Difference between revisions of "Missing values"

From Wikistatistiek
Jump to navigation Jump to search
Line 3: Line 3:
 
''Ik wil een general linear model (GLM) gebruiken op een database. Ik heb begrepen dat als je missing values hebt, je deze analyse niet kan uitvoeren en je daarom de data moet imputeren. Klopt dit?  
 
''Ik wil een general linear model (GLM) gebruiken op een database. Ik heb begrepen dat als je missing values hebt, je deze analyse niet kan uitvoeren en je daarom de data moet imputeren. Klopt dit?  
  
Een GLM kan je wel uitvoeren wanneer je missende waarden hebt, maar hij neemt daarbij alleen de patienten mee die geen missende waarden hebben. Het is dus belangrijk om te weten in hoeveel % van je patienten de data compleet zijn. Als dit een aanzienlijk deel is kun je gewoon een GLM toepassen. Zo niet, dan kun je de data wellicht imputeren of uitwijken naar een ander model die beter om kan gaan met missende waardes (bijvoorbeeld een [[herhaalde metingen#linear mixed model| mixed model]]).  
+
Een GLM kan je wel uitvoeren wanneer je missende waarden hebt, maar hij neemt daarbij alleen de patienten mee die geen missende waarden hebben. Het is dus belangrijk om te weten in hoeveel % van je patienten de data compleet zijn. Als dit een aanzienlijk deel is kun je gewoon een GLM toepassen. Zo niet, dan kun je de data wellicht imputeren of uitwijken naar een ander model die beter om kan gaan met missende waardes (bijvoorbeeld een [[herhaalde metingen#linear mixed model| mixed model in geval van herhaalde metingen]]).  
  
  

Revision as of 11:27, 12 August 2009

Kan een GLM missende waarden aan?

Ik wil een general linear model (GLM) gebruiken op een database. Ik heb begrepen dat als je missing values hebt, je deze analyse niet kan uitvoeren en je daarom de data moet imputeren. Klopt dit?

Een GLM kan je wel uitvoeren wanneer je missende waarden hebt, maar hij neemt daarbij alleen de patienten mee die geen missende waarden hebben. Het is dus belangrijk om te weten in hoeveel % van je patienten de data compleet zijn. Als dit een aanzienlijk deel is kun je gewoon een GLM toepassen. Zo niet, dan kun je de data wellicht imputeren of uitwijken naar een ander model die beter om kan gaan met missende waardes (bijvoorbeeld een mixed model in geval van herhaalde metingen).


Referenties

Terug naar OVERZICHT voor een overzicht van alle statistische onderwerpen op deze wiki.

Terug naar KEUZE TOETS voor hulp bij het uitzoeken van een geschikte toets of analyse.