Fehlende Daten mit Imputationen in R behandeln

In diesem Kapitel findest du heraus, warum fehlende Daten ein Risiko bei der Analyse eines Datensatzes darstellen können. Du lernst die drei Mechanismen fehlender Daten kennen und erfährst, wie du sie mit statistischen Tests und Visualisierungstools erkennst.

Lerne die Taxonomie der Imputationsmethoden kennen und drei spenderbasierte Techniken: Mittelwert-, Hot-Deck- und k-Nearest-Neighbors-Imputation. Du wirfst einen Blick unter die Haube, um zu sehen, wie diese Methoden funktionieren, bevor du lernst, wie du sie auf einen realen Datensatz zu tropischem Wetter anwendest. Unterwegs entdeckst du außerdem nützliche Tricks, mit denen du sie für deine Aufgaben noch besser einsetzen kannst.

Jetzt lernst du, wie du statistische und Machine-Learning-Modelle wie lineare Regression, logistische Regression und Random Forests zur Imputation fehlender Daten nutzt. In diesem Kapitel schaust du dir an, wie die Modelle ihre Vorhersagen treffen, und nutzt dieses Wissen, um die imputierten Werte aus konditionalen Verteilungen zu ziehen. Das ist wichtig, weil es deine Imputationen vielfältiger und plausibler macht – und damit den echten Daten ähnlicher.

Imputierte Werte sind nicht in Stein gemeißelt. Es sind Schätzwerte, und Schätzungen gehen mit Unsicherheit einher. In diesem letzten Kapitel entdeckst du, wie Bootstrapping und verkettete Gleichungen mit dem Paket mice verwendet werden können, um die Imputationsunsicherheit in deine Modelle und Analysen zu integrieren und sie dadurch verlässlicher und robuster zu machen.