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[sinuskuervchen]

Hallo liebe Freunde der Statistik
ich schreibe gerade meine Masterarbeit und habe ein statistisches Problem. Es geht um die Wirksamkeit einer internetbasierten Intervention und es sollen depressive Symptome an 2 Messzeitpunkten erhoben werden (to und t1). Ich möchte die Daten anhand einer Varianzanalyse mit Messwiederholung auswerten. Da noch nicht alle Versuchspersonen bei t1 angekommen sind, habe ich viele fehlende Werte bei t1. Die Werte möchte ich natürlich nicht ersetzen, da die Studie sonst verfälscht werden würde. Da ich mit der Auswertung nicht so lange warten kann, bis alle Versuchspersonen bei t1 angelangt sind, muss ich schon mit dem jetzigen Datensatz rechnen. Gibt es eine Möglichkeit fehlende Daten zu ersetzen, aber bestimmte Werte davon auszuschließen, also nicht zu ersetzen? Welches Verfahren würdet ihr empfehlen? Mein Betreuer hat multiple Imputation und LOCF angesprochen und in einem Paper habe ich etwas von MCMC gelesen. Wie würdet ihr vorgehen?
Ich hoffe das ist so verständlich,ich bin ein bisschen verzweifelt!
Viele Grüße und danke schonmal!
Sarah

[PonderStibbons]

Die Werte möchte ich natürlich nicht ersetzen, da die Studie sonst verfälscht werden würde. (...) Gibt es eine Möglichkeit fehlende Daten zu ersetzen, aber bestimmte Werte davon auszuschließen, also nicht zu ersetzen?

Jetzt ist die Zielrichtung nicht klar. Du willst nicht ersetzen, aber ersetzen?
Bzw. was ist mit bestimmte Werte gemeint?

Wie groß ist denn eigentlich die Stichprobe, wie viele t1-Werte fehlen?
Und wieso Varianzanalyse, t-Test für abhängige Messungen würde doch
reichen? Sind noch weitere ungenannte Variablen im Modell?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[sinuskuervchen]

Das war wahrscheinlich etwas verwirrend.
Ich habe mehrere Outcomes(depressive Stimmung, Lebensqualität,Schmerzintensität) daher die Varianzanalyse mit Messwiederholung.

Insgesamt sind es 50 Versuchspersonen, es fehlen 29 t1 Werte, also nur 21 Versuchspersonen haben Werte für beide Messzeitpunkte (aus zeitlichen Gründen, haben 29 VPN den 2. Messzeitpunkt noch nicht erreicht).

Ich habe keine Erfahrungen mit fehlenden Daten, wie geht man am besten vor?
Verfälsche ich nicht die Daten, wenn ich die t1 Werte durch beispielsweise multiple Imputation ersetze?

[PonderStibbons]

Ich habe mehrere Outcomes(depressive Stimmung, Lebensqualität,Schmerzintensität) daher die Varianzanalyse mit Messwiederholung.

Es schien, als sei eine Varianzanalyse mit Messwiederholung geplant,
um die Veränderung einzelner Skalen von t0 nach t1 zu analysieren.
Der obige Satz würde bedeuten, depressive Stimmung, Lebensqualität
und Schmerzintensität miteinander zu vergleichen, was in einer
Messwiederholungs-Varianzanalyse ungewöhnlich wäre.

Ich habe keine Erfahrungen mit fehlenden Daten, wie geht man am besten vor?

Nur die Daten auswerten, die zur Hand sind. Wobei ich wie
gesagt nicht ganz verstehe, was ausgewertet werden soll.

Verfälsche ich nicht die Daten, wenn ich die t1 Werte durch beispielsweise multiple Imputation ersetze?

Kann ich nicht beurteilen, ich erkenne nicht auf Anhieb den
Sinn und Zweck hier.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[sinuskuervchen]

Es ist eine multivariate Analyse. Es gibt 3 aVs die an beiden Messzeitpunkten erhoben werden bei der Kontrollgruppe und der Interventionsgruppe. Darum die Varianzanalyse.
Mein Betreuer meint, ich soll die fehlenden Werte anhand multipler Imputationen ersetzen bzw. anhand von LOCF.
Ich bin mir nur nicht sicher, ob das so möglich ist, da ich von sovielen VPN ja noch keine t1 Werte habe.

[PonderStibbons]

Mein Betreuer meint, ich soll die fehlenden Werte anhand multipler Imputationen ersetzen bzw. anhand von LOCF.

Da solltest Du vielleicht nochmal nachfragen, wie er sich das konkret vorstellt.
Wenn er das verantwortet, bist Du ja fein raus. Vielleicht kennt er eine paar
Referenzen (konkrete Studien, wo entsprechend verfahren wurde).

Mit freundlichen Grüßen

P.