STATISTIK-FORUM.de

[Penny25]

Hallo zusammen

Ich hoffe sehr, dass mir jemand mit meinem Problem weiterhelfen kann, habe schon diverske Skripts und das Internet sowohl in deutsch als auch englisch abgesucht, bin aber nicht fündig geworden.

Ich möchte gerne eine Pfadanalyse durchführen. Es handelt sich um Mütter und Väteraussagen (Fragebogen) die das Verhalten von Kindern (8-10 Jahre, Fragebogen) voraussagen sollen. Das Problem ist, dass die Stichprobengrössen sehr unterschiedlich sind. Die Eltern welche getrennt aber im gleichen Modell betrachtet werden: Mütter = 120; Väter = 130 und bei den Kindern =265.

Nun habe ich sehr viel über den Umgang mit fehlenden Werten gefunden, aber nichts darüber wie man mit fehlenden Fällen umzugehen hat. Ich kann keine Kinder ausschliessen, da ich zwingend alle betrachten muss. Wie könnte ich vorgehen?

Auch über Links oder Literaturangaben wäre ich sehr dankbar!

Vielen Dank für euere Mühe

[Andiego]

So ganz klar ist mir diesem Satz nicht, was du meinst: Nun habe ich sehr viel über den Umgang mit fehlenden Werten gefunden, aber nichts darüber wie man mit fehlenden Fällen umzugehen hat.

Ansonsten würde ich folgende Ansätze durchdenken:

1. Ersetzen der fehlenden Werte durch Mittelwert einer Variablen.
2. Multiple Imputation. --> Kurze Erläuterung: Damit schätzt man den fehlenden Wert, indem man eine Regression auf die Variable mit den fehlenden Werten rechnet. Prädiktoren können beliebige Variablen deines Sets sein. Hier gilt: Hauptsache Varianzaufklärung.


Beste Grüße!

[Penny25]

Hallo Andiego

Erstmal vielen Dank für deine Antwort.

Ich habe mich ein bisschen missverständlich ausgedrückt mit den fehlenden Werten/Fällen. Mich verwirrt es einfach, dass bestimte Mütter/Väter gar nicht an der Befragung teilgenommen haben, ich ihre "fehlenden" Werte aber trotzdem schätzen kann.

Führt dies nicht zu einer Verzerrung der Ergebnisse?

[Andiego]

Davon musst du ausgehen. Wenn es allerdings unbedingt notwendig ist, alle Fälle in die Analyse zu nehmen, dann bleibt dir nichts anders übrig.

Persönlich rate ich grundsätzlich davon ab, fehlende Werte zu ersetzen. Das heißt aber nicht, dass es für alle Analyseszenarien gilt.

Kannst ja mal ausprobieren wie sich die Daten verhalten wenn du ersetzt, bzw. die Fälle streichst.

Viele Grüße