CareLit · DOI-Nachweis · Das Gesundheitswesen
Simulationsstudie zum Vergleich Multipler Imputationen und der Analyse vollständiger Fälle in sozialwissenschaftlichen Daten
DOI 10.1055/s-0039-1694552
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenHerke, M.
ZeitschriftDas Gesundheitswesen
Ausgabe8/09/2019
Jahrgang / SeitenJg. 81 · S. 1 bis 1
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Einleitung: Fehlende Werte sind ein allgegenwärtiges Problem in der Analyse sozialwissenschaftlicher Daten. Es ist dabei wahrscheinlich, dass das Fehlen von Werten mit anderen beobachteten (Missing At Random, MAR) oder unbeobachteten (Missing Not At Random, MNAR) Eigenschaften zusammenhängt, statt gänzlich zufällig (Missing Completely At Random, MCAR) zu sein. Bei der Analyse vollständiger Fälle (Complete Cases, CC)…
Zitieren
Zitierempfehlung
Herke, M (2019) Simulationsstudie zum Vergleich Multipler Imputationen und der Analyse vollständiger Fälle in sozialwissenschaftlichen Daten. Das Gesundheitswesen, 81 (8/09), 1 bis 1. https://doi.org/10.1055/s-0039-1694552
Mit CareLit weiterarbeiten