STATISTIK-FORUM.de

[bern]

Sehr geehrte Community,

ich schreibe eine wissenschaftliche Arbeit, aber Statistik ist nicht meine Kernkompetenz. Daher erhoffe ich mir hier im Forum ein paar Tipps.

Meine Fragestellung: Ich habe eine Längsschnittstudie über 13 Wochen (mit 13 MZP`s) durchgeführt. Es ging um die Teilnahme an einem Kurs X und ob sich dort mittels Fragebogen Variablen erkennen lassen, die das Verhalten vorhersagen.

Problem: Die Teilnahme der Probanden ist sehr lückenhaft und ich möchte ein Verfahren nutzen, welches die fehlenden Messwerte schätzt bzw. ergänzt, daher die Regressionsanalyse.

Welches Verfahren würdet Ihr empfehlen? Wie kann ich die Faktoren herausfiltern, welche Einfluss auf die Teilnahme hatten?
Ich hoffe meine Beschreibung ist aussagekräftig und danke schon einmal für die Hilfe!!!

BG und schönen Sonntag

[PonderStibbons]

Statistik ist nicht meine Kernkompetenz. (...) ich möchte ein Verfahren nutzen, welches die fehlenden Messwerte schätzt bzw. ergänzt, daher die Regressionsanalyse.

Das sind keine Aussagen, die auf Anhieb zusammen zu passen scheinen.

Aber vielleicht möchtest Du den EM-Algorithmus verwenden.

Oder Du schätzt nicht sondern rechnest ein Mehrebenenmodell.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[bele]

Ich verstehe die Frage so, dass bern Daten imputieren will. Ohne weitere Informationen gibt es dazu erstmal einen allgemeinen Link: https://de.wikipedia.org/wiki/Imputation_(Statistik)

[bern]

Hi danke für die schnellen Antworten.

Habe ich das Problem unzureichend beschrieben?
Es sind verschiedene Kurse welche über 13 Wochen gelaufen sind. In jeder EInheit wurden die Teilnehmer zu bestimmten Faktoren befragt (Merkmale). Problem ist aber, dass die Datensätze nicht komplett sind und somit Lücken aufweisen. Genau das ist aber der springende Punk: Ich will ja wissen welche Faktoren das Verhalten vorhersagen können. Habe ich das klar genug beschrieben? Sonst fragt gern.
Ich dachte als Verfahren an eine Regressionsanalyse da ähnliche Arbeiten oft solche Methoden benutzen.

Im Prinzip sind mir die fehlenden Messwerte ja nicht so wichtig, aber ich möchte natürlich einen signifikanten Zusammenhang finden - egal in welche Richtung. Viele Verfahren aber benötigen einen vollstänigen Datensatz.

Imputation ist vielleicht sinnvoll, aber ich brauche die Messwerte eigentlich nicht. Ich brauche nur ein Verfahren, dass diese eigenständig ergänzt. Ich stolpere oft über Multilevel-Regressionsanalysen in anderen Arbeiten. Kann das die richtige Richtung sein?

Besten Dank und schönes Wochenende!

[strukturmarionette]

Hi,

fehlende Werte zu ersetzen ist ein sehr umfagreiches Thema.
Mit Deinen Angaben kann unmöglich konkretes empfohlen werden.
Erforderlich ist, dass Du Dich mittels eines seriösen Fachbuches zum Thema einarbeitest.
Zum Teil werden die Verfahren auch in den Dokumentation (Hilfe-Funktionen) einschlägiger Statistiksoftware berschrieben.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Im Prinzip sind mir die fehlenden Messwerte ja nicht so wichtig,

Wenn sie nicht vollständig aus Zufall fehlen, sondern z.B. wegen Abbruchs
aus Gründen, die womöglich systematisch mit den untersuchten Faktoren zusammenhängen,
dann sind sie sehr wichtig. Aber Anteil, Verteilung, Muster und Gründe für fehlende
Daten wurden nicht beschrieben, weswegen sich wenig sagen lässt.

Ich stolpere oft über Multilevel-Regressionsanalysen in anderen Arbeiten.

Die können mit unvollständigen Datensätzen arbeiten.

Mit freundlichen Grüßen

PonerStibbons

[bele]

Imputation ist vielleicht sinnvoll, aber ich brauche die Messwerte eigentlich nicht. Ich brauche nur ein Verfahren, dass diese eigenständig ergänzt.

Eben.