FehlendeWerteDefinition

FehlendeWerteDefinition ist ein Begriff in der Statistik und Datenanalyse, der sich mit der Behandlung fehlender Werte in Datensätzen befasst. Sie beschreibt sowohl das Phänomen, dass Werte fehlen, als auch die Regeln, mit denen damit umgegangen wird, um Verzerrungen in Analysen zu vermeiden.

Fehlwerte lassen sich grundlegend in drei Gruppen einteilen: MCAR (Missing Completely At Random) bedeutet, dass das Fehlen eines Wertes unabhängig von beobachteten und nicht beobachteten Daten ist. MAR (Missing At Random) bedeutet, dass das Fehlen von beobachtbaren Werten abhängt, MNAR (Missing Not At Random) bedeutet, dass das Fehlen durch nicht beobachtbare Faktoren bedingt ist. Die zugrunde liegende Mechanismus beeinflusst die Wahl der Methode.

Typische Methoden umfassen das Ausschließen unvollständiger Beobachtungen (listwise oder pairwise deletion), einfache Imputation (z. B. Mittelwert oder Median), sowie fortgeschrittene Verfahren wie Multiple Imputation oder EM-Algorithmus. In vielen Fällen werden auch Modelle mit fehlenden Werten schätzend integriert, statt Werte explizit zu ersetzen.

Die Dokumentation von Missingness – Muster, Mechanismen und die gewählte Vorgehensweise – ist zentral für die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen. Publikationen sollten transparent machen, welche Annahmen getroffen wurden und wie sich diese auf Befunde auswirken können.

Fehlende Werte treten häufig in Befragungen, klinischen Studien und Messdaten auf. Eine klare Definition und ein transparenter Umgang steigern die Qualität von Analysen, da sie Bias, Varianz und Stichprobenumfang beeinflussen.