Trunkierungseffekte
Trunkierungseffekte bezeichnen Verzerrungen, die entstehen, wenn Beobachtungen nur innerhalb eines bestimmten Wertebereichs gemeldet oder erfasst werden. In solchen Fällen fehlen Anteile der zugrunde liegenden Verteilung vollständig, wodurch Schätzungen von Parametern wie Mittelwert, Varianz oder Regressionskoeffizienten systematisch verzerrt sind. Trunkierung ist damit eine Form der Selektionsverzerrung, die sich von Zensur unterscheidet: Bei der Trunkierung fehlen ganze Wertebereiche aus dem Datensatz statt nur ungenaue oder spätere Beobachtungen.
Es gibt unterschiedliche Typen der Trunkierung: linkstrunkierte Daten enthalten nur Beobachtungen oberhalb eines unteren Grenzwerts, rechtstrunkierte
Die Auswirkungen der Trunkierung können die Schätzung von Mittelwerten, Verteilungen und Beziehungen in Modellen verzerren. Typische
Zur Behandlung trunkierter Daten stehen verschiedene Ansätze zur Verfügung. Die Maximum-Likelihood-Schätzung kann an Trunkierung angepasst werden,