negative werte bei Multipler Imputation

Fragen rund um die implementierten Verfahren in SPSS Modeler.

negative werte bei Multipler Imputation

Beitragvon verquer1.0 » Mo 21. Sep 2015, 22:43

Hallo Statistik-Community,

zur Auswertung meiner Masterarbeit brauche ich das Verfahren der mutliplen Imputation. Leider komme ich gerade nicht weiter und möchte hier um Rat fragen.

Beim ersten Versuch hat SPSS gemeldet, dass für viele der Variablen mehr als 100 Parameter vorliegen und die Imputation wurde abgebrochen. Daraufhin habe ich das Skalenniveau aller einzubeziehenden Variablen auf "metrisch" gesetzt. die Meldung erscheint nun nicht mehr.
Ist das ein approbates Verfahren um diese Fehlermeldung zu umgehen?

Nach der Imputation habe ich dann leider festgestellt, dass nach der 20 Iteration auch negative Werte auftauchen.
SPSS gibt die Fehlermeldung aus, dass die angegebenen Min. und Max. Werte zu überprüfen oder ggf. die Fallzahl zu erhöhen sei (bei den Nebenbedingungen).
Die Min-Max Werte muss ich ja angeben, damit die negativen Werte nicht produziert werden. Auch wenn ich die Fallzahl auf 500 setze kommt die gleiche Fehlermeldung.

Für einen Tipp, wie ich mit dem Problem umgehen kann, bin ich sehr dankbar!

Mit freundlichen Grüßen
verquer1.0
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Re: negative werte bei Multipler Imputation

Beitragvon strukturmarionette » Di 22. Sep 2015, 00:34

Hi,

zur Auswertung meiner Masterarbeit brauche ich das Verfahren der mutliplen Imputation

- warum?
- welches Verfahren?

Beim ersten Versuch hat SPSS gemeldet

- was für Vars und wieviele Vars, welche Methode, Modelltyp, Nebenbedingungen?

Gruß
S.
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Re: negative werte bei Multipler Imputation

Beitragvon verquer1.0 » Di 22. Sep 2015, 14:13

Hi strukturmarionette,

danke für die schnelle Antwort und entschuldige die fehlenden Angaben.

- warum?
- welches Verfahren?


Die multiple Imputation möchte ich anwenden, weil der MCAR-Test nach Little leider signifikant ausfällt.

- was für Vars und wieviele Vars, welche Methode, Modelltyp, Nebenbedingungen?


Ich hab 9 unabhängige Variablen:
-Schulabschluss (ordinal)
-Ausbildung (nominal)
-Alter (metrisch)
-Geschlecht (nominal)
- Migrationshintergrund (nominal)
-Wissen zur Sexualität (ordinal)
- Altersbilder (metrisch)
-Religiosität (metrisch)
-Religionszugehörigkeit (nominal)

meine abhängige Variable ist Einstellung zur Sexualität (metrisch)

Beim Reiter "Methode" habe ich die default-Option "Automatisch" gelassen.

Modelltyp dürfte die lineare Regression sein bzw. habe ich EM gewählt.

Bei den Nebenbedingungen hatte ich zuerst für jedes Item die Range als Min.-Max. angegeben. Das hatte nicht funktioniert und negative Werte produziert.
Dann habe ich das Minimum auf 0 gesetzt um die negativen Werte zu vermeiden. Gleichzeitig habe ich die Fallzahl auf 100 erhöht und die Parameterziehungen auf 50 gesetzt (mit den Voreinstellugnen hat SPSS die Berechnung abgebrochen). Jetzt kommen zum Teil entweder Werte raus, die das Maximum deutlich überschreiten oder es kommt die Fehlermeldung, dass die angegebenen Min. und Max. Werte zu überprüfen oder ggf. die Fallzahl zu erhöhen sei.

Ich hab lange rumprobiert, aber die Imputation ergibt weiter unsinnige Werte oder wird gar nicht erst durchgeführt.

Wo kann mein Fehler liegen?

Gruß
verquer1.0
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Re: negative werte bei Multipler Imputation

Beitragvon strukturmarionette » Di 22. Sep 2015, 17:10

wieviele

(s.o.)
- die Stichprobenumfänge?
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Re: negative werte bei Multipler Imputation

Beitragvon verquer1.0 » Di 22. Sep 2015, 17:14

Achso, ich hab 139 Datensätze (n).
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Re: negative werte bei Multipler Imputation

Beitragvon verquer1.0 » Di 22. Sep 2015, 17:50

Kleine Zwischenfrage.

Ich habe die Iterationen von 20 auf 10 herabgesetzt und siehe da, nun funktioniert es.

SPSS nimmt die Angaben von Min und Max in den Nebenbedingungen an. Es kommen keine negativen oder unsinnigen Werte heraus.

Ich kann mir zwar nicht erklären, warum dem so ist, aber nachdem in der einschlägigen Literatur zwischen 5 und 20 Iteratioen empfohlen werden dürften 10 ausreichend sein, oder?


Edit, weil mir grad der Gedanke kam: kann es sein, dass in dem Fall weniger mehr ist? Das also die imputierten Daten "verlässlicher" sind, je weniger Iterationen man machen lässt? (In dem Fall wäre es ja besser, wenn ich nur 5 Iterationen nehmen würde, oder?)
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