Beobachtungsforschung · Fehlende Daten
Fehlende Daten berichten: Variablenzahlen, Analysestichproben und Annahmen
Sie haben Datenwörterbuch und Fehlwertübersichten? Definieren Sie den Geltungsbereich jeder Messung, gleichen Sie die Stichprobe jeder Analyse ab und dokumentieren Sie Methode, Annahmen und Sensitivitätsanalysen. Diese Anleitung bietet eine synthetische Tabelle und einen anpassbaren KI-Auftrag, entscheidet aber nicht über Ausschluss oder Imputation.
Die Anleitung betrifft medizinische Kohorten-, Fall-Kontroll- und Querschnittsstudien. STROBE 12(c), 14(b) und die Erläuterung verlangen Angaben zum Umgang mit fehlenden Daten und zur Zahl je interessierender Variable. Der Teilnehmerfluss soll auch Ausschlüsse wegen fehlender Werte erklären. Vollständige Berichterstattung belegt weder die richtige Methode noch die Beseitigung von Bias.
Alle Zahlen sind synthetisches Lehrmaterial, keine Patientendaten, echten Befunde oder Softwareausführung. Angestrebt werden eine variablenbezogene Fehlwerttabelle, ein Abgleich der Analysenenner und ein Entwurf mit Quellen und offenen Fragen. Formale Zahlen müssen aus geprüften, kontrollierten Analyseausgaben stammen.
Abgleichbare Unterlagen vorbereiten
Studienstichprobe und Datenwörterbuch
Liefern Sie berechtigte Quellen, Versionen, Untersuchungseinheit, Ein-/Ausschlussregeln und Messzeitpunkte. Definieren Sie Geltungsbereich, Einheiten, Sprungregeln und Sondercodes je Feld. Strukturell nicht zutreffend, Verweigerung, Messausfall und unbekannte Gründe bleiben getrennt; Zahlenwerte verraten nicht die Bedeutung eines Codes.
Deterministische Übersichten und Überschneidungen
Geben Sie je Variable relevante, beobachtete und fehlende Fallzahlen samt Gründen an, gegebenenfalls nach Gruppe/Zeitpunkt. Ermitteln Sie gemeinsam fehlende oder vollständige Fälle für die Variablenmenge jeder Analyse. Keine Patienten-Einzelwerte an das Modell geben und gemeinsame Fallzahlen nicht aus Randhäufigkeiten erraten.
Analyseplan und tatsächliche Ausgaben
Listen Sie je Modell Zielgröße, Exposition, Adjustierungsvariablen, Zielpopulation und geplante Fehlwertmethode. Ergänzen Sie tatsächliche Fallzahlen, Software/Version und Planabweichungen. Nicht entschiedene oder ausgeführte Methoden als offen markieren, nicht als erledigt.
Ergebnis 1: Fehlwerttabelle mit Nenner je Zeile
Angenommen, 500 eindeutige Personen erfüllen die Einschlusskriterien. Y, X und C betreffen alle 500. Z wird nur in einer vorab definierten Untergruppe von 80 erhoben; 420 sind nicht betroffen und gehören nicht in Zs Fehlwertnenner. Gründe sind ungeprüft und dürfen nicht erfunden werden.
| Variable | Relevante N | Beobachtete N | Fehlende N / % | Hinweis |
|---|---|---|---|---|
| Zielgröße Y | 500 | 480 | 20 / 4% | Grund offen |
| Exposition X | 500 | 465 | 35 / 7% | Grund offen |
| Adjustierungsvariable C | 500 | 485 | 15 / 3% | Grund offen |
| Untergruppenmessung Z | 80 | 76 | 4 / 5% | 420 nicht zutreffend; Grund offen |
Je Zeile gilt relevante N = beobachtete N + fehlende N. Zahlen und Prozentsätze sind ungewichtet. Gewichtete Schätzungen komplexer Stichproben sind separat zu kennzeichnen und nicht aus dieser Tabelle ableitbar. Ergänzen Sie Gruppen/Zeitpunkte gemäß Design. Nachbeobachtungsverlust, fehlgeschlagene Verknüpfung und fehlende Felder sind verschieden.
Ergebnis 2: Analysestichproben mit gemeinsamen Fallzahlen abgleichen
Eine zusätzliche geprüfte synthetische Zählung sei: Y fehlt bei 20, X bei 35 und beides bei 8 Personen. In denselben 500 fehlt mindestens eines bei 20+35−8=47; bei 500−47=453 sind Y und X beobachtet. Das gilt nur für die Variablenmenge Y/X.
Wenn der Plan eine Analyse mit ausschließlich vollständigen Y/X begründet, sind 453 eine mögliche Complete-Case-Stichprobe; weitere Kriterien und reale Ausgaben bleiben zu prüfen. Mit C dürfen nicht einfach weitere 15 abgezogen werden: Dessen Fehlwerte können sich mit den 47 überschneiden. Ermitteln Sie die gemeinsame vollständige Zahl für Y/X/C. Z wird nicht allein durch den Tabelleneintrag Modellvariable.
Entwurfsausschnitt (nur synthetische Beschreibung): „Von 500 eingeschlossenen Personen fehlte Y bei 20, X bei 35 und beides bei 8; 453 hatten Y und X beobachtet. Die gemeinsame vollständige Zahl nach Hinzunahme von C ist noch zu berechnen. Gründe und analytischer Umgang bedürfen der Bestätigung durch die Forschenden.“ Dies behauptet keine durchgeführte Complete-Case-Analyse.
