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Fehlende Werte als Problem

Fehlende Werte sind in der empirischen Forschung häufig nicht vermeidbar und können bei der Anwendung von klassischen statistischen Analyseverfahren zu Problemen führen -da diese in der Regel komplette Fälle erfordern. Je mehr Variablen mit fehlenden Werten behaftet sind, desto kleiner wird die Schnittmenge mit Fällen bei denen keine fehlenden Werte (komplette Fälle) auftreten.

Ein weiteres Problem entsteht dadurch, dass fehlende Werte selten zufälliger Natur sind. Es kann vorkommen, dass fehlende Werte in einer Variable von anderen Variablen abhängen.

Bsp.: „In einer Umfragen wird nach Einkommen und Bildungsniveau gefragt und es kommt dazu, dass Personen mit einem höheren Bildungsniveau häufiger die Angabe ihres Einkommens verweigern als Personen mit einem niedrigeren Bildungsniveau, dann sind die fehlende Werte in der Variable Einkommen nicht zufälliger Natur.“

Es ist auch denkbar, dass die fehlenden Werte von den Ausprägungen der eigentlichen Variable abhängen. Auf das vorherige Beispiel bezogen würde dies bedeuten, dass Leute mit einem höheren Einkommen häufiger die Angabe ihres Einkommens verweigern, als Leute mit einem niedrigerem Einkommen –unabhängig von ihrem Bildungsniveau.

Die Missachtung dieser Abhängigkeitsstrukturen und die fallweise Behandlung fehlender Werte kann unter anderem zu verzerrten Schätzergebnissen (z.B. verzerrte Parameterschätzer) und zu einem Verlust an Präzision (z.B. größere Standardfehler und Konfidenzintervalle) führen.

Um die Probleme, die fehlende Werte mit sich bringen zu vermeiden sollte man am besten darauf achten das fehlende Werte, wenn möglich, gar nicht erst entstehen. Bei der Durchführung von Online-Umfragen hat der Ersteller der Umfrage z.B. die Möglichkeit Einstellungen so vorzunehmen, dass die Nutzer im Falle einer vergessenen Antwort erneut auf die Frage hingewiesen werden. Natürlich ist die Vermeidung von fehlenden Werte nicht immer möglich. Sollten fehlende Werte auftreten muss sich um die bestmögliche Behandlung der fehlenden Werte gekümmert werden.

Arten von fehlenden Werten

Missing completely at random (MCAR)

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Missing at random (MAR)

Missing not at random (MNAR)

Analyse und Behandlungsmethoden von fehlenden Werten