5.1 D ATENERHEBUNG UND D ATENAUFBEREITUNG
5.1.5 Analyse und Behandlung fehlender Werte
5.1.5.3 Auswirkungen der fehlenden Werte
In einem nächsten Schritt lassen sich durch die o.g. FW-Dummy-Codierung zwei Gruppen definieren. Mit Hilfe nichtparametrischer Tests wurde nun geprüft, ob sich diese beiden Gruppen im Hinblick auf die Ausprägung der Variablen des Datensat-zes unterscheiden. Wenn keine statistisch signifikanten Unterschiede zwischen den beiden Gruppen ersichtlich werden, können die fehlenden Werte als univariat MAR angesehen werden. Für den Fall aber, dass die Unterschiede zwischen den Grup-pen signifikant und auch inhaltlich bedeutsam sind, können unter Umständen Pro-bleme entstehen. Als Maß für die inhaltliche Bedeutsamkeit – auch als Effektstärke bezeichnet – wurde dabei Eta2 gewählt.307
Wie die Tab. A-1308 beispielhaft für einige Variablen zeigt, gibt es eine ganze Reihe von statistisch signifikanten309 Unterschieden. So waren die Patienten, für die keine PPR-Einstufung bei Entlassung (PPR-E) und/oder keine subjektive und/oder objek-tive Ergebnisbeurteilung (ERG_SBJ und ERG_OBJ) des Rehabilitationserfolgs vor-liegt, im Durchschnitt älter, hatten einen niedrigeren Barthel-Index bei Aufnahme und Entlassung und eine kürzere Verweildauer als die Patienten, für die eine solche Einstufung vorliegt. Ähnliches gilt für Patienten, bei denen kein Barthel-Index bei Entlassung vorliegt: Sie waren ebenfalls älter, hatten eine kürzere Verweildauer, einen niedrigeren Barthel-Index bei Aufnahme und einen schlechteren TUG-Wert bei Entlassung.
Hingegen waren Patienten, bei denen die kognitive Einschätzung bei Aufnahme und/oder der TUG bei Aufnahme und/oder Entlassung fehlt, im Durchschnitt jünger, hatten einen höheren Barthel-Index bei Aufnahme und Entlassung sowie eine kürze-re Verweildauer.
Eta2 jedoch liegt in den meisten Fällen unter 1%. Lediglich bei den Variablen ERG_OBJ und ERG_SBJ lassen sich recht hohe Effektstärken – bis 0,138 – beob-achten.
Mit Hilfe von Kreuztabellen und den entsprechenden Teststatistiken wurde über-prüft, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Fehlen von Werten und den Aus-prägungen der nominalen und ordinalen Variablen gibt.
307 Eta2 ist der Anteil der Varianz der abhängigen Variablen, der durch die Gruppenunterschiede erklärt wird. Vgl. dazu Tabachnik & Fidell (1996: 53) und Kapitel 3.2.1 dieser Arbeit.
308 Tabellen mit einem A sind im Anhang zu dieser Arbeit zu finden.
In Tab. 5-3 werden für die verschiedenen FW-Dummies als abhängige Variablen und den Einrichtungs-Dummies als unabhängige Variablen die Unsicherheitskoeffi-zienten310 angegeben. Wenn dieser Koeffizient den Wert 1 annimmt, lässt sich aus der Zugehörigkeit eines Falles zu einer Einrichtung unmittelbar darauf schließen, ob der Wert für eine bestimmte Variable fehlt. Wenn der Wert den Wert 0 annimmt, sagt das Wissen, aus welcher Einrichtung ein Patient kommt, nichts darüber aus, ob der Wert für eine bestimmte Variable fehlen wird. Je nach Variable schwankt der Wert des Unsicherheitskoeffizienten hier zwischen 0,106 und 0,563.
Unsicherheitskoeffizienten (unabhängige Variable: Einrichtungs-Dummy)
Abhängige Variable: FW-Dummy Wert p-Wert
MIS_WOHER 0,288 0,244
MIS_WOHIN 0,207 0,024
MIS_AUFHILFE 0,222 0,000
MIS_ENTHILFE 0,247 0,000
MIS_URHILFE 0,226 0,000
MIS_ALLEIN 0,519 0,000
MIS_DAUER 0,179 0,000
MIS_BI-A 0,197 0,000
MIS_BI-E 0,111 0,000
MIS_ERG-SBJ 0,106 0,000
MIS_ERG-OBJ 0,113 0,000
MIS_BIDIFF 0,117 0,000
MIS_PPR-A 0,469 0,000
MIS_PPR-E 0,252 0,000
MIS_KOGN 0,563 0,000
MIS_TUG-A 0,195 0,000
MIS_TUG-E 0,166 0,000
MIS_MMSE 0,327 0,000
Tab. 5-3: Unsicherheitskoeffizienten für FW-Dummies (abhängige Variablen) und Einrichtungs-Dummies (unabhängige Variablen)
Der Einfluss der übrigen ordinal und nominal skalierten Variablen wurde ebenfalls untersucht: Tabelle 5-4 zeigt für die Fälle, in denen es einen statistisch signifikanten Zusammenhang (Pearson χ2, p-Wert<0,05) zwischen einer nominalen/ordinalen Variablen und einer FW-Dummy-Variablen gegeben hat, die dazugehörigen Effekt-stärken.
