Statistik / Lesson

Datenvorbereitung

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Kapitel 3

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  • Möglichkeit, mit Ausreißern umzugehen
    winsorisieren
  • Vor- und Nachteile beim winsorisieren
    Vorteil: Die Stichprobengröße bleibt erhalten. Nachteil: Die ersetzten Werte sind mit hoher Wahrscheinlichkeit falsch. > gute Schätzung des wahren Wertes?
  • Welche Ersetzungsverfahren bei fehlenden Werten gibt es?
    Missing Completely at Random (MCAR) Missing at Random (MAR) Not missing at random (NMAR oder non-ignorable)
  • MCAR
    die fehlenden Werte sind über alle Beobachtungen hinweg zufällig verteilt. Ob ein wert fehlt hängt also nicht mit den erhobenen Varialben irgendwie zusammen.
  • MAR
    Personen mit unvollständigen Daten unterscheiden sich von unvollständigen Daten. Bsp. Geschlecht (Frauen) guter Prädiktor für Fehlen von Gewicht. Das Fehlen der WErte darf jedoch nicht in der Variable selbst begründet sein. Bsp. durch Magersucht. kann gut ersetzt werden.
  • NMAR
    Das Auftreten eines Fehlenden Wertes hängt mit der Ausprägung der Person in eben dieser Variablen ab. Bsp. Übergewichtige geben den Wert nicht an. Systematische Verzerrung, jede Form der Ersetzung ist schwierig!
  • Ersetzungsmethoden für fehlende Werte
    listenweise Ausschluss (komplett aus der Analyse          ausgeschlossen) paarweiser Ausschluss (für Teilberechnungen           ausgeschlossen) Mittelwertsersetzung (Mittelwert der Variable zur           Ersetzung verwendet) Regressionsimputation (Vorhersage des fehlenden Wertes)
  • Nachteile der VF
    listenweise Ausschluss (-> eventuell starke Reduktion desDatensatzes)paarweiser Ausschluss (-> Statistiken in unterschiedlichenSubstichproben möglich)Mittelwertsersetzung (Kovarianzunterschätzung)Regressionsimputation (Kovarianzüberschätzung)
  • Was ist ein modernes VF?
    Der Expectation-Maximization-Algorithmus(EM-Algorithmus) In Kombination mit multipler Imputation das besteVerfahren im Moment.
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