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Fehlende WerteAuthor: Hans Lohninger
Ein häufiges Problem bei der Datenanalyse sind fehlende Werte. Bei fehlenden Werten ergeben sich teilweise leere Datenmatrizen, die nur schwer zu interpretieren sind und möglichst vermieden werden sollten. Dennoch gibt es einige Methoden, um mit fehlenden Werten zu arbeiten. Die Stimme eines Experten: Möglichkeiten, mit fehlenden Werten umzugehen:
Das Ergebnis eines Modells oder einer Analyse sollte immer mit und ohne fehlenden Daten überprüft werden. Gibt es markante Unterschiede, so sollte man Erklärungen dafür finden. Mehr Informationen zu diesem Thema sind aus dem Buch über fehlende Daten von Rubin erhältlich. Markieren Sie ergänzte Daten immer. Sonst könnten Sie
sie später mit realen Daten verwechseln.
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