Strategie fĂŒr fehlende Daten
Zweistufige datenschutzorientierte Beratung zu fehlenden Daten: KI generiert ein studiendesign-spezifisches Profiling-Skript (mit MAR-Diagnostik und Little's MCAR-Test) zur lokalen AusfĂŒhrung, liefert dann eine vollstĂ€ndige Handhabungsstrategie auf Basis der anonymisierten Ausgabe â keine Rohdaten verlassen Ihr GerĂ€t.
Schritt 1: Beschreiben Sie Ihr Studiendesign, welche Variablen fehlende Daten haben, Ihre SoftwareprĂ€ferenz (R/Python) und optional Ihre klinische Hypothese, warum Daten fehlen. Die KI generiert ein maĂgeschneidertes Profiling-Skript mit MAR-Diagnostik und studiendesign-spezifischen PrĂŒfungen.
Schritt 2: FĂŒhren Sie das Skript lokal aus und fĂŒgen Sie den Ausgabeblock ein. Die KI diagnostiziert den Fehlmechanismus anhand der Korrelationssignale des Profilers und liefert eine vollstĂ€ndige Strategie (empfohlene Methode, Implementierungscode, Methods-Abschnitt-Vorlage, SensitivitĂ€tsanalyseplan).
Zweistufiger Biostatistik-Berater fĂŒr fehlende Daten. Phase 1 generiert dynamisch ein studiendesign-spezifisches Profiling-Skript â mit Variablentypen, Fehlraten, MAR-Korrelationsdiagnostik, studiendesign-spezifischen PrĂŒfungen (RCT-Arm-Balance, longitudinale Dropout-Muster, ergebnisstratifizierte Fehlraten) und Little's MCAR-Test, alles lokal ausgefĂŒhrt. Phase 2 nutzt die Profiler-Ausgabe zur Diagnose von MCAR/MAR/MNAR, empfiehlt die optimale Handhabungsmethode und liefert vollstĂ€ndigen ausfĂŒhrbaren Code sowie einen publikationsreifen Methods-Abschnitt.