STATISTIK-FORUM.de

[sala64]

Hallo Leute,

ich habe eine Studie durchgeführt und nur Daten mit vollständigen Datensätzen verwendet (bzw. nur Datensätze mit so wenig fehlenden Werten verwendet, bei denen durch Berechnung des Mittelwertes das fehlende Item ersetzt werden konnte)

Ich weiß, dass dies in der Forschung oft kritisiert wird, weil Informationen verloren gehen.

Da ich bald meine Arbeit verteidigen muss, bräuchte ich ein gutes Argument, welche Vorteile dennoch diese Methode (trotz der genannten Nachteile) mit sich bringt.

Könnt ihr mir vielleicht weiterhelfen?

Das wäre wirklich prima!!

[bele]

Schön wäre, wenn Du erklären könntest, wie groß der Anteil der so ausgefallenen Datensätze ist und ob dieser Anteil eine große Rolle für das Endergebnis spielt. Gut wäre auch wenn Du inhaltlich Vermutungen anstellen könntest, ob die fehlenden Daten per Zufall oder durch einen systematischen Prozess entstanden sind. Wenn die Items so formuliert waren, dass nur Frauen oder nur Arbeitslose sie nicht beantwortet haben, dann hast Du ein Problem, über das Du nachdenken musst.

LG,
Bernhard

[sala64]

vielen Dank für die Rückmeldung und die Anregungen!!
Die fehlenden Werte sind durch Zufalls zustande gekommen und nicht durch einen systematischen Prozesse entstanden. Bei einer Studie mit 700 Probanden wurden 30 nicht verwendet, weil zu viele Items nicht ausgefüllt waren (um über die übrigen Items den Mittelwert zu berechnen).

[bele]

Ok, 96 % verwertet. Warum sollte dann jemand meckern? Über den Mittelwert berechnen heißt Vermutungen anstellen, nicht messen. Entscheidend ist, dass Du die Zufälligkeit argumentativ verteidigen kannst. Den Rest würde ich als völlig unproblematisch empfinden.

LG,
Bernhard

[sala64]

Danke dir für die schnelle Antwort

[strukturmarionette]

Hi,

Könnt ihr mir vielleicht weiterhelfen?

- Mit Deinen Zusatzangaben wäre wohl ein modelltheoretisches Verfahren erste Wahl.

Gruß
S.