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54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

07. bis 10.09.2009, Essen

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Software zur Behandlung und Ersetzung fehlender Werte

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  • Benjamin Mayer - Universität Ulm, Ulm
  • Rainer Muche - Universität Ulm, Ulm

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Essen, 07.-10.09.2009. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2009. Doc09gmds159

doi: 10.3205/09gmds159, urn:nbn:de:0183-09gmds1597

Published: September 2, 2009

© 2009 Mayer et al.
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In der medizinischen Forschung treten im Zuge einer Datenanalyse oftmals fehlende Werte auf. Dieser Umstand stellt aus verschiedenen Gründen ein Problem dar: Aufgrund fehlender Werte führen beispielsweise Standardmethoden für die Analyse von Daten zu einem Powerverlust, da diese vollständiges Datenmaterial voraussetzen und deshalb die unvollständigen Fälle nicht berücksichtigen. Zudem bedeuten fehlende Werte einen gewissen Informationsverlust, weshalb die Aussagekraft der Ergebnisse einer Studie mit fehlenden Werten als geringer zu bewerten ist, als wenn alle Daten zur Verfügung gestanden hätten. Seit einigen Jahren gibt es Methoden zur Ersetzung fehlender Werte (Rubin, Schafer), um diese Probleme anzugehen und teilweise zu lösen. In diesem Beitrag möchten wir daher verfügbare Software und Komponenten in Statistiksoftwarepaketen zur Behandlung und Ersetzung fehlender Werte vorstellen.

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Literatur

1.
Schafer J. NORM 2.03. 1997. http://www.stat.psu.edu/~jls/misoftwa.html External link
2.
Statistical Solutions Ltd. SOLAS 3.2. http://www.statsol.ie External link
3.
Horton NJ, Lipsitz SR. Multiple Imputation in Practice: Comparison of Software Packages for Regression Models with Missing Values. The American Statistician. 2001;55(3):244-254.