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[sinuskuervchen]

Hallo
ich schreibe meine Masterarbeit über eine Studie mit 2 Messzeitpunkten und einer Kontrollgruppe. Es geht um die Evaluation eines Onlineprogramms und die depressive Symptomatik, Lebensqualität und Schmerzintensität sind die Outcomes, die an beiden Zeitpunkten erhoben werden. Das Problem ist, dass von den 51 Versuchspersonen erst bei 21 Personen Daten vom 2. Messzeitpunkt vorliegen. Da ich nicht länger warten kann, muss ich mit diesem Datensatz rechnen und habe daher 30 fehlende Werte beim 2. Messzeitpunkt.
Mein Betreuer hat mir vorgeschlagen, die fehlenden Werte anhand multipler Imputationen zu ersetzen. Weiß jemand, ob multiple Imputationen bei 58,8% fehlenden Daten funktionieren? Hab leider keine Literatur dazu gefunden, würde mich sehr über Tipps freuen!
LG und Danke!!

[strukturmarionette]

Hi,

Mein Betreuer hat mir vorgeschlagen, die fehlenden Werte anhand multipler Imputationen zu ersetzen. Weiß jemand, ob multiple Imputationen bei 58,8% fehlenden Daten funktionieren? Hab leider keine Literatur dazu gefunden, würde mich sehr über Tipps freuen!

- Wenn etwas zwei Drittel fehlt, geht das m.E. nicht. Du könntes mit den Daten rechnen soweit sie vollständig sind.
- Wenn seitens der Betreuung derartiges vorgeschlagen wird, kannst Du am besten dort nachfragen (wie die auf sowas kommen? Auch nach Quellen).

Gruß
S.

[sinuskuervchen]

Ich recherchiere gerade und habe jetzt gelesen, dass MI nicht bei über 50% fehlenden Werten angewendet werden sollte. Hast du eine Quelle für die zwei Drittel?
LG und Danke!!

[mango]

Hallo, strukturmarionette meinte wohl nur, dass im vorliegenden Fall mit 58% ≈ 2/3 die MI nicht angewandt werden sollte. Der Grund kann z. B. die von dir gefundene Regel mit 50% als maximalem Anteil fehlender Werte sein.

[bele]

Mal ehrlich, würdest Du einer Statistik vertrauen, bei der die Hälfte (oder von mir aus auch ein Drittel) der Datenbasis nicht erhoben, sondern einfach mal plausibel angenommen worden ist

[sinuskuervchen]

Da ich leider nicht warten kann bis die Daten komplett erhoben sind, muss ich wohl mit fehlenden Werten leben.
Ich rechne jetzt 2 Analysen: Die 1. Analyse ohne die Versuchspersonen mit fehlenden Werten und die 2. Analyse mit ersetzten t1 Werten (mit der LOCF Methode, das heißt ich nehme die t0 Werte als t1 Werte).

Was meint ihr dazu? Ich weiß, dass LOCF nicht toll ist, aber mir bleibt wohl nichts anderes übrig!

[sinuskuervchen]

Ja, das stimmt. Aber leider bin ich zeitlich ja begrenzt, ansonsten würde ich natürlich abwarten. Ich werde das Einsetzen natürlich in der Diskussion ansprechen und als Schwäche der Studie benennen. Ich habe jetzt auch beide Analysen gerechnet und es kommt bei beiden das Gleiche raus (nicht signifikant). Meint ihr das ist so okay? Es gibt ja leider keine wirkliche Alternative.