Ergebnis 3: Methode, Annahmen und Sensitivität trennen
Nur die beschlossene und ausgeführte Methode berichten
Für Complete-Case-Analysen nennen Sie erforderliche Variablen, tatsächliche Stichproben und Ausschlussregeln und diskutieren Populationsänderungen und möglichen Bias. Bei multipler Imputation berichten Sie Variablen, Methoden/Modelle, Imputationszahl, Diagnostik, Poolingregeln und tatsächliche Analysestichproben. Verwenden Sie den echten Plan und Ausgaben, keine kopierten Einstellungen anderer Arbeiten.
Der Fehlwertmechanismus ist eine Annahme, kein Prozentetikett
MCAR bedeutet Unabhängigkeit des Fehlens von beobachteten und unbeobachteten Daten. Bei MAR hängt es bedingt auf beobachtete Daten nicht mehr vom fehlenden Wert selbst ab; bei MNAR kann es weiterhin davon abhängen. Anteile, Gruppenvergleiche oder ein einzelner Test beweisen nicht MAR statt MNAR. Diskutieren Sie Plausibilität anhand der Erhebung und belassen Sie unbekannte Gründe als unbekannt.
Die zu prüfende Annahme benennen
Sensitivitätsanalysen sollen eine konkrete Fehlwertannahme oder Populationsdifferenz prüfen, dieselbe Zielschätzung samt Unsicherheit mit der Hauptanalyse vergleichen und Unterschiede erklären. „Sensitivitätsanalysen wurden durchgeführt“ genügt nicht. Nicht Ausgeführtes bleibt vorgeschlagen/offen; keine Schätzwerte erfinden oder ähnliche Ergebnisse als Biasfreiheit werten.
Mit KI einen prüfbaren Entwurf strukturieren
Anpassbarer vorgeschlagener Auftrag, kein Ausführungsnachweis
Nutze nur mein autorisiertes Wörterbuch, Fehlwertübersichten, gemeinsame Fallzahlen, vereinbarten Plan und tatsächliche Ausgaben. Erstelle: (1) relevante/beobachtete/fehlende Zahlen und Nenner je Variable; (2) Variablenmengen und tatsächliche Fallzahlen je Analyse; (3) Methoden- und Annahmenentwurf; (4) ausgeführte versus geplante Sensitivitätsanalysen; (5) Quellenzuordnung und offene Fragen. Prüfe zunächst Arithmetik und Überschneidung. Sind gemeinsame Zahlen nicht berechenbar, benenne fehlende Angaben. Trenne strukturelle Nichtanwendbarkeit von Fehlwerten. Keine MCAR/MAR/MNAR-Diagnose, Auswahl von Ausschluss/Imputation, erfundenen Befunde oder Darstellung geplanter Arbeit als ausgeführt. Unterlagen: [Version/Berechtigung, Wörterbuch, Übersichten, Plan, Ausgaben].
Die Übergabe soll Aussagen mit Beleg, Status und offenen Fragen verknüpfen, nicht nur glatten Text liefern. Das 500-Personen-Beispiel dient nur der Lehre. Bei neuen Unterlagen alle Zahlen neu prüfen; illustrative Werte und erfundene Laufprotokolle nicht übernehmen.
Sechs menschliche Prüfungen vor der Übergabe
- Sind Geltungsnenner und Sondercodes quellengebunden?
- Sind Zahlen und Prozente nachrechenbar und Überschneidungen separat geprüft?
- Sind Nenner von Tabelle 1, Flussdiagramm und Modellen definiert und Unterschiede erklärt?
- Stammen Methoden, Imputationseinstellungen und Stichproben aus realer Ausführung?
- Bleiben Gründe, Mechanismusannahmen, Sensitivitätsstatus und Grenzen ehrlich erhalten?
- Erhält KI nur berechtigte/öffentliche Aggregate statt Patienten-Einzelaufzeichnungen?
Häufige Fragen
Darf man Fehlanteile unter 5 % unerwähnt lassen?
Kein allgemeiner Grenzwert befreit von der Berichterstattung. STROBE verlangt Fallzahlen je interessierender Variable und deren Behandlung. Ein geringer Anteil beweist keine Biasfreiheit und erlaubt nicht automatisch den Ausschluss.
Bestimmen Randhäufigkeiten die endgültige Modellstichprobe?
Meist nicht. Benötigt werden Modellvariablen, Geltungsregeln und gemeinsam fehlende/vollständige Fallzahlen. Randzahlen zeigen keine Überschneidung und dürfen nicht spaltenweise abgezogen werden.
Führt die Seite Imputation oder Statistik aus?
Nein. Sie liefert Berichtsmethoden und einen vorgeschlagenen Auftrag; keine Imputation und kein Modell wurden ausgewählt, ausgeführt oder validiert. Forschende entscheiden anhand des Designs und angemessener statistischer Beratung.
Geprüfte Quellen
Die offiziellen Quellen wurden am 2026-10-17 geprüft; Bedingungen und Daten werden vor Veröffentlichung erneut geprüft.
- STROBE offiziell: Checkliste zum Beobachtungsdesign
Anforderungen zu Behandlung und variablenbezogenen Zahlen geprüft; keine Qualitätswertung.
- STROBE-Erläuterung: 12(c), 14(b) und Box 6
Gründe, Analysestichproben, Annahmen und Grenzen eines MAR-Nachweises gegenüber MNAR aus beobachteten Daten geprüft.
Von Unterlagen zu prüfbaren Ergebnissen
Mit Ihren Übersichten einen Berichtsentwurf in RigorMed strukturieren
Beschreiben Sie die wissenschaftliche Schreibaufgabe im Browser-Arbeitsbereich und liefern Sie berechtigte Wörterbücher, Aggregate und Pläne. Fordern Sie Fehlwerttabelle, Nennerabgleich und offene Fragen an. Prüfen Sie Materialien, unterstützte Aufgaben und Guthabenhinweise vorab; automatische Imputation, Statistikausführung oder fachliche Freigabe werden nicht zugesichert.