309 Durchgeführt wurde hier ein Mann-Whitney-U-Test; vgl. dazu Zar (1984: 138f.).
310 Als Maß für die Effektstärke wurde hier ein auf dem PRU-Konzept (Proportional Reduction of Error) beruhender asymmetrischer Unsicherheitskoeffizient gewählt mit der FW-Dummy-Variablen als ab-hängiger Variable.
Unabhängi-ge Variablen Abhängige Variablen (FW-Dummies)
MIS_PPR-A MIS_PPR-E MIS_KOGN MIS_TUG-A MIS_TUG-E MIS_MMSE MIS_DAUER MIS_BI-A MIS_BI-E MIS_ERG-SBJ MIS_ERG-OBJ
SEX 0,001 0,001 0
PPR-A 0,016 0,003 0,003 0,001 0,009 0,031 0,009
PPR-E 0,052 0,004 0,004 0,001 0,04 0,082 0,038
MMSE 0,01 0,047 0,004
WOHER n.s. 0,003 0,003 0,005 0,009
WOHIN 0,007 0,236 0,003 0,003 0,004 0,017 0,006 0,228 0,169 0,36
ERG-SBJ 0,017 0,013 0,005 0,001 0,03
ERG-OBJ 0,01 0,008 0,006 0,001 0,012 0,111
KOGN 0,186 0,089 0,007 0,011 0,054 0,021 0,014 0,042 0,024
ALLEIN 0,003 0,008 0,003 0,002 0,002 0,007 0,01 0,014
AUFHILFE 0,009 0,008 0,006 0,025 0,013 0,009 0,088
ENTHILFE n.s. 0,017 0,003 0,012 0,01 0,005
URHILFE 0,005 0,004 0,005 0,011 0,002
BI-A 0,015 0,002 0,005 0,006 0,035 0,069 0,03
BI-E 0,019 0,003 0,003 0,006 0,001 0,031 0,131 0,092
Tab. 5-4: Unsicherheitskoeffizienten mit den FW-Dummies als abhängiger Variable
Auch hier wird deutlich, dass es zwischen dem Fehlen von Daten bei Variablen, die den funktionellen Status von Patienten bei ihrer Entlassung messen (PPR-E, BI-E, ERG-SBJ, ERG-OBJ) auf der einen Seite und dem Entlassungsziel des Patienten (WOHIN) sowie dem funktionellen Status des Patienten auf der anderen Seite einen signifikanten statistischen Zusammenhang gibt. Die Analyse der dazugehörigen Kreuztabellen zeigte dann, dass die Daten vor allem dann fehlen, wenn:
• die Patienten in ein Pflegeheim entlassen wurden,
• die Patienten während ihrer Behandlung verstorben sind,
• die Patienten auf anderen Variablen zur Messung des funktionellen Status des Patienten schlechte Werte aufwiesen.
Bei den Variablen mit hohen FW-Raten (MMSE und KOGN) sahen die Zusammen-hänge etwas anders aus: Wie etwa eine logistische Regressionsanalyse für den MMSE zeigt (vgl. Tab. 5-5), war auch hier die Einrichtung der primäre Einflussfaktor dafür, ob dieser Test durchgeführt wurde. Zudem schien es so zu sein, dass bei Patienten mit einem niedrigeren Pflegebedarf bei Aufnahme – gemessen an der PPR-Einstufung – der Test weniger oft durchgeführt wurde als bei Patienten mit höherem Pflegebedarf.
Abhängige Variable: MIS_MMSE
Variable B Df p-Wert Exp(B)
Konstante -1,518 1 0,001
ALTER -0,007 1 0,058 0,993
SEX -0,117 1 0,085 0,890
PPR-A 2 0,001
PPR-A (Stufe 2) -0,044 1 0,700 0,957
PPR-A (Stufe 3) -0,289 1 0,006 0,749
KH_ID_AN * 46 0,000
Nagelkerke - R2=0,501; n=9296
* SPSS gibt nur Koeffizienten für die einzelnen Einrichtungen an, die hier aufgrund ihrer großen Anzahl nicht wiedergegeben werden. Bei den unabhängigen kategorialen Variablen wurde jeweils die erste Kategorie (hier: ‘männlich‘ und ‘Pflegestufe 1‘) als Referenzkategorie gewählt.
Tab. 5-5: Ergebnisse einer logistischen Regressionsanalyse zur Erklärung des Fehlens von MMSE-Werten