Читать книгу Multivariate Analysemethoden - J. Winke - Страница 12

Einige fehlende Werte können ignoriert werden und müssen demnach in der weiteren Analyse nicht beachtet werden.

Vernachlässigbar sind:

Die fehlenden Werte, die ignoriert werden können, sind erwartet oder Teil des Studiendesigns. (Hair, 2010, S. 44-47)

Sie entstehen vor allem auf zwei verschiedene Arten:

1. Wahrscheinlichkeitsstichproben

Wenn die fehlenden Werte erwartet werden, also zum Beispiel Teil des Untersuchungsdesigns sind, können sie vernachlässigt werden, unter der Voraussetzung, dass sie zufällig bzw. unsystematisch fehlen. (d.h. die beobachteten Werte sind eine zufällige Stichprobe der gesamten Menge von beobachteten und fehlenden Werten). (Hair, 2010, S. 44-47)

Beispiel: Nur eine Stichprobe, ein Teil der Grundgesamtheit, nimmt an einer Studie teil. Damit hat man fehlende Werte aller anderen Personen, die nicht teilgenommen haben. Diese fehlende Werte kann man im besten Fall ignorieren, da man eine Zufallsstichprobe gezogen hat.

2. Aufgrund des Studiendesigns

Bei einer beispielhaften Untersuchung über den Umgang mit Kundenbeschwerden entstehen fehlende Werte, wenn es keine Beschwerden eines Kunden gab. Der eine Fall (Kunde) produziert fehlende Werte, da er keine Beschwerde hat und die Frage überspringt. Diese Werte können ebenfalls ignoriert werden, da sie vom Design so vorgesehen sind. (Hair, 2010, S. 44-47)

Nicht vernachlässigbar sind:

Alle anderen Arten von Missing Values können nicht ignoriert, sondern müssen zwingend beachtet werden. Hier beginnt der Forscher dann mit der Analyse des Ausmaßes der fehlenden Werte. (Hair, 2010, S. 44-47)