Umgang mit fehlenden Daten

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Umgang mit fehlenden Daten

Beitragvon hyporum » So 15. Nov 2020, 11:30

Hallo an alle!

Ich habe eine kurze Frage und hoffe, dass sie jemand beantworten kann :)
Es geht um eine prospektive Untersuchung mit einer Kohorte von 33 Probanden, wo im Follow-Up bezüglich einiger Variablen missing values auftreten. Initial war die Anzahl der rekrutierten Patienten jedoch etwas größer (47), allerdings habe ich 14 Probanden ausgeschlossen (lost to follow up, meist durch Teilnehmerwunsch). Nun stellt sich mir die Frage, ob die die fehlenden Daten der o.g. Variablen nicht durch die Variablen der ausgeschlossenen Probanden ersetzen kann (sofern diese vorhanden wären)?

Gibt es eine statischtische Grundlage dafür, oder ist diese Überlegung unsinnig? (erstmal abgesehen von Imputationsverfahren) Sollte ich die eingeschlossene Probandenzahl dann um die Probanden erweitern, von denen ich ggf die Daten übernehme?

Ich würde mich freuen, wenn jemand eine Antwort darauf geben könnte.

Liebe Grüße!
hyporum
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Re: Umgang mit fehlenden Daten

Beitragvon PonderStibbons » So 15. Nov 2020, 14:31

Finde ich schwierig nachzuvollziehen. Worum geht es denn inhaltlich bei der Studie und was würde gemessen?
Wie kannst Du fehlende Daten von Teilnehmern bei Follow-up durch (fehlende!?) Daten von Nichtteilnehmern
bei Follow-up ersetzen?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Umgang mit fehlenden Daten

Beitragvon hyporum » So 15. Nov 2020, 14:51

Hey Danke für deine Antwort!

Es geht um eine klinische Studie, bei der Hörvermögen, Stressempfinden und Aufmerksamkeit von Patienten untersucht werden. Entsprechende Variablen werden für die 3 Kategorien erhoben, wobei Das Stressempfinden (Variable 3) nicht den Schwerpunkt darstellt. Im Follow Up sind nun innerhalb der 3 Kategorien Lücken entstanden, da Patienten nicht zu den Terminen erschienen sind oder die Fragebögen zum Thema Stress nicht ausgefüllt haben. Nun habe ich die Patienten mit den konstantesten Datensätzen behalten und alle anderen ausgeschlossen. Daher die Frage:

Patient A hat Variablen 1 und 2 vollständig über das Follow Up, allerdings fehlt zu einem Messzeitpunkt Variable 3
Patient B hat nur Variale 3 zu allen Messzeitpunkten und ist demnach ausgeschlossen

-> kann ich diese Daten jetzt zusammenfügen?

VG
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Re: Umgang mit fehlenden Daten

Beitragvon PonderStibbons » So 15. Nov 2020, 18:16

Wenn Du ein Mehrebenenmodell rechnest, kannst Du auch unvollständige
Fälle einbeziehen. Ansonsten könnte man über Imputation nachdenken,
z.B. EM-Algorithmus.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons
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