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Veröffentlichungen
Die Behandlung von missing data ist ein zentrales Problem in der statistischen Analyse, da sie die Gültigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse beeinträchtigen kann. Es gibt verschiedene Methoden, um mit missing data umzugehen, wie z.B. die Multiple Imputation oder die Last-Observation-Carried-Forward-Methode. In der Forschung gibt es unterschiedliche Ansätze, um missing data zu behandeln und die Auswirkungen auf die Ergebnisse zu minimieren. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zu diesem Thema als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.