Best Practice: Anwendungsempfehlungen im Umgang mit fehlenden Werten (Teil 1 der Reihe „Fehlende Werte“)
Gängige und einfach anzuwenden Verfahren im Umgang mit fehlenden Werten, wie beispielsweise der listenweise oder der paarweise Fallausschluss sowie die häufig angewendete Mittelwertersetzung, bergen zahlreiche Nachteile[1]. Beispielweise ist eine Ersetzung durch den Mittelwert nur für die Berechnung von Summen und Mittelwerte legitim, und auch nur dann, wenn den fehlenden Werte keinerlei Systematik unterliegt (Missing complete at random; MCAR), was in der Forschungspraxis jedoch eher selten der Fall ist.
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