next up previous index
Nächste Seite: Dummy-Variable Aufwärts: Datenaufbereitung Vorherige Seite: Datenmatrix   Index


Gültige und fehlende Werte

Für jede »Untersuchungseinheit« sollte bei allen »Variablen« jeweils ein Wert vorliegen. In einigen Fällen kann jedoch die entsprechende Angabe fehlen, z.B. dann, wenn bei Befragungsdaten eine Person die Antwort auf eine Frage verweigert hat, keine Antwort wußte oder die Frage für sie nicht zutraf. Ganz allgemein spricht man hier von fehlenden Werten (engl.: missing values), die von den anderen, sogenannten gültigen Werten (engl.: valid values) unterschieden werden müssen. Sie müssen durch geeignete Kodes erkennbar gemacht werden, um sie entweder unter methodischen Gesichtspunkten auswerten zu können (z.B. die Antwortverweigerer) oder um bei inhaltlichen Auswertungen die Untersuchungseinheiten auszuschließen, die keine gültigen Werte aufweisen. Bei multivariaten Auswertungen werden dabei zwei Formen unterschieden: Fallweiser und paarweiser Ausschluß können bei multivariaten Analysen einen unterschiedlichen Stichprobenumfang ergeben. Bei bivariaten Auswertungen führen fall- und paarweiser Ausschluß zum gleichen Stichprobenumfang.

Wenn in diesem Glossar von bestimmten statistischen Operationen für alle Untersuchungseinheiten die Rede ist, dann sind damit die Untersuchungseinheiten gemeint, für die gültige Werte vorliegen.


next up previous index
Nächste Seite: Dummy-Variable Aufwärts: Datenaufbereitung Vorherige Seite: Datenmatrix   Index
HJA 2001-10-01