Was bedeutet "Fehlende Daten"?
Inhaltsverzeichnis
- Wichtigkeit der Behandlung von Missingness
- Aktuelle Praktiken
- Empfehlungen für Forscher
- Missingness in elektronischen Gesundheitsakten
Fehlende Datenpunkte in einem Datensatz nennt man Missingness. Das kann aus verschiedenen Gründen passieren, wie Fehler bei der Datensammlung oder Probleme bei der Datenanalyse. Wenn Forscher Studien durchführen, vor allem Simulationen, kann Missingness es schwierig machen, die Ergebnisse zu interpretieren.
Wichtigkeit der Behandlung von Missingness
Wenn Daten fehlen, kann das die Ergebnisse einer Studie beeinflussen. Wenn verschiedene Methoden Missingness unterschiedlich behandeln, wird es schwer, die Ergebnisse zu vergleichen und zu verstehen, welche Methode am besten funktioniert. Daher ist es wichtig, dass Forscher Missingness erkennen und berichten, wenn es auftritt.
Aktuelle Praktiken
Viele Studien gehen nicht ausreichend auf Missingness ein. Nur ein kleiner Prozentsatz erwähnt Missingness überhaupt, und noch weniger erklären, wie sie damit umgegangen sind. Diese mangelnde Aufmerksamkeit kann zu irreführenden Schlussfolgerungen über Datenanalysemethoden führen.
Empfehlungen für Forscher
- Missingness berichten: Forscher sollten immer fehlende Daten erwähnen, auch wenn keine festgestellt wurden.
- An Studienziele anpassen: Der Umgang mit Missingness sollte zu den Zielen der Studie passen.
- Ressourcen teilen: Forscher sollten ihre Daten und ihren Code teilen, um anderen zu helfen, ihre Ergebnisse nachzuvollziehen und erneut zu analysieren.
Missingness in elektronischen Gesundheitsakten
Missingness ist besonders wichtig in Bereichen wie dem Gesundheitswesen, wo zeitabhängige elektronische Gesundheitsakten (EHR) Datenlücken aufweisen können. Das Verstehen der Muster von Missingness kann zu besseren und individuelleren Gesundheitslösungen führen. Diese Muster zu erkennen ist entscheidend, um prädiktive Modelle zu verbessern, die darauf abzielen, medizinische Behandlungen und Dienstleistungen auf die individuellen Bedürfnisse zuzuschneiden.