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Umgang mit fehlenden Werten
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Für eine erfolgreiche Forschung in der Medizin ist eine korrekte und vollständige Erhebung aller Daten unabdingbar. Je besser die sogenannte Datenqualität ist, desto größer ist die Aussagekraft der Forschungsergebnisse. Dennoch fehlen in den meisten Datensätzen einzelne Daten/Werte. Was genau ist ein fehlender Wert? Welche Auswirkungen hat ein solcher auf die Aussagekraft der statistischen Datenanalyse? Wie kann man das Auftreten fehlender Werte minimieren? Welche Methoden gibt es zur Ersetzung fehlender Werte, speziell für kategoriale Variablen? Mit welcher Software können fehlende Werte ersetzt werden? Welche von den in dem Statistikprogramm SAS bereitgestellten Ersetzungsmethoden ist am geeignetsten? Welche Ersetzungsmethode wird von den Guidelines empfohlen? Diese und weitere Fragen werden in diesem Buch, unter anderem mit Hilfe von Simulationsergebnissen, diskutiert und beantwortet.
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