Ein in der Marktforschungspraxis häufig auftretendes Phänomen ist das Problem der fehlenden Werte innerhalb einer erhobenen Datenbasis. Dieses tritt auf, wenn Fragen durch den Interviewten nicht beantwortet werden können, Antworten verweigert werden oder wenn bei der Beantwortung einer Frage Werte angegeben werden, die sich außerhalb des vorgegebenen Antwortrahmens befinden. Liegt eine unvollständige Datenbasis vor, ist es zumeist nicht möglich, diese anhand multivariater Verfahren, wie z.B. der Varianz- oder Clusteranalyse zu analysieren. Diese gehen in ihren Grundannahmen von einer vollständigen Datenmatrix aus. Da fehlende Werte in einer Stichprobe auch zu verzerrten Untersuchungsergebnissen führen können, ist es notwendig, für dieses Problem Lösungsansätze zu finden. Der Marktforscher sieht sich vor die Frage gestellt, wie dieses Problem am sinnvollsten zu lösen ist.
Die vorliegende Seminararbeit liefert zunächst eine ausführliche Charakterisierung des Problems fehlender Werte (Begriffsdefinition, Ursachen etc.), um dann auf die einzelnen Testmöglichkeiten einzugehen, die zur Analyse der Datenbasis dienen. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Darstellung der verschiedenen Verfahren zur Behandlung fehlender Werte (Eliminierungs-, Imputations- und Parameterschätzverfahren).
Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Charakterisierung des Problems fehlender Werte
- Begriffsdefinition „fehlende Werte“
- Ursachen fehlender Werte in der Datenbasis
- Ausfallmechanismen
- Analyse der zugrunde liegenden Datenbasis
- Test auf MAR
- Test auf MCAR
- Verfahren zur Behandlung fehlender Werte
- Eliminierungsverfahren
- Imputationsverfahren
- Parameterschätzverfahren
- Diskussion und Bewertung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Seminararbeit analysiert das Problem fehlender Werte in der Marktforschung. Ziel ist es, die Ursachen, Ausfallmechanismen und die verschiedenen Verfahren zur Behandlung fehlender Werte in der Datenbasis zu untersuchen. Die Arbeit befasst sich mit den Implikationen für die Analyse von Marktforschungsdaten, insbesondere im Hinblick auf die Validität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse.
- Definition und Ursachen fehlender Werte
- Ausfallmechanismen und ihre Auswirkungen auf die Datenanalyse
- Test auf MAR und MCAR
- Verfahren zur Behandlung fehlender Werte: Elimination, Imputation und Parameterschätzung
- Bewertung und Diskussion der verschiedenen Verfahren
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel bietet eine Einführung in das Problem fehlender Werte in der Marktforschung und beleuchtet die Problematik unvollständiger Daten in der Praxis. Kapitel zwei befasst sich mit der Definition des Begriffs „fehlende Werte“ und untersucht die vielfältigen Ursachen, die zu einer unvollständigen Datenbasis führen können. Die Kapitel drei und vier analysieren verschiedene Testannahmen zur Beurteilung der Datenbasis und stellen verschiedene Verfahren zur Behandlung fehlender Werte vor, wie beispielsweise Eliminierungsverfahren, Imputationsverfahren und Parameterschätzverfahren.
Schlüsselwörter
Fehlende Werte, Marktforschung, Datenanalyse, Ausfallmechanismen, MAR, MCAR, Eliminierungsverfahren, Imputationsverfahren, Parameterschätzverfahren, Validität, Zuverlässigkeit.
Häufig gestellte Fragen
Warum fehlen Werte in Marktforschungsdaten?
Ursachen können Antwortverweigerung, Unkenntnis des Interviewten oder Fehler bei der Datenerfassung sein, wenn Werte außerhalb des Antwortrahmens liegen.
Was ist der Unterschied zwischen MCAR und MAR?
MCAR (Missing Completely at Random) bedeutet, dass das Fehlen rein zufällig ist. MAR (Missing at Random) heißt, dass das Fehlen mit beobachteten Daten zusammenhängt.
Was sind Imputationsverfahren?
Bei der Imputation werden fehlende Werte durch geschätzte Werte ersetzt (z.B. Mittelwert oder Regressionsschätzung), um eine vollständige Datenmatrix für die Analyse zu erhalten.
Welche Gefahr besteht bei fehlenden Werten?
Sie können zu verzerrten Ergebnissen führen und die Anwendung multivariater Verfahren (wie Clusteranalysen) unmöglich machen, da diese meist vollständige Datensätze voraussetzen.
Wann nutzt man Eliminierungsverfahren?
Diese werden genutzt, wenn unvollständige Fälle komplett aus der Analyse ausgeschlossen werden. Dies ist jedoch nur bei geringen Fallverlusten und zufälligem Fehlen sinnvoll.
- Quote paper
- Christina Daase (Author), 2005, Fehlende Werte in der Marktforschung - Problembehandlung und Diskussion, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/77567
