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[Green]

Hallo ihr Lieben,

ich möchte gerne eine logistische Regressionsanalyse mit meinen Daten durchführen.
Ich habe allerdings einige Missings in meinen Daten, die MCAR verteilit sind. Ich würde nun gerne eine Multiple Imputation durchführen.
Da meine Daten sich anhand der AV in zwei Gruppen aufteilen würde ich auch gerne diese zwei Gruppen bei der Imputation berücksichtigen.
Das heißt die Unabhängigen Variablen mit Missings der Gruppe, die mit Ja geantwortet hat, sollen auch nur anhand dieser Gruppe imputiert werden und nicht anhand des kompletten Datensatzes.
Das heißst ich würde gerne 2 Imputation durchführen. Jeweils für die Gruppe die mit "Ja" und für die Gruppe, die mit "Nein" geantwortet hat.
Ich bekomme es in SPSS aber nur hin zwei unterschiedliche Datensätze zu erstellen. Für jede Gruppe einen.

Weiß jemand wie ich diese wieder zusammenführen kann
Oder ob es eine andere Möglichkeit gibt für diese 2 Gruppen Imputationen getrennt vorzunehmen?

Viele Grüße
und vielen Dank schon einmal im Voraus

[strukturmarionette]

Hi,

- Was ist konkret Deine Frage?

Gruß
S.

[Green]

Hi ,

meinem Datensatz liegen zwei Gruppen zugrunde. Ich möchte die fehlenden Werte mit multiple Imputation ersetzen.
Ich habe im Hinterkopf, dass ich für beide Gruppen separat eine Impuation durchführen sollte, um auch weiterhin die Unterschiede zu erhalten.
Ich kann für beide Gruppen getrennt eine Imputation durchführen. Erhalte dann aber 2 getrennte Datensätze.

1. Habe ich das richtig verstanden, dass ich für beide Gruppen getrennt eine Impututation durchführen sollte
2. Wie kann ich die beiden Datensätze wieder zusammenführen, um meine Analyse (log. Regression) durchzuführen?

Viele liebe Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

Ich habe im Hinterkopf, dass ich für beide Gruppen separat eine Impuation durchführen sollte, um auch weiterhin die Unterschiede zu erhalten.

- Nee.
- Wie sieht das Gesamtmodell mit allen Vars aus?

Gruß
S.

[Green]

Hallo S.

in meinem Datensatz gibt insgesamt 6 UVs und 1 AV (dichotom). Auf 4 der 6 UVs fehlen Werte, die MCAR verteilt sind.

Meine 216 Daten stammen von Studierenden aus 15 unterschiedlichen Seminaren, wobei alle Studierende aus den ersten 8 Seminaren das Merkmal aufweisen, mit "Ja" auf der AV geantwortet haben.
Ich wurde nun darauf hingewiesen, dass ich vor meiner Hauptanalyse einer logistischen Regression eine MANOVA durchführen sollte, um sicherzustellen, dass meine die Ausprägungen meiner UVS nicht mit der Seminarzugehörigkeit korrelieren. In einem nächsten Schritt möchte ich dann eine logistische Regression rechnen.

Ich frage mich nun, ob ich den Datensatz zum einen nach der Seminarzugehörogkeit aufteilen sollte bzw. zum anderen nach der Ausprägung der AV (ja vs. nein)?
Du hattest ja schon geantwortet, dass meine Sorge, dass bei einer Imputation des gesamten Datensatzes, die Imputation nicht dazu führt, dass nun die fehlenden Werte für Personen aus unterschiedlichen AV Ausprägungen sich in irgendeiner Form ähnlich sind ?
Ich tue mich ein bisschen schwer damit, meinen Datensatz nicht nach diesen unterschiedlichen Gruppen aufzuteilen (auch wenn ich nicht weiß, wie ich diesen später wieder zusammenführen sollte). So ganz verstehe ich nicht wie die imputierten Werte zustande kommen und weswegen es bei der Parameterschätzung nicht wichtig ist, dass diese auf Grundlage einer bestimmten Subgruppe passiert anstatt anhand des gemsamten Datensatzes

Vielen Lieben Dank schon einmal für deine Hilfe !!!!

[Green]

Gäbe es vielleicht jemanden, der mir die Frage beantworten könnte, ob man bei einer Muptilen Imputation den Datensatz aufteilen muss und wie man ihn später wieder zusammenführt, wenn man verschiedene Gruppen vergleichen möchte?