Fehlende Werte

[Marie77777]

Hallo!

Ich arbeite gerade meine Bachelorarbeit und habe dafür Daten erhoben. Diese setzten sich zusammen aus mehreren Fragebögen/Skalen.
Nun sind in diesen Daten natürlich so einige Missings drin. Ich würde bei der Skalenbildung gerne die Probanden beachten, bei denen höchstens 10% der Items fehlen (und nicht nur die kompletten, wie die Voreinstellung bei SPSS ist). Wie ich das mache (Syntaxbefehl), weiß ich inzwischen dank so einiger hilfreicher Forenbeiträge.
Gleichzeitig möchte ich aber die restlichen Missings ersetzen. Nun ist mir nicht ganz klar, in welcher Reihenfolge ich diese beiden Schritte am besten mache. Wenn ich erst die Skalen bilde, sind die Ersetzungen ja noch nicht drin und wenn ich erst ersetze, gibt es ja keine Missings mehr und SPSS wird somit keine Probanden aussortieren, oder?!

Und: Haltet ihr dieses Vorgehen generell für sinnvoll? Ich bin zum ersten mal mit sowas konfrontiert und dementsprechend etwas unsicher..

Ich bin für jede Hilfe dankbar!

Liebe Grüße,
Marie

[Roland-Pf]

Hallo Marie,
darüber, welche Datensätze gelöscht und welche fehlenden Werte ersetzt werden dürfen, darüber würde ich mal keine Ferndiagnose erstellen wollen.
Aber auf jeden Fall solltest Du zuerst die Datensätze löschen, in denen zu viele Werte fehlen, und danach erst die Leerfelder befüllen. Weil Du nach der Ersetzung tatsächlich die unvollständigen Datensätze nur noch schwer herausfinden kannst, bzw. nur anhand der Originaldaten.
Viele Grüße, Roland

[Marie77777]

Hallo Roland,

vielen Dank für die Antwort!
Ich möchte die Probanden mit vielen Missings ungern komplett aus meinem Datensatz entfernen, sondern nur bei der Bildung der jeweiligen Skalen nicht beachten. Wenn ein Proband z.B. die erste Skala komplett beantwortet hat und bei der zweiten Skala 5 Items fehlen, dann wäre es doch sinnvoll, für diesen Probanden einen Skalenwert für die erste Skala zu bilden, für die zweite aber nicht, oder?!

Viele Grüße,
Marie

[Roland-Pf]

Hallo Marie,
ja, das würde ich auch so machen. Du musst eben nachher im Bericht transparent machen, wie viele Datensätze Du jeweils ausgewertet hast.
Ich würde in diesem Fall die Missings dann gar nicht ersetzen, sondern einfach bei der Auswertung ignorieren.
Viele Grüße, Roland

[ceri]

Hallo Marie

Du kannst bei der Skalenbildung angeben, wieviele gültige Werte vorhanden sein sollen, damit die Skala gebildet wird. Bei der Berechnung steht in der Syntax nach MEAN. immer die Anzahl Items, die mindestens beantwortet sein muss, damit der Mean berechnet wird. Zum Beispiel:

COMPUTE Skala = MEAN.3 (Item1, Item2, Item3, Item4).
--> Hier wird der Mittelwert nur dann berechnet, wenn min. 3 der 4 Items beantwortet wurden.

Liebe Grüsse
Ceri

[AnnaFiona]

Hallo Marie,

ich sitze aktuell an einem ähnlichen Problem wie du. Ich muss aus meinem Datensatz alle Fälle ausschließen, die mehr als 5 fehlende Werte aufweisen.

Ich habe es bereits mit der Berechnung einer neuen Variable über den Ausdruck NMISS verucht, um die Anzahl der missings in einer neuen Variable zu zählen. Doch leider bleibt diese Variable leer...

Könntest du mir vielleicht erklären, wie du bei dir die Fälle nach deinem 25% Kriterium ausgeschlossen hast? Ich wäre Dir unendlich dankbar!

Grüße, Anna