STATISTIK-FORUM.de

[Melika]

Liebe Community,

ich habe eine Frage bzw. ein Problem und hoffe, dass jemand hier schonmal ähnliches erlebt hat und mir berichten kann, wie er/sie vorgagangen ist.

Ich habe eine Umfrage in Unipark gemacht und dabei alle Fragen als Pflichtfragen eingestellt. Die Skala der zu beantwortenden Fragen ging von 1-7. Nun habe ich meine Daten erhalten und ab und zu eine 0 in den Daten. In meinem Verständnis darf das aber gar nicht sein, da eine 0 in Unipark bedeutet "Frage gesehen, aber nicht beantwortet". Da alles Pflichtfragen waren, dürfte eine 0 nicht vorkommen.
Ich habe versucht dazu zu recherchieren, aber keine Idee gefunden, wie ich nun mit den Fällen umgehe, die 0-Werte im Datensatz haben.
Habt ihr das möglicherweise auch schon gehabt und wenn ja: wie seid ihr vorgegangen? Habt ihr die Fälle dann komplett gelöscht oder Werte ersetzt? Oder gar etwas ganz anderes getan?

Herzlichen Dank!

Gruß

Mel

[strukturmarionette]

Hi,

wie seid ihr vorgegangen?

- unipark-Admin der Hochschule (oder anderswo) direkt fragen. Das kann unterschiedliche Ursachen haben.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

wie seid ihr vorgegangen? Habt ihr die Fälle dann komplett gelöscht oder Werte ersetzt? Oder gar etwas ganz anderes getan?

allgemeine-fragen-f5/welches-verfahren-ist-geeignet-t2749.html#p9497

[mango]

Hallo,

1. scheint das ja offensichtlich ein technisches Problem zu sein. Das muss auch auf technischer Ebene geklärt werden. Dazu kann dir hier niemand was sagen.

2. ist es aus meiner Sicht sehr unratsam, "Pflichtfragen" zu stellen, da man dadurch die Validität der Messung verringert. Beantworten nur diejenigen eine Frage, die das auch wollen, kann man davon ausgehen, dass die Antworten eine hohe Qualität haben. Bei Pflichtfragen ist der Fehleranteil größer.

3. Bleibt es dabei, dass diese Nuller fehlende Werte sind, stehen dir unterschiedliche Wege offen, zwischen denen du im Kontext deines Forschungsdesigns entscheiden musst. Du kannst die Werte durch Imputation ersetzen, du kannst sie als fehlende Werte erfassen und somit je nach Kontext aus einzelnen Analysen ausschließen oder du kannst die Fälle komplett aus der gesamten Analyse ausschließen. Ersteres bietet sich insbesondere an, wenn die Items Teil von Summenskalen sind und man eine große Anzahl von Fällen verlieren würde, wenn man die Fälle ausschließt. Lösung 2 und 3 sind besser, wenn die Stichprobengröße nicht merklich leiden würde und auch die Ergebnisse sich nicht wesentlich unterscheiden, d.h. die fehlenden Antworten zufällig verteilt sind und keine Verzerrung zur Folge haben.