Behandlung fehlender Daten

Behandlung fehlender Daten bietet eine Einf hrung in die Grundlagen und Verfahren bei der Arbeit mit unvollst igen Datens en. Viele Statistikprogramme wie SPSS, SAS, R und MPLUS verf gen heute standardm g ber Methoden zur Ersetzung von fehlenden Werten. Nach einer kurzen Einf hrung erfolgt eine Beschreibung der Datengrundlage. Im dritten Kapitel wird ein erblick ber die Entstehungsm glichkeiten und die g igen Muster und Mechanismen von fehlenden Daten gegeben. Im vierten, f nften und sechsten Kapitel liegt der methodische Schwerpunkt auf Verfahren wie Fallausschluss, EM-Algorithmus, Single-Imputation und Multiple-Imputation. Im siebten Kapitel werden in einer Monte-Carlo Simulationsstudie die St en und Schw en der Verfahren und die M glichkeit des Einsatzes g iger Statistiksoftware getestet. Im achten Kapitel wird auch ein Augenmerk auf kategorielle Daten gelegt.

Autorentext
Rohrschneider, Lars, Lars Rohrschneider ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Niedersächsischen Landesbetrieb für Statistik und Kommunikationstechnologie. Der Studienabschluss als Diplom Volkswirt erfolgte 2007 an der Humboldt-Universität zu Berlin. Die Studienschwerpunkte lagen in den Bereichen Operations Research und Statistik.

Klappentext
Behandlung fehlender Daten bietet eine Einführung in die Grundlagen und Verfahren bei der Arbeit mit unvollständigen Datensätzen. Viele Statistikprogramme wie SPSS, SAS, R und MPLUS verfügen heute standardmäßig über Methoden zur Ersetzung von fehlenden Werten. Nach einer kurzen Einführung erfolgt eine Beschreibung der Datengrundlage. Im dritten Kapitel wird ein Überblick über die Entstehungsmöglichkeiten und die gängigen Muster und Mechanismen von fehlenden Daten gegeben. Im vierten, fünften und sechsten Kapitel liegt der methodische Schwerpunkt auf Verfahren wie Fallausschluss, EM-Algorithmus, Single-Imputation und Multiple-Imputation. Im siebten Kapitel werden in einer Monte-Carlo Simulationsstudie die Stärken und Schwächen der Verfahren und die Möglichkeit des Einsatzes gängiger Statistiksoftware getestet. Im achten Kapitel wird auch ein Augenmerk auf kategorielle Daten gelegt.

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