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Ausreißeranalyse

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Die entscheidende Frage der Ausreißeranalyse lautet: Wie ist mit den aufgefundenen Ausreißern (und Ausreißer finden sich bei nahezu jeder praktischen Analyse) umzugehen? Generell existieren drei Möglichkeiten: Den Ausschluss aus der Analyse, den Eingang in die Analyse oder die Kennzeichnung als fehlenden Wert. Welche dieser Möglichkeiten gewählt wird, hängt von verschiedenen inhaltlichen Überlegungen ab.

Von ganz entscheidender Bedeutung ist die Frage, wie die Ausreißer überhaupt zustande gekommen sind. Handelt es sich um „harmlose“, durch Eingabe- oder Speicherfehler verursachte Ausreißer, dann lassen diese sich eher entfernen oder als fehlende Werte kennzeichnen. Handelt es sich um reale Werte muss untersucht werden, inwiefern Fehler im Erhebungsdesign oder eine fehlerhafte Eingrenzung der Grundgesamtheit für das Auftreten der Werte verantwortlich gemacht werden können und was dies über die Tauglichkeit der Gesamtheit der erhobenen Daten für die weitere Analyse aussagt.

Ebenfalls von Bedeutung ist die Überlegung, welchen Einfluss die Ausreißer auf die weitere Analyse haben, was in erster Linie von der Art der geplanten Auswertung abhängt. So können beispielsweise das arithmetische Mittel und die lineare Regressionsanalyse ganz erheblich durch Ausreißer beeinflusst werden. Bei der Berechnung des Medians oder dem Answer-Tree-Verfahren spielen die Ausreißer dagegen keine Rolle.

Vor einer Entscheidung zugunsten der Entfernung von Werten ist daher in jedem Fall noch zu überprüfen, welcher Datenverlust durch die Löschung oder Kennzeichnung als fehlende Werte entsteht. Sinkt die Zahl der verfügbaren Datensätze unter das zum Fortfahren notwendige Niveau, so ist von der Entfernung der Ausreißer abzusehen.

Quellen Bearbeiten

C. Reinboth: Multivariate Analyseverfahren in der Marktforschung, LuLu-Verlagsgruppe, Morrisville, 2006.

Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I. & Tutz, G. (1999). Statistik. Der Weg zur Datenanalyse (2. Aufl.). Berlin: Springer.

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