Fehlende Werte in sportwissenschaftlichen Untersuchungen. Eine anwendungsorientierte Einführung in die multiple Imputation mit SPSS - Jekauc, D.; Völkle, M.; Lämmle, L.; Woll, A. (Sportwissenschaft, 2012)
Fehlende Werte sind in der empirischen Forschung ein ernstzunehmendes Problem, das gerade in sportwissenschaftlichen Studien oft vernachlässigt wird. Häufig eingesetzte Verfahren wie Regressionsmethode, fallweiser und paarweiser Ausschluss und Mittelwertsersetzungen stellen aus methodischer Sicht keine befriedigende Lösung dar. Neuere Verfahren wie Maximum-Likelihood-Schätzungen (ML) und multiple Imputation (MI) finden nach wie vor zu selten Anwendung. Ziel des vorliegenden Artikels ist es, dem entgegenzuwirken. Basierend auf der statistischen Theorie fehlender Werte nach Rubin (1976) werden verschiedene Verfahren zum Umgang mit fehlenden Werten vorgestellt und kritisch diskutiert. Im Fokus steht dabei das Verfahren der multiplen Imputation (MI). Seit der Implementierung von MI in SPSS Version 17 (SPSS 2009) steht dem routinemäßigen Einsatz durch eine breite Anwenderschaft nichts mehr im Wege. Illustriert wird der Einsatz von MI im letzten Teil des Artikels anhand einer empirischen Studie mit einem für sportwissenschaftliche Untersuchungen typischen Ausfallprozess. Vorteile des MI, aber auch Grenzen und Schwierigkeiten bei der Umsetzung werden anhand dieses Beispiels diskutiert.