Bei der statistischen Betrachtung von Datens tzen ist die eigentliche Analyse oft erst der zweite Schritt. Zun chst m ssen die betrachteten Daten derart vorbereitet werden, dass sie sich f r die Zielanalyse eignen. Dieser erste Schritt kann unter Umst nden sehr arbeitsaufw ndig sein, zeigt sich aber als hilfreich und teilweise unumg nglich f r eine pr zise Auswertung. Dieses Buch befasst sich mit zwei dieser vorbereitenden Datenaufbereitungsmethoden. Zum einen wird auf das Problem fehlender Werte eingegangen, welches in vielen Datens tzen vorliegt. Ein unvollst ndiger Datensatz kann nicht mit den Standardmethoden analysiert werden. Mit der Multiplen Imputation wird eine Methode vorgestellt, die den zu behandelnden Datensatz vervollst ndigt, ohne die Daten zu verzerren, und gleichzeitig die Unsicherheit ber die anfangs fehlenden Werte ber cksichtigt. Ein zweites Problem, vor welches man vor einer Datenanalyse gestellt werden kann, ist das der Datenfusion. Wenn die Information von Interesse nicht in einem, sondern in zwei Datens tzen mit unterschiedlichen Items vorliegt, m ssen diese zun chst (z.B. per Statistical Matching) miteinander fusioniert werden. In diesem Buch wurde ein Datensatz zum Thema "Religiosit t" mit einem zum Thema "Gesundheit" fusioniert, um eventuelle Zusammenh nge zwischen diesen beiden Themengebieten analysieren zu k nnen.
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