermutlich fehlen, wenn die Person keinen der beiden Kandidaten bevorzugt (deshalb sollte man dies als weitere Kategorie zulassen).
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(2008). Fehlende Daten. In: Induktive Statistik. Springer-Lehrbuch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-77510-2_13